seldi蛋白质芯片技术在结直肠癌临床诊断中的应用研究

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1、泸州医学院学报2010年第33卷第1期JournalofLuzhouMedicalCollegeVo1．33No．120105警SELDI蛋白质芯片技术在结直肠癌临床诊断中的应用研究张巍，邓明明，王开正(泸州医学院附属医院：消化内科；检验科，四川泸州646000)摘要目的：利用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI～TOF—MS)技术及蛋白质芯片检测结直肠癌病人血清蛋白质指纹图谱，初步探讨其用于结直肠癌诊断的临床价值。方法：利用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI—TOF—MS)技术及弱阳离子交换表面CMIO蛋白芯片监测70例结直

2、肠癌患者和48例良性病变对照及25例正常对照的血清蛋白质谱。分为训练集(40例患者40例对照)和验证集(30例患者和33例对照)，前者用于筛选结直肠癌的差异蛋白标志物并建立人工神经网络(ANN)诊断模型，后者用于诊断效度的盲法验证。结果：结直肠癌患者和对照组血清蛋白指纹图谱共有148个明显表达差异的蛋白峰，筛选质荷比(m／z)为2957、2974、2982、3016、3282、5928、5948、6647、6661的9个蛋白质峰作为标志蛋白(P<0．o1)建立人工神经网络诊断模型，利用该模型对结直肠癌进行盲法预测，结果表明该诊断模型检测结直肠癌的灵

3、敏度为94．2％，特异度为91．3％。结论：应用蛋白芯片技术检测到对结直肠癌有鉴别意义的血清蛋白标志物，可能为结直肠癌的早期诊断提供了新的手段。关键词结直肠癌；蛋白组学；表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术；人工神经网络中图分类号R735．3文献标识码A文章编号1000—2669(2OLO)1-ooo5-06APPLICATIoNoFSELDIPRoTEINCHIPTECHNoLoGYINCLINICALDIAGNOSISOFCOLORECTALCANCERZhangWei，etalDepartmentofDigest

4、iveMedicine，theAfiliatedHospitalofLuzhouMedicalCollegeAbstractObjective：Todeterminetheserumproteinfingerprintspectrumofcolorectalcancerbysurface-enhancedlaserdesorptionionizationtimeofflightmassspectrometry(SELDI-TOF-MS)technologyandproteinchipanditsvalueincolorectalcancerdiag

5、nosis．Methods：SELDI-TOF-MSandCMIOproteinchipwereusedtomonitor70coloreetalcancerpatients，48controlswithbenignlesions，and25normalcontrolsweredividedintotrainingset(40patientsand40controls)andvalidationset(30patientsand33controls)．Theformersetisforthescreeningofdifferentialprotei

6、nmarkersandestablishingtheartificialneuralnetwork(ANN)diagnosismodel，thelattersetisfortheblindverificationofdiagnosisvalidity．Results：Betweentheserumsamplesofcolorectalcan—cerpatientsandcontrolstherewere148obviousdifferentialproteinpeaks．9ofthem，charge-massratio(m／z)of2957、297

7、4、2982、3016328259285948、6647、6661，wereselectedasmarkerproteintoestablishtheartificialneuralnetworkdiagnosismodel，andthismodelwasusedtocarryontheblindpredictionofthecoloncancer．Theresultindicatedthatthesensitivityofthismethodwas94．2％，thespecificitywas91．3％，thepositivepradictedv

8、aluewas91．2％．Conclusion：SignificantdifferentiaIserumproteinma