SELDI-TOF-MS技术筛选鼻咽癌血清肿瘤标志物

 摘要：目的筛选鼻咽癌患者血清蛋白差异表达并建立诊断模型，分析不同临床特征患者的血清蛋白质谱差 异。方法应用SELDI技术分析102例鼻咽癌患者及118例健康对照的血清样本，Biomarker Wizard和 Biomarker Pattern 软件分析两组之间的差异，建立分类树诊断模型并进行盲筛验证；进一步分析鼻咽癌 不同临床分型及EB病毒感染状态对患者血清蛋白质表达谱的影响。结果发现鼻咽癌与健康对照之间有25个 血清蛋白质谱峰差异有统计学意义（P<0.01)， 13个蛋白峰表达下调，12个蛋白峰表达上调。经 Biomarker Pattern 软件建立分类树模型，盲法验证其敏感度为97.56％，特异性为88.89％，准确率达 92.63％；上行型和下行型鼻咽癌之间发现M/Z为10286Da、7569Da及8149Da的3个血清蛋白质峰差异有统计 学意义（P<0.05)；EB阳性和EB阴性鼻咽癌间M/Z为9354Da及4596Da的2个血清蛋白质峰差异有统计学意义 （P<0.05)。结论SELDI-TOF-MS 技术可筛选出鼻咽癌差异性蛋白并建立鼻咽癌诊断的分类树模型，有望成 为鼻咽癌早期诊断的辅助指标；并且用SEDLI技术可以发现一些与鼻咽癌临床特征相关的血清蛋白差异峰。

Detection of Serum Protein Biomarkers by Surface Enhancedlaser Desorption Ionization Time of Flight Mass Spectrometry in Patients of Nasopharyngeal Carcinoma

Objective To analyze the characteristic of serum proteins in nasopharyngeal carcinoma(NPC) patients and establish serum markers pattern for the diagnosis of NPC.Methods Surface enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectormetry(SELDI-TOF-MS) technology was applied to analyze serum samples including 102 cases of NPC patients and118 cases of healthy controls.Biomarker Pattern Software(BPS) was used to detect the protein peaks significantly different between NPC patients and healthy controls...