表面增强激光解吸/电离-飞行时间质谱技术检测不同来源淋巴瘤细胞株及健康人外周淋巴细胞的差异蛋白质

 目的　应用表面增强激光解吸/电离-飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术对体外培养的人类T、B淋巴瘤细胞株和健康人外周血淋巴细胞的蛋白质进行检测，寻找差异蛋白。方法　常规培养人类T、B淋巴瘤细胞株，并从健康人外周血中分离出淋巴细胞培养，取对数生长期的细胞进行试验，使用蛋白提取液提取蛋白质，应用SELDI-TOF-MS技术进行检测，采用SPSS 13.0统计软件包进行统计学分析。结果　T、B淋巴瘤细胞株与健康人外周淋巴细胞比较，均有6个差异蛋白质。T淋巴瘤细胞株与B淋巴瘤细胞株比较有7个差异蛋白质。结论　T、B淋巴瘤细胞间及二者与健康人外周淋巴细胞比较，蛋白质组学水平均有差异。应用SELDI-TOF-MS技术对筛选淋巴瘤的分子标志物有一定价值，并可能为研究淋巴瘤的发病机制和寻找治疗靶位打下初步基础。     

表面增强激光解吸电离飞行时间质谱蛋白质芯片筛查肺癌血清相关蛋白质及其临床意义

目的 探讨用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术（SELDI-TOF-MS）筛查肺癌血清特异性蛋白质的临床意义.方法 应用CM-10蛋白质芯片对肺鳞状细胞癌38例,肺腺癌30例,健康对照组50例的血清样品进行蛋白质指纹图谱测定,其中34例肺癌患者进行术前和术后对比检测,用BioMarker Wizard及BioMarker pattern system分析软件对所得的数据进行处理并建立诊断模型.结果 共检测到167个蛋白质峰,筛选出2个肺癌特异蛋白质峰[质荷比（M/Z）分别为6 010、5 330]建立了诊断模型.模型的原始判别敏感度为100％,特异度为100％.交叉验证敏感度为98％,特异度为96％.肺癌术前和术后有9个差异蛋白质（P＜0.05）,转移和无转移肺癌患者血清有8个差异蛋白质（P＜0.05）.结论 SELDI技术在肺癌的诊断中具有较高的敏感性和特异性,可能成为一种有效的筛查手段.     

表面增强激光解吸附-离子化飞行时间-质谱与乳腺癌临床研究

乳腺癌是危害女性健康的主要肿瘤，目前还没有特定的方法及生物标记物能够在早期发现及诊断。蛋白质组学通过对蛋白质动态的分析可以在疾病早期发现最微小的指标和征兆，从而发现各种疾病的特殊标志分子。表面增强激光解吸附-离子化飞行时间-质谱（SELDI-TOF-MS）技术具有所需检测样品少、快速、敏感和准确的特点，显示了在基础研究及临床检验方面的优势。现综述其在乳腺癌临床研究及肿瘤标记物发现中的应用进展。     

表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术筛查乳腺癌血清特异性蛋白质及其临床意义

目的 探讨表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术筛查乳腺癌血清特异性蛋白质的临床意义。方法 应用SELDI-TOF-MS技术检测38例乳腺癌、33例乳腺良性疾病和43例健康对照者的血清蛋白质指纹图谱,并联合应用BioMarker Wizard 3．01及BioMarker Pattem Software5．01软件分析处理数据,筛选肿瘤标志物并建立诊断模型。结果 质荷比分别为M2077_07、M1827_38、M2650_51和M2060_62的4个蛋白质峰组合构建的诊断模型Ⅰ,鉴别乳腺癌和非乳腺癌的交叉验证敏感性为73．7％（28／38）,特异性为73．7％（56／76）。质荷比分别为M2251_62、M3405_56、M3428_16、M4666_98和M16239_8的5个蛋白质峰组合构建的诊断模型Ⅱ,鉴别Ⅰ期乳腺癌和乳腺良性疾病的交叉验证敏感性为84．8％（28／33）,特异性为55．6％（5／9）。质荷比分别为M1701_48、M3116_17、M1676_88、M5890_33和M2921_02的5个蛋白质峰组合的诊断模型Ⅲ,鉴别Ⅰ期与Ⅱ～Ⅳ期乳腺癌的交叉验证敏感性为88．9％（8／9）,特异性为86．2％（25／29）。结论 SELDI-TOF-MS技术在乳腺癌的筛查、早期诊断及临床分期判定等方面具有一定价值,值得进一步深入研究。     

