应用SELDI-TOF-MS技术初步建立结直肠癌Ⅰ期分类树模型

• 作者: 李冬晖 王秀丽 盛新华 范乃军 郑国宝 高春芳
• 来源期刊: 肿瘤
• 学科: 医学
• 关键词: 结直肠肿瘤 蛋白质组 光谱法 质量 基质辅助激光解吸电离 蛋白质阵列分析 生物标记物
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 740-744
• 页数: 5页
• 分类号: R735.35|R735.37
• 字数: 5385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3781/j.issn.1000-7431.2009.08.008

摘要

目的:分析结直肠癌Ⅰ期患者血清蛋白质组学变化,初步建立结直肠癌Ⅰ期分类树模型.方法:应用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱仪(surface-enhanced laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)和固相金属螯合(immobilized metal affinity capture,IMAC30-Cu2+)蛋白芯片检测血清样本得到质谱图,应用Biomarker Wizard 软件对结直肠散发性中分化腺癌Ⅰ期31例和非癌组35例(其中健康志愿者16例,结直肠良性疾病患者19例)进行蛋白峰值鉴定和聚类.应用Biomarker Pattern 软件分析得到分类树模型,在测试模式下行双盲验证.另外,应用电化学发光免疫测定法检测样本癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)的表达.结果:软件识别了61个质峰,由质荷比为2 787、3 777、3 816、3 852、5 065、5 828、5 855和4 172等8个蛋白构成的分类树模型可以有效鉴别结直肠癌Ⅰ期与非癌组样本,在学习模式下敏感度、特异度分别是 93.55%和91.43%,在测试模式下敏感度、特异度和阳性预测值分别是70.97%、 82.86%和78.57%,明显优于CEA的检测,差异有统计学意义(P＜0.05).结论:SELDI-TOF-MS检测得到的血清蛋白组分类树模型可以准确鉴别结直肠癌Ⅰ期与非癌组,对结直肠癌Ⅰ期的筛查有重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑国宝	解放军150中心医院全军肛肠外科研究所	14	70	4.0	7.0
2	高春芳	解放军150中心医院全军肛肠外科研究所	51	325	9.0	16.0
3	王秀丽	解放军150中心医院全军肛肠外科研究所	20	172	7.0	12.0
4	李冬晖	解放军150中心医院全军肛肠外科研究所	16	124	5.0	11.0
5	盛新华	第二军医大学研究生院	3	6	1.0	2.0
6	范乃军	第二军医大学研究生院	1	0	0.0	0.0