飞行时间质谱技术在乳腺癌诊断中的应用

 目的 采用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术检测乳腺癌患者血清蛋白质指纹图谱，分析健康人与乳腺癌患者以及乳腺癌患者手术前后特异性标志蛋白变化，探讨血清蛋白质指纹图谱在乳腺癌疗效评价及复发监测中的临床意义。方法 用SELDI-TOF-MS技术检测30例乳腺癌患者（术前和术后第7天）及20名健康人的血清蛋白质指纹图谱，筛选乳腺癌特异性蛋白标志物，结合支持向量机软件建立诊断模型。比较乳腺癌手术前后特异性蛋白的变化。结果 与健康人血清蛋白质谱相比，术前乳腺癌血清中有3个差异蛋白，质荷比为2043、3938的标志分子低表达，质荷比为 5639的标志分子高表达。术后质荷比为2043、3938的标志分子稳定上调，质荷比为 5639的标志分子稳定下调，差异具有统计学意义。以筛选3个特异性蛋白质峰的数据构建的诊断模型经交叉验证，灵敏性和特异性均为100 %。结论 SELDI-TOF-MS检测血清蛋白质组学图谱在乳腺癌的早期诊断、术后病情转归及监测复发等方面具有一定的临床指导意义     

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）。     

应用表面增强激光解吸电离-飞行时间-质谱技术筛选淋巴瘤患者血清特异性生物标志物

 目的　应用蛋白质组学表面增强激光解吸电离-飞行时间-质谱（SELDI-TOF-MS）技术筛选淋巴瘤患者血清特异性生物标志物,发现淋巴瘤早期诊断与人群筛查的血清学特异性标志。方法　应用SELDI-TOF-MS技术检测96例淋巴瘤患者血清特异性标志物,包括非霍奇金淋巴瘤（NHL）86例,霍奇金淋巴瘤（HL）10例,以30名健康体检者作为对照。采用生物化学法测定乳酸脱氢酶（LDH）,酶联免疫吸附法（ELISA）测定可溶性白细胞介素-2受体（sIL-2R）、β2-微球蛋白（β2-MG）和糖链抗原125（CA125）。结果　在质荷比（M／Z）为0.2～16.0间,NHL患者有15个蛋白质含量与健康人差异有统计学意义（P＜0.01）,其中M／Z为 6880、8564、8692和13 751的蛋白质低表达对淋巴瘤的敏感度与特异度高,灵敏度和特异度分别为82.29 %和80.00 %、78.13 %和73.30 %、75.00 %和80.00 %、71.88 %和83.30 %。4个蛋白质对淋巴瘤诊断的灵敏度与特异度差异均无统计学意义（P＞0.05）,4个蛋白质联合检测淋巴瘤特异度达100.00 %,与LDH的灵敏度21.74 %、CA125的灵敏度56.80 %、β2-MG的灵敏度70.50 %比较,差异均有统计学意义（P＜0.05）。结论　对M／Z为6880、8564、8692和13 751的蛋白质行质谱检测,有望作为人群筛查、诊断淋巴瘤的血清学特异性标志。     

应用SELDI蛋白质芯片技术筛选肺腺癌血清标志物的研究

目的 通过SELDI蛋白质芯片技术筛选肺腺癌特异血清标志物。方法 采用表面增强激光解析离子化一飞行时间质谱技术（SELDI-TOF-MS），选用弱阳离子加疏水膜芯片对15例肺腺癌患者，30例健康人血清进行检测，筛选在肺腺癌患者血清中差异表达的蛋白质。结果 在质荷比0—20000范围内，共检测到180个蛋白峰，建立了由8个差异表达蛋白质组成的肺腺癌诊断模型。这8个蛋白质中有6个在肺腺癌中表达上调，2个表达下调。软件分析结果显示在预测组中诊断肺腺癌的敏感性为93．33％（14／15）、特异性为100．00％（30／30）；对检测组进行双盲检测，敏感性为73．33％（11／15）、特异性为86．67％（26／30）。结论 由8个差异表达蛋白及其特定组合构成的诊断模型可以区分肺腺癌和健康人。SELDI蛋白质芯片技术能直接筛选出肺腺癌患者血清中相对特异的潜在标志物，具有较好的临床应用价值。     

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.     