表面增强激光解吸附-离子化飞行时间-质谱与乳腺癌临床研究

乳腺癌是危害女性健康的主要肿瘤,目前还没有特定的方法及生物标记物能够在早期发现及诊断。蛋白质组学通过对蛋白质动态的分析可以在疾病早期发现最微小的指标和征兆,从而发现各种疾病的特殊标志分子。表面增强激光解吸附-离子化飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS) 技术具有所需检测样品少、快速、敏感和准确的特点,显示了在基础研究及临床检验方面的优势。现综述其在乳腺癌临床研究及肿瘤标记物发现中的应用进展。     

蛋白芯片表面增强激光解吸电离-飞行时间-质谱技术在肿瘤早期诊断中的

 蛋白质芯片表面增强激光解吸电离-飞行时间-质谱（surface enhanced laser desorp-tion/ionization time of flight mass spectrometry, SELDI-TOF-MS）技术是近年发展起来的蛋白质组学研究的新技术，在各种肿瘤的早期诊断和研究中，具有广阔的发展前景及临床意义。就其技术原理、组成、在肿瘤早期诊断中的运用及发展前景作一综述。     

表面增强激光解吸技术预测胃癌术后转移复发的临床研究

 目的　应用表面增强激光解吸（SELDI）技术筛选胃癌术后转移相关的血清蛋白质组指纹并建立预测模型。方法　应用CM10弱阳离子芯片结合表面增强飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术检测60例胃癌根治术后患者和26名健康对照血清样本的蛋白质谱，经过2年随访分为转移组（22例）和无转移组（38例），利用Biomarker Wizard软件比较各组间的血清蛋白质指纹图谱，Biomarker Pattern软件建立预测模型。结果　术后转移患者和健康对照相比有 74个蛋白质峰差异有统计学意义，术后无转移患者和健康对照相比有69个蛋白质峰差异有统计学意义，术后转移患者和无转移患者相比有14个蛋白质峰有显著性差异，质荷比（m／z）为4768和8841的两个蛋白质组成的诊断模型可将无转移胃癌患者与转移胃癌患者准确的分组，在学习模式下，灵敏度和特异度分别为95.46 %（21／22），86.84 %（33／38），准确度为90 %（54／60）。在测试模式下，灵敏度和特异度分别为81.82 %（18／22）和84.21 %（32／38），准确度为83.33 %（50／60）。结论　SELDI-TOF-MS技术可筛选出胃癌转移复发相关的蛋白质组指纹，在m／z为4768和8841的两个蛋白质峰建立的决策树模型可用于对术后胃癌患者转移、复发的早期预测。     

表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱技术对卵巢不同病变组织差异蛋白质的检测

 目的　检测正常卵巢组织及良性、交界性和恶性卵巢肿瘤组织蛋白的指纹图谱,寻找差异表达蛋白质。方法　取卵巢不同病变组织,提取蛋白质,采用表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱仪对其进行蛋白质指纹图谱检测并进行初步分析。结果　良、恶性卵巢肿瘤蛋白指纹图谱比较,癌组织中一些蛋白质高表达,如质荷比（M／Z）为15 112.15、15 296.79、7560.78、16 049.39、7682.06、7932.30、15 851.32、4619.68和 8052.10的蛋白质。交界性卵巢肿瘤蛋白指纹图谱介于良、恶性图谱之间,如M／Z为15 112.15、15 851.32、7560.78、7682.06和 7932.30的蛋白质。结论　卵巢不同病变组织的蛋白指纹图谱中具有差异蛋白质,其有可能为卵巢肿瘤的临床诊断和治疗奠定分子基础。     

