蛋白芯片技术检测肿瘤标志物对乳腺癌的临床价值

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1、江苏大学硕士学位论文摘要目的：1．本课题是通过蛋白芯片(proteinchip)技术检测乳腺癌(breastcancer)患者、乳腺良性病变患者和正常女性血清中肿瘤标志物(tumormarkers)表达的差异，筛选出对乳腺癌有临床价值的肿瘤标志物，分析其诊断价值，探讨其升高的可能原因；2．通过蛋白芯片技术检测乳腺癌患者血清肿瘤标志物水平与肿瘤大小、淋巴结转移状况的相关性，探讨肿瘤标志物对病情判断的临床意义；3．检测乳腺癌患者手术前后、术后复发转移血清肿瘤标志物水平的变化并进行分析，探讨肿瘤标志物在乳腺癌病情监测，预后判断的临床意义；4．通

2、过蛋白芯片技术的应用，分析蛋白芯片技术的临床价值。方法：采用多肿瘤标志物蛋白芯片诊断系统，检测分析90例乳腺癌患者，60例乳腺良性病变和100例正常对照者血清12种常见肿瘤标志物，包括糖类抗原199(CAl99)、甲胎蛋白(AFP)、神经原特异性烯醇化酶(NSE)、游离前列腺特异抗原(f-PSA)、前列腺特异杭原(PSA)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原242(CA242)、糖类抗原125(CAl25)、糖类抗原153(CAl53)、铁蛋白(FER)、人生长激素(HGH)和人绒毛膜促性腺激素(HCG)；首先静脉采血，静置离心；试验前将标准品

3、稀释；将各待测血清或不同浓度的标准品滴加到不同的芯片分格内；将蛋白芯片温育振荡，洗涤；芯片小方格内各加入反应液，温育振荡，取出弃去孔内液体；剥离蛋白芯片集成块的上部，放入洗盒中，洗涤4次；江苏大学硕士学位论文加入检测液，用皿．2001A蛋白芯片仪对蛋白芯片读取数据，获得结果。采用SPSS13．O统计软件进行数据分析，计数资料采用贮检验；3组样本率的比较采用贮分割法；计量资料采用t检验；3组样本均数间的多重比较采用SNK．q检验；应用logisitic逐步回归筛选出有临床价值的肿瘤标志物，获得相应的数学模型即回归方程，通过ROC曲线分析CE

4、A，FER，CAl25，CAl53及109istic回归结果的曲线下面积(AUC)。结果：乳腺癌组CEA、CAl25、FER、CAl53水平均显著高于乳腺良性病变组和正常对照组，有显著统计学差异(PO．05)；而CAl99、NSE、CA242、HCG、AFP、fPSA、PSA、HGH在乳腺癌组、乳腺良性病变组和正常对照组间差异未见统计学意义；乳腺癌组与正常对照组血清CEA、CAl25、FER、CAl53的logistic回归方程Pl_1／1

5、+e‘‘·1·2蚪2·25×cEA+3·12ד125+1059×cAl黝；乳腺癌组、正常对照组CEA、CAl25、FER、CAl53和联合CEA、CAl25、CAl53三种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数Pl的ROC曲线中，单独检测时CAl53的AUC最大，有统计学意义(P=O．OOO)，CAl25、CAl53、CEA、FER联合检测的AUC大于各项肿瘤标志物单项检测的AUC，有统计学意义(P=O．ooO)。乳腺癌患者腋淋巴结转移组CEA、CAl25、FER、CAl53水平及阳性率高于无转移组，有显著统计学差异(P

6、)；淋巴结转移组与无淋巴结转移组血清CEA、CAl25、FER与CAl53的logistic回归方江苏大学硕士学位论文程P2=1／1+e’‘-2·27+2·惦×c队+194×FER+1·06×cAl25+1·鲋×cAl5鼬；淋巴结转移组与无淋巴结转移组血清CEA、CAl25、FER、CAl53和四种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数P2的ROC曲线中，单独检测时FER的AUC最大，有统计学意义(P=O．ooO)，四种肿瘤标志物联合检测的AUC大于各项肿瘤标志物单独检测的AUC，有统计学意义(P=O．ooO)；乳腺癌患者肿瘤直径d

7、>3cm组CEA、CAl25、FER、CAl53水平均显著高于肿瘤直径d<3cm组，有显著统计学差异(PO．05)；乳腺癌复发转移组患者血清CEA、FER、CAl25、CAl53水平与无复发转移组比较、差异均有显著性

8、意义(P