应用IMAC3蛋白芯片分析食管鳞癌患者血清蛋白质谱的变化

• 作者: 刘继斌 刘茶珍 廖萍 张一心 施民新 朱佩云 王文静 项翠琴
• 来源期刊: 癌症
• 学科: 医学
• 关键词: 食管肿瘤 癌,鳞状细胞 血清 肿瘤标志物 SELDI-TOF-MS 蛋白质组
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 272-278
• 页数: 7页
• 分类号: R735.1
• 字数: 4557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-467X.2008.03.009

摘要

背景与目的:血清蛋白指纹图谱技术有助于筛选与食管上皮癌变相关的分子变化.本研究通过比较食管鳞癌患者与正常对照血清蛋白表达谱的差异,筛选食管鳞癌相关血清蛋白标志物并建立诊断模型,同时探讨其在食管鳞癌血清学诊断中的意义.方法:收集68例食管鳞癌患者和44例正常对照的血清,其中建模型组90例(55例为食管鳞癌,35例为正常对照),盲法筛选组22例(13例为食管鳞癌,9例为正常对照).采用固定金属亲和表面(immobilized metalaffinity capture,IMAC3)芯片,经表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(surface enhanced laser desorption/ionizationtime of flight-mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)测定得到蛋白质谱,通过Biomarker Wizard软件比较两组人群的血清蛋白质谱的差异,经生物信息学分析得到决策树模型并进行盲法验证.结果:在质荷比(m/Z)1.5～20 ku范围内,共检测到78个有效蛋白峰,其中25个峰差异有统计学意义(P＜0.001).对建模型组的蛋白质谱数据,通过1 000次随机抽样,得到1 000个决策树.结合3倍交叉证实方法,构建了"食管鳞癌.正常对照"分组诊断的20个决策树模型.用这20个决策树来对22个盲法筛选样本进行归类预测,预测正确的样本为18个,盲法验证的灵敏度为92.31%.特异度为66.67%.结论:应用SELDI-TOF-MS技术可以筛选出食管鳞癌相关的血清蛋白标志,建立的决策树模型可以对食管鳞癌做出较为准确的预测判断.