应用表面加强激光解吸电离-飞行时间-质谱技术检测结直肠癌肝转移

目的 寻找与结直肠癌肝转移相关的蛋白质,建立结直肠癌肝转移的血清蛋白质指纹图谱诊断预测模型.方法 应用表面加强激光解吸电离-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)技术,对36例结直肠癌无肝转移患者和36例结直肠癌伴肝转移患者的术前空腹外周静脉血标本,进行蛋白质指纹图谱测定,运用Biomarker Wizard软件,建立结直肠癌肝转移的诊断预测模型.用44例结直肠癌患者和44例结直肠癌伴肝转移患者,对所建立的诊断预测模型进行盲法验证.结果 比较36例结直肠癌无肝转移患者和36例结直肠癌伴肝转移患者的血清蛋白质,得到10个差异蛋白峰(P<0.05),质荷比分别为2398、2814、4084、4289、4465、6422、6619、11 482、11 649和13 714.若以P<0.01为标准,则有3个蛋白质峰差异有统计学意义,质荷比分别为2398、2814和13714.建立终末节点数为9的诊断预测模型,其敏感性为91.7%,特异性为97.2%.验证结果显示,敏感性为75.0%,特异性为81.8%.结论 运用SELDI-TOF-MS技术所建立的血清蛋白指纹图谱模型,在预测结直肠癌肝转移中具有非常高的敏感性与特异性,可望成为预测诊断工具.     

质谱检测T细胞非霍奇金淋巴瘤患者差异蛋白质的表达及其临床价值

 【摘要】　目的　研究T细胞非霍奇金淋巴瘤（T-NHL）患者血清差异蛋白质质谱的表达及其临床价值。方法　应用蛋白芯片表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术wcx-2芯片检测36例T-NHL患者和30例弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者血清蛋白质质谱,用生物化学法测定T-NHL患者血清乳酸脱氢酶（LDH）水平,用酶联免疫吸附法（ELISA）测定β2-微球蛋白（β2-MG）水平。分析T-NHL患者与DLBCL患者间质谱检测差异表达的蛋白质,同时分析差异蛋白质丰度与疾病分期、LDH及β2-MG水平的相关性。结果　与DLBCL患者比较,在T-NHL患者血清中共检测出9个差异蛋白质,其相对分子质量分别为1142.67、1451.43、1472.49、1512.03、3194.22、3267.41、3933.86、4593.12、9182.24。这些差异蛋白质的表达水平在T-NHL不同分期间差异无统计学意义（均P＞0.05）。4593.12和9182.24蛋白质质谱在T-NHL中高表达,在这两种蛋白质阳性组中,LDH表达水平分别为（290.82±29.95）U／L、（283.94±100.94）U／L,明显高于阴性组的（169.22±55.42）U／L、（169.50±59.25）U／L（t＝-3.199,P＝0.004;t＝-2.378,P＝0.026）,两组蛋白质的峰值与LDH的水平呈正相关（r＝0.265,r＝0.178,均P＜0.01）;在这两种蛋白质阳性组与阴性组间β2-MG表达水平差异无统计学意义（P＞0.05）。其他7种蛋白质在T-NHL患者血清中低表达,LDH、β2-MG水平在这些蛋白质质谱中差异无统计学意义（均P＞0.05）。结论　相对分子质量为4593.12和9182.24的蛋白质可能是鉴别T-NHL的特异血清学标志,它们可和LDH联合用于评估患者的肿瘤负荷,为临床治疗提供一定的指导。     

