MALDI-TOF质谱在乳腺癌诊断及分型中的应用

目的 应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF-MS)技术建立乳腺癌诊断预测模型,寻找乳腺癌血清中的差异蛋白质/多肽,并区分三阴性乳腺癌(TNBC)与非三阴性乳腺癌(NTNBC).方法 共纳入61例乳腺癌患者、60例乳腺纤维腺瘤患者及44例体检健康者.按照3:1的比例随机分为训练组(乳腺癌患者45例,体...     

MALDI-TOF质谱在乳腺癌诊断及分型中的应用研究

目的 应用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF-MS）技术建立乳腺癌诊断预测模型，寻找乳腺癌血清中的差异蛋白质/多肽，鉴别区分三阴性乳腺癌（TNBC）与非三阴性乳腺癌（NTNBC）。方法 研究纳入61例乳腺癌患者、60例乳腺纤维腺瘤患者及44例健康体检者。按照 3∶1的比例随机分为训练组(乳腺癌患者 45 例，健康体检者对照 33 例)和验证组(乳腺癌患者 16 例，健康人对照 11 例)。弱阳离子交换磁珠（WCX-MB）提取血清蛋白质/肽后，基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF-MS）技术检测并筛选出差异峰，构建诊断预测模型并初步验证。观察分析乳腺癌患者血清蛋白质谱分子变化。结果 ClinProTools软件提供了乳腺癌组与健康组的诊断预测模型。遗传算法（GA）模型的特异度为90.9%，敏感度为93.8%，准确度为92.6%。对纤维腺瘤组和对照组、乳腺癌组和纤维腺瘤组以及TNBC组和NTNBC组分别进行聚类分析，发现有显著差异峰可将其准确区分：差异峰m/z 4220.9、5920.36在纤维腺瘤组中的峰强度明显高于对照组，但其在乳腺癌组中的峰强度明显低于纤维腺瘤组；差异峰m/z 4220.9、5920.36在TNBC组中的峰强度明显高于NTNBC组。结论 应用MALDI-TOF-MS技术建立的乳腺癌诊断预测模型具有高敏感性、高特异性的特点，此技术可将乳腺癌患者从健康体检者和良性疾病人群中区分出来，还可用于区分乳腺癌的基因分型。