应用SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术筛选肝细胞性肝癌血清标志物的研究

目的：应用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）和蛋白质芯片检测肝细胞性肝癌患者血清蛋白质指纹图谱，筛选特异性候选标志物。方法：应用SELDI-TOF-MS蛋白质芯片技术检测50例肝细胞性肝癌患者和50例性别、年龄匹配的正常健康人血清，获得WCX2蛋白质芯片蛋白表达图谱。用Bio Marker Wizard软件分析差异蛋白并经数据库搜索初步鉴定。结果：应用弱阳离子交换芯片（WCX2类）在未经治疗肝细胞性肝癌患者、经介入治疗后的肝细胞性肝癌患者和正常人血清中检测到在不同质荷比处有7个差异蛋白质峰．其蛋白质含量差异有显著性（P〈0．01），经蛋白质数据库搜索，与这七种差异蛋白质分子量最接近的蛋白质分别为：Galanin相关肽、Pro-neuregulin-4蛋白、小诱导细胞因子A15前体、9kDa蛋白、CSL型锌指包涵蛋白1、线粒体铰链蛋白、Actin相关蛋白。结论：应用SELDI-TOF-MS筛选肝细胞性肝癌患者血清特异性生物标志物的方法快速、有效，操作自动化，检测到的这7个差异蛋白质可能是肝细胞性肝癌患者血清特异性生物标志物。     

乳腺Paget 病患者血清标志物的研究*

目的:目前,蛋白质芯片技术已成为肿瘤蛋白质组学研究的重要工具之一。本研究应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术（surfaced enhanced laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry ,SELDI-TOF-MS ）寻找乳腺Paget病患者血清特异性蛋白,找出最佳的标志蛋白组合模式作为临床诊断指标,以期用于乳腺Paget病患者的早期诊断。方法:用弱阳离子蛋白芯片（Weak cation exchanger protein chip,WCX2）及SELDI-TOF-MS 技术检测10例健康者、10例乳房湿疹和15例乳腺Paget病患者血清中蛋白的相对含量。使用PBS Ⅱ-C型蛋白质芯片阅读机读取数据,获得的结果采用CIPHERGEN公司的Biomarkerwizard 和Biomarker Patterns System 软件分析。结果:Paget病患者与健康人相比质荷比为3 868Da和8 876Da的2 个蛋白峰差异有统计学意义（P<0.01）;与慢性湿疹相比质荷比为2 911Da、3 868Da、5 097Da的3 个蛋白质峰差异有统计学意义（P<0.05）。 分析系统筛选出3 868Da及8 876Da标志蛋白建立起一个乳腺Paget病的诊断模型,对乳腺Paget病的诊断特异性为100% ,敏感度为73.3% 。结论:SELDI-TOS-MS 技术对乳腺Paget病早期诊断和鉴别慢性湿疹具有诊断价值,在特异性肿瘤标记物的筛选等方面有一定应用前景,无创安全,值得推广。      

表面加强激光解析电离蛋白质谱技术在乳腺癌血清学诊断中的应用

 【摘要】 目的: 探讨血清SELDI蛋白质谱技术在乳腺癌诊断方面的应用。 方法: 用表面加强目的　探讨血清表面加强激光解析电离（SELDI）蛋白质谱技术在乳腺癌诊断方面的应用。方法　用表面加强激光解析电离飞行时间质谱技术（SELDI-TOF-MS）及WCX2蛋白获得病理确诊的101例乳腺癌患者手术前和45名健康人的血清蛋白指纹图谱,并用Biomarker Wizard和BPS软件分析差异蛋白,建立乳腺癌的分类树诊断模型,并对其进行盲法验证。 结果　乳腺癌组与健康对照组共有49个蛋白质差异有统计学意义（P＜0.05）;以其中3个蛋白质生物标志物（M／Z 5627,8124和2864）组建的诊断模型检测正确率为95 %（139／146）。经盲法验证,其灵敏度为97 %（98／101）,特异度为91 %（41／45）。结论　SELDI蛋白质谱技术可以有效的区分乳腺癌患者和健康人,其灵敏度和特异性高。SELDI在乳腺癌的诊断及乳腺癌特异性的生物标志物分子的筛选方面具有一定的应用价值。     