前列腺癌骨转移患者血清差异性相关蛋白质的筛选

 目的　采用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术筛选前列腺癌骨转移血清差异性相关蛋白质。方法　应用美国Ciphergen 公司CM10芯片和蛋白芯片仪检测19例前列腺癌无骨转移患者及35例前列腺癌骨转移患者血清中的蛋白质。利用PBSⅡ-C型蛋白质芯片阅读仪对CM10芯片进行检测,所得到的蛋白质以波谱的形式表示。采用Biomarker Wizard 软件对2 组血清相同质荷比的蛋白质含量数据进行方差分析,导入Biomarker Pattern软件,以得到正确分组的差异性蛋白质标志物。结果　19例前列腺癌无骨转移患者与35例前列腺癌骨转移患者的血清蛋白质在质荷比为2000～20 000 时有6个蛋白质含量差异有统计学意义;前列腺癌无骨转移组在质荷比为2089、4281、3507、4178处的蛋白质的相对含量明显高于前列腺癌骨转移组,分别为4.63±8.03和9.88±10.77、19.78±21.46和26.73±19.41、5.46±10.14和8.10±8.74、38.01±26.27和45.25±20.40（P＜0.05）;前列腺癌无骨转移组在质荷比为15 900、16 081处的蛋白质的相对含量明显低于前列腺癌骨转移组,分别为11.52±16.80和4.84±5.83、8.55±12.64和3.56±3.90（P＜0.05）。结论　表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术快速、准确,灵敏度、特异度高,通过蛋白芯片仪发现的差异性相关蛋白质,有望成为前列腺癌骨转移诊断中有应用价值的临床检测指标。     

晚期胃癌危重患者预警蛋白质指纹不同表达时伴随指纹的分析

目的 分析晚期胃癌危重患者预警蛋白质(LGT)指纹不同表达及演变状态下,其伴随指纹的分布特点,构建其指纹库.方法 采用表面增强激光解析/电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术、CMl0蛋白质芯片技术对入院接受手术的81例晚期胃癌患者,术前及术后1年各检测1次LCT指纹表达,根据两次检测情况分组,A组:IGT指纹由阴性向阳性演变组(25例);B组:LGT指纹由阳性向阴性演变组(15例);C组:LGT指纹持续阴性组(29例);D组:LGT指纹持续阳性组(12例).另选择12例肿瘤患者血清样本,间隔1周各检测1次,再选择5例肿瘤患者取前后2 d血清各榆测1次,以此作为影响凶素对照组.采用Biomarker Wizard 3.1软件比较LGT不同表达及演变状态下差异蛋白质组指纹的差异.结果 去除对照组中影响指纹后,A组:质荷比(M/Z)11473、11821、11664、11409、11552和11947上调.无下调的指纹.B组:M/Z878、861、874、917和3264 上调,M/Z6523、11509、11669、11413、11351和6483下调.C组和D组无有统计学意义的差异蛋白质指纹.结论 SELDI-TOF-MS技术榆测晚期胃癌患者血清捕获的M/Z 11473、11821、11664、11409、11552和11947蛋白质指纹上调,可视为晚期胃癌患者LGT指纹由阴性向阳性演变时LGT蛋白质指纹亚型;M/Z 11509、11669、11413、11351蛋白质指纹下调可视为胃癌患者LGT指纹由阳性向阴性演变时LGT蛋白质指纹亚型;M/Z 878、861、874、917和3264蛋白质指纹上调,M/Z 6523和6483蛋白质指纹下调,可视为胃癌患者LGT指纹由阳性向阴性演变时伴随的相关蛋白质组指纹;而当晚期胃癌患者LGT指纹持续阴性或者持续阳性时无相关的差异蛋白质指纹.

