运用SELDITOFMS技术建立结直肠癌和结直肠癌肝转移诊断预测模型研究

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1、复旦大学硕士学位论文运用SELDI-TOF-MS技术建立结直肠癌和结直肠癌肝转移诊断预测模型研究姓名：赖衍翰申请学位级别：硕士专业：普外科指导教师：许剑民20070512复旦大学硕士学位论文中文摘要目的：运用SELDI-TOF-MS技术寻找与结直肠癌以及结直肠癌肝转移相关蛋白质，建立血清蛋白质指纹图谱诊断预测模型，并进行验证和评价。方法：选取复旦大学附属中山医院普外科2005年3月一2006年12月，普外科结直肠癌病例72例，另选取正常人群36例作为对照，分为结直肠癌无肝转移组(n=36)、结直肠癌合并肝转移组(n=36)及正常对照组三组(n=36)，术前空腹外周静脉采血，采用弱阳离

2、子交换蛋白质芯片(cMlO)为检测介质，经表面加强激光解吸电离一飞行时间一质谱(SELDI—TOF-惦)测定，得到蛋白质指纹图谱并运用BioMarkerWizard软件分析比较，建立结直肠癌和结直肠癌肝转移的诊断预测模型。另外分别选取44例结直肠癌患者、44例结直肠癌合并肝转移和44位正常人群行盲法验证，对所建立的诊断预测模型进行评估分析。结果：1)通过结直肠癌无肝转移组与正常对照组比较，得到7个差异蛋白峰(P

3、至lJl7个差异蛋白峰(P

4、8kD的蛋白质均存在于结直肠癌无肝转移组vs正常组，以及结直肠癌合并肝转移组vS正常组两组比较中，并分别出现于全部结直肠癌组VS正常组与结直肠癌合并肝转移组VS结直肠癌无肝转移组中，提示与结直肠癌及明显相关。6)血清蛋白指纹诊断预测模型，具有敏感性91％，特异性97％的良好预测结果，与CEA相比，具有非常大的优越性。CEA的敏感性及特异性大约在65％左右。复旦大学硕士学位论文结论：1)运用SELDI-TOF—MS技术所建立的血清蛋白指纹图谱模型在预测结直肠癌以及结直肠癌肝转移中具有非常高的敏感性与特异性，可望成为很好的预测诊断工具。2)通过进一步的分离和鉴定，m／z=8．9kD与13

5、．8kD的蛋白很可能为结直肠癌以及结直肠癌肝转移的肿瘤标志物。关键词：结直肠癌，肝转移，早期诊断，蛋白芯片，SELDI-TOF-MS技术中图分类：R32复旦大学硕士学位论文TheUseofSELDI--TOF·-MSTechniquetoBuildUpDiagnosticPredictiveModelsforRectalandColorectalCancerswithLiverMetastasisAbstractObjective：Toscreenserumproteometumormarkersandestablishpredictivemodelsplusvalidationin

6、colorectalcancerandCRCwithlivermetastasispatients．Methods：Threegroupsofcolorectalcancerwithoutlivermetastasis，colorectalcancerwithlivermetastasisandnormalcontrolledwerebuiltup．Eachgroupwascomposedof36patients．Theserumsampleswerepreparedfromperipheralvenousbloodbeforeoperations．Specialserulprote

7、inorpeptidefingerprintwasdeterminedbysurfaceenhancedlaserdesorption

8、ionization—timeofflight-massspectrometry(SELDI—TOF—MS)measurementaftertreatingthesampleontoweakcationexchange(CMIO)proteinchipforeachcase．Theobtaineddatawereanaly