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。     

应用SELDI-TOF MS技术分析肝癌血清差异表达蛋白

目的应用蛋白质组学技术分析肝癌血清中差异表达蛋白的临床意义。方法应用表面加强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术，对肝癌、肝硬化、慢性乙型肝炎及健康对照组血清蛋白质进行检测，应用Ciphergen公司软件对蛋白质波谱进行分析。结果质荷比(m／z)为11492．92的蛋白质波峰强度仅肝癌组明显增强，与患者的肝功能、AFP等均无相关性。以波峰的信号噪声比(S/N)大于5为标准，该蛋白质诊断肝癌的灵敏度为50.8％，特异性为95．6％。结论质荷比(m／z)为11492．92的蛋白质可能是肝癌的生物学标志物，对AFP阴性患者的实验室诊断可能具有辅助作用。     

宫颈癌患者血清蛋白指纹图谱的检测及其意义

背景与目的:目前针对宫颈癌没有特异性的肿瘤标志物。表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)是最新应用的一项检测肿瘤标志物的技术。本研究应用SELDI-TOF-MS检测宫颈癌患者血清蛋白指纹图谱,筛选候选肿瘤标志物并建立诊断模型,初步探讨其在宫颈癌早期诊断中的价值。方法:取91例早期宫颈鳞癌患者和15例宫颈上皮内瘤变Ⅲ级(cervical intraepithelialneoplasia,CINⅢ)患者的血清标本进行实验,同时用55名健康人血清作为对照。用弱阳离子交换芯片(weak cation exchange,WCX2)检测各血清标本获得血清蛋白指纹图谱。用Biomarker Patterns软件分析宫颈癌差异蛋白并建立诊断模型。通过盲法分析进一步验证诊断模型的可靠性,并对结果进行统计学分析。结果:在分子量1.5～20ku范围内,共检测到122个蛋白峰,其中19个差异峰有统计学意义(P<0.001)。建立了由分子量为3977和5807的两个差异蛋白组成的宫颈癌诊断模型,其敏感性为97.29%(36/37),特异性为83.78%(31/37)。扩大样本盲法验证结果,其敏感性为94.44%(51/54),特异性为94.44%(17/18)。结论:由3977和5807两个差异蛋白组成的宫颈癌诊断模型有助于区分宫颈癌和健康人群。     

非小细胞肺癌患者血清蛋白指纹图谱的构建及其临床意义

目的探讨血清蛋白指纹图谱在非小细胞肺癌诊断中的价值。方法取肺癌患者与年龄、性别匹配的对照组的血清标本进行实验,应用SELDI-TOF-MS技术及WCX2磁珠,检测各血清标本构建血清蛋白指纹图谱,应用Biomarker Wizard和SPSS13．0软件分析数据并建立诊断模型,并评价各诊断模型对肺癌的诊断价值。结果由分子量为4797、2768、3268（m／z）的差异蛋白峰组成的非小细胞肺癌诊断模型Ⅰ,经验证诊断模型Ⅰ的判别准确率为91．3％（158／173）,敏感性为89．2％（66／74）,特异性为92．9％（92／99）,统计学分析结果提示其敏感性高于CYF21-1、SCC、CEA的联合检测。由分子量为2768、3403、9498（m／z）的差异蛋白峰组成的Ⅰ期非小细胞肺癌诊断模型Ⅱ,其判别准确率为88％（44／50）,敏感性为90．0％（18／20）,经扩大样本量验证,其特异性为83．8％（83／99）,统计学分析结果提示其敏感性高于SCC、CYF21—1及CEA的联合检测。分别对23例肺腺癌、51例肺鳞癌患者和30名正常对照组对比分析后,筛选出差异最大的4个标志蛋白,其分子量为3268、2768、3403,9498（m／z）,分别组合成的诊断模型Ⅲ、Ⅳ,对肺腺癌及肺鳞癌的诊断均具有较高的敏感性及特异性,统计学分析结果提示其敏感性高于相关肿瘤标志物的检测。结论非小细胞肺癌诊断模型Ⅰ、Ⅱ分别对NSCLC、Ⅰ期NSCLC患者的诊断具有较高的敏感性及特异性,其敏感性高于相关肺癌肿瘤标志物的联合检测;差异蛋白3268、2768、3403、9498（m／z）对于肺腺癌或肺鳞癌的诊断具有较高的敏感性及特异性,有望成为新的肿瘤标志物。     