Abstract：

Objective To analyze the disposition characteristic of LGT fingerprints and the related fingerprints for advanced gastric carcinoma patients when the LGT fingerprints changing. Methods SELDI and CM10 protein chip was used to detect the serum protein fingerprints of 81 cased of advanced gastric cancer patients. After 1 year follow-up, all the patients were detected by SELDI again. According to the expression condition of LGT fingerprints, the patients were divided into 4 groups: A group(LGT changing from negative to positive) 25 cases, B group (LGT changing from positive to negative) 15 cases, C group (LGT fingerprints keeping negative) 29 cases and D group (LGT fingerprints keeping positive) 12 cases. The influencing factor should be rejected. And the remaining fingerprints were LGT fingerprints' subtypes and therelated fingerprints. The different proteomic fingerprints were analyzed by Biomarker Wizard 3.1 Software.Results After rejecting the influencing fingerprints, the up-regulation fingerprints in A group were 11473, 11821, 11664, 11409, 11552 and 11947 (M/Z), and no down-regulation fingerprints. In B group, 3264 was upregulation, and 6523, 11509, 11669, 11413, 11351 and 6483 were down-regulation. In C and D group, there was not statistically differential protein fingerprint. Conclusion M/Z up-regulating fingerprints including 11473, 11821, 11664, 11409, 11552 and 11947 can be regarded as the subtype of LGT when it changing from negative to positive; down-regulating including 11509, 11669, 11413 and 11351 can be regarded as the subtype of LGT when it changing from positive to negative; 3264 up-regulating and 6523 and 6483 downregulating can be regarded as the related fingerprints when LGT changing from positive to negative; and when LGT keeping negative or positive in patients with advanced gastric cancer, there was no differential protein fingerprints.     

蛋白质芯片技术在B细胞淋巴瘤病理分型及预后方面的应用

 目的　应用表面增强激光解吸／离子化-飞行时间-质谱（SELDI-TOF-MS）蛋白质芯片技术检测B细胞非霍奇金淋巴瘤（B-cell NHL）及其弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）和滤泡性淋巴瘤（FL）患者血清中的差异表达蛋白,探讨其临床意义。方法　弱阳离子交换蛋白芯片检测54例初治B-cell NHL和27名健康人血清中的差异表达蛋白,并筛选DLBCL与FL之间病理类型的差异表达蛋白及影响DLBCL预后的差异表达蛋白。结果　B-cell NHL 患者血清中有5个特异性标志蛋白,高表达蛋白质的相对分子质量为7974和15 938,低表达的为3398、8564和8692。DLBCL与FL之间有3个差异表达蛋白,为3379、3976和4302,在DLBCL低表达,在FL高表达。影响DLBCL患者预后的差异表达蛋白有2个,为4795和4998,其高表达者预后好。结论　SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术可以直接筛选B-cell NHL血清中相对特异的标志蛋白作为诊断的指标,并用于病理分型、判断预后。     

胃肠道癌危重患者预警蛋白质组指纹与生存关系的观察

目的探讨危重患者预警蛋白质（LGT）多肽谱指纹的峰型和丰度对判断胃肠道癌患者病情发展及预后的意义。方法对接受表面增强激光解吸／电离飞行时间质谱（SELDI）技术检测的61例患者进行生存期与死亡时间的调查,并根据SELDI检测所获得的指纹图,以LGT指纹存在与否,分为无峰组、单峰组、双峰组、三峰及多峰组。采用多因素方差分析和COX风险回归模型分析比较四组中死亡风险最大的状态。结果胃肠道癌患者经SELDI技术检测所获取的指纹图中,LGT呈阴性表达者,死亡风险低于单、双峰组,远低于三峰和多峰组。LGT三峰和多峰组死亡风险远高于单、双峰组,差异有统计学意义（P〈0．05）。结论采用SELDI技术检测胃肠道癌患者的血清LGT,出现三峰和多峰表达,提示病情即将恶化,该指纹标识为LGT阳性指标;单、双峰为疑似指标;LGT指纹阴性表达者,近期预后良好,死亡风险极低。     