血清蛋白指纹图谱对多发性骨髓瘤诊断及分期诊断价值研究

目的 多发性骨髓瘤(multiple myeloma,MM)是一种恶性克隆性浆细胞肿瘤,其起病隐匿,误诊、漏诊率高.本研究通过对MM患者及健康对照组的血清样本进行检测分析,探讨应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术构建蛋白指纹图谱在MM诊断及分期诊断中的价值.方法 应用WCX2蛋白芯片结合SELDI-TOF-MS技术检测初诊的46例MM(其中Ⅰ、Ⅱ期15例,Ⅲ期31例,ISS分期)患者组及30名健康对照组血清蛋白含量.用Biomarker Wizard软件对MM与健康对照,及不同分期的MM进行比较,Biomarker Patterns 5.0软件,找出最佳标志物组合.结果 MM组与健康对照组比较,由荷质比(m/z)为4 180、5 260和5 342建立的决策树模型敏感性为97.8％,特异性为93.3％.MM Ⅰ、Ⅱ期组与Ⅲ期组比较,当m/z 2 020≤6.58且m/z 3 485≤1.26,诊断为MM Ⅰ、Ⅱ期,其准确率为100.0％;当m/z 2 020≤6.58且m/z 3 485 ＞1.26,诊断为MMⅢ期,其准确率为87.1％.结论 SELDI-TOF-MS筛选出了MM的血清生物标志物,其构建的诊断模型敏感性、特异性及准确性均高,有较好的临床应用前景.     

蛋白芯片技术对甲胎蛋白阴性肝癌诊断的意义

 目的　探讨表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（简称SELDI）技术在甲胎蛋白（AFP）阴性肝癌患者中的诊断价值。方法　应用美国Ciphergen公司SELDI仪和CM10芯片检测57例血清AFP阴性（<20 μg／L）肝癌患者和55例健康对照外周血清。采用Biomarker Wizard软件分析,筛选出特征性的蛋白峰,结合临床病理资料分析该蛋白峰的诊断价值。结果　筛选出的特异蛋白峰质荷比为4.2×103、4.1×103、6.7×103、5.7×103、6.5×103、6.9×103、5.8×103,利用差异蛋白峰对17例AFP阴性的肝癌患者和13例健康对照进行盲筛,其灵敏度和特异度分别为88.23 ％和92.31 ％。筛选出的特异蛋白峰与患者年龄、性别、肿瘤大小以及是否合并肝硬化等临床资料无关。结论　应用SELDI技术筛选肝癌患者血清特异性肿瘤标志物的方法快速、有效,对血清AFP阴性患者的正确诊断有较大的辅助作用。     

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.     

应用液体蛋白芯片飞行时间质谱系统研究胃癌的血清蛋白差异表达谱*

目的:应用液体蛋白芯片飞行时间质谱系统分析胃癌患者血清蛋白质表达谱,寻找具有潜在诊断意义的血清标志物。方法:收集血清样本62 例,其中正常对照组（N 组）16 例,胃癌组（T 组）28 例,验证组18 例。经WCX磁珠纯化、MALDI-TOF-MS 及ClinproTools生物信息学方法研究其血清蛋白表达谱,并筛选出差异蛋白质峰,运用数据挖掘算法,构建胃癌的血清蛋白诊断模型,并在验证组中验证其准确性。结果:1）通过对比胃癌组和正常组的血清蛋白质谱图,分析得到 25 个具有显著差异的蛋白质峰,其中差异最显著的前两位质核比分别为 5 248.49 m/z和5 754.25 m/z,其灵敏度分别为 84 .61 %和73 .07 %,特异性分别为 100%和93 .75 %,能很好地区分胃癌组和正常组。2）通过 ANN 的数据挖掘的方法,在具有显著差别的 25 个蛋白质峰中,筛选了组合能力最强的6 个蛋白峰（分别为4 268.05 m/z、5 636.53 m/z、5 248.49 m/z、2 933.15 m/z、1 450.13 m/z和1 349.4m/z）,建立了胃恶性肿瘤的诊断模型,其识别率为100%,预测能力为 90 .59 %,准确性为 100%。将已知信息的验证组 18 例分别代入已建立的模型,特异性和灵敏性分别为75 %和100%。结论:液体蛋白芯片飞行时间质谱系统作为研究蛋白表达谱的工具,能够用于筛选潜在的胃恶性肿瘤的血清标志物,利用其优点并结合统计学的方法,建立血清学胃癌的诊断模型,能为胃恶性肿瘤的筛查提供帮助。