蛋白质飞行质谱技术在原发性肝癌诊断中的应用

目的研究原发性肝癌患者与健康人血清蛋白质表达的差异性,寻找对原发性肝癌更有效的肿瘤诊断标志物。方法应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱（SELDI—TOF—MS）技术检测50例原发性肝癌患者、50名健康对照者血清中的蛋白质谱,寻找有意义的蛋白质谱。同时采用双抗体夹心法检测血清甲胎蛋白（AFP）。结果原发性肝癌患者血清4个蛋白质峰与健康对照组比较差异有统计学意义。分别为：3354．71,8825．80（高表达）,4345．08,13715．01（低表达）。从中筛选出质荷比（M／z）分别为3354．71、8825．80差别最显著的蛋白质峰,使用这两个蛋白质峰作为原发性肝癌的诊断模式,其灵敏度、特异度分别为90％（45／50）,94％（47／50）。100例患者中,AFP阳性27例,灵敏度为54％（27／50）,特异度为100％（30／30）。结论SELDI—TOF—MS蛋白质芯片技术在原发性肝癌的诊断及肿瘤特异性蛋白质生物标志的筛选中具有一定的价值,灵敏度和特异度较高,操作简单,正确诊断指数（r=83）优于AFP（r=53）。     

Identifying serological biomarkers of hepatocellular carcinoma using surface-enhanced laser desorption/ionization-time-of-flight mass spectroscopy

Lack of sensitive and specific biomarkers is a major reason for the high rate of hepatocellular carcinoma (HCC) related mortality. The aim of this study was to use surface-enhanced laser desorption/ionization-time-of-flight mass spectroscopy (SELDI-TOF-MS) technology to identify potential protein patterns specific for HCC. Eighty-one patients with hepatitis B-related HCC and 80 healthy controls were randomly divided into a training set (48 HCC, 47 controls) and a testing set (33 HCC, 33 controls). Serum proteomic profiles were measured using SELDI-TOF-MS. A classification tree was established by Biomarker Pattern Software. Candidate biomarkers were separated by HPLC and identified by MALDI-MS/MS and database searching. Forty-eight HCC cases, 54 liver cirrhosis cases and 42 healthy people were clinically validated using candidate biomarkers by SELDI-Immunoassay. Two up-regulated protein peaks were automatically chosen as a classification tree in the training set. These biomarkers were identified as thrombin light chain and growth related oncogene-α (GRO-α). The sensitivity and specificity of this classification tree were 89.6%. The multivariate model using the two biomarkers and AFP resulted in a sensitivity of 91.7% and specificity of 92.7%, which was significantly better than that of alpha-fetoprotein alone. We conclude that thrombin light chain and GRO-α are potential biomarkers of HCC.     

MALDI蛋白指纹图谱筛选NSCLC患者化疗耐药相关血清标志物

目的通过检测吉西他滨联合顺铂方案化疗敏感及耐药的晚期非小细胞肺癌患者治疗前血清蛋白质谱的差异,寻找可能的化疗耐药血清预测因子。方法收集非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）Ⅳ期患者治疗前血清,予以吉西他滨联合顺铂化疗,每2疗程后评估疗效。基质辅助激光解析电离化飞行时间质谱（matrix-assisted laser desorption/ionization-time of flight-mass spectrometry,MALDI-TOF-MS）检测血清蛋白,生物信息学分析找出差异蛋白峰,对筛选的差异蛋白峰进一步用遗传算法结合支持向量机模型的方法筛选最佳模型。结果收集25例晚期NSCLC患者,14例部分缓解（partial response,PR）进入化疗敏感组,2例疾病稳定（stable disease,SD）和9例出现疾病进展（progression disease,PD）进入化疗耐药组。化疗敏感组与耐药组出现10个明显差异蛋白质峰（P〈0.05）。其中筛选得到4 978 Da、2 999 Da、4 996 Da、2 627 Da、4 188 Da、1 458 Da及1 984 Da 7个蛋白峰组成的最佳模型。结论 MALDI-TOF-MS技术检测得到血清差异蛋白模型可用于预测吉西他滨联合铂类二药化疗疗效。但需进一步扩大样本量以完善及验证疗效预测模型。