SELDI—TOF—MS二维内标法的建立和应用

目的探索表面增强激光解析电离飞行时间质谱（SELDI—TOF—MS）二维内标校准方法，解决SELDI—TOF—MS的准确度和重复性较差的技术瓶颈。方法采用人工合成纯化的多肽分子促肾上腺皮质激素（ACTH，MW：2465．75Da）作为内标物质，加入待测样品中进行SELDI—TOF—MS检测，通过内标物质在质谱图中横坐标（质荷比）和纵坐标（丰度）响应值校准，消除因操作条件的波动对分析结果产生的影响，以提高结果的准确度和重复性。结果加入终浓度为4．055μmol／L的ACTH对血清蛋白质谱图无明显影响；加入内标物浓度和其质谱峰丰度呈直线关系（P=0．9763）；分子量检测变异系数平均降低5．36倍（P〈0．001）；质谱峰丰度检测平均变异系数降低5．19倍（P〈0．001）。结论二维内标法显著提高了SELDI—TOF—MS测定蛋白分子量和丰度的准确度和重复性，是该技术进行质量控制和标准化的有效措施。

(1,3)-β葡聚糖检测对真菌感染的诊断性能评价

目的结合临床微生物学检验和临床信息,对血浆(1,3)-β葡聚糖检测进行数据挖掘,寻找其对侵袭性真菌感染的诊断价值。方法依托实验信息系统(LIS)与医院信息系统(HIS)的数据信息平台,回顾分析泸州医学院附属医院2010年6月1日至2011年7月4日所有(1,3)-β葡聚糖检验病例,同时搜索其深部痰培养或痰涂片查真菌检查结果,采用SPSS统计软件构建评估(1,3)-β葡聚糖检验与侵袭性真菌感染的ROC数据集。结果纳入研究的567例(1,3)-β葡聚糖检验病例中,155例深部痰培养或痰涂片查真菌结果阳性,412例结果阴性。将(1,3)-β葡聚糖检测值和深部痰培养或痰涂片查真菌结果输入SPSS软件,其AUC达到0.6612(P<0.05)。结论血浆(1,3)-β葡聚糖检测较传统的真菌培养法简便、快速、阳性率高,可用于侵袭性真菌感染的早期快速诊断。

SELDI-TOF-MS技术诊断早期乳腺癌的文献系统评价

目的:系统评价表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)对乳腺癌的诊断效能,正确理解和分析乳腺癌SELDI-TOF-MS检测结果并论证其用于早期诊断和筛查的准确性。方法:检索2001-01～2007-12的万方中文科技期刊数据库、维普数据库和MEDLINE数据库中关于利用SELDI-TOF-MS技术早期诊断乳腺癌的中、英文文献,对纳入文献进行质量评价、异质性检验,用统计分析软件计算综合受试者工作特征(SROC)曲线方程。结果:共检索到相关文献62篇,对其中8篇符合纳入标准的文献数据进行了Meta分析,样本量735例,综合灵敏度、特异度和综合优势比分别为85.55%、79.18%和22.90,SROC曲线下面积为0.90。结论:SELDI-TOF-MS技术对早期乳腺癌的诊断具有重要价值。

医学教学浅析

本文从三个方面来探讨医学教学的重点.要做好医学教学,教师必须熟悉教学内容,掌握教学要求和学生的实际情况,在课堂上要把握全局,随机应变,启发诱导.

原发性肝癌血清蛋白质谱图人工神经网络诊断模型研究

目的建立早期有效检测原发性肝癌的实验指标。方法利用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及其配套的金芯片(Gold Chip)检测435份血清蛋白质谱数据,并将其分为训练集和验证集两组。训练集用于筛选原发性肝癌的差异蛋白标志物并建立ANN诊断模型,验证集用于模型诊断效度的盲法验证。结果共发现7个有明显表达差异的标志蛋白。用其建立ANN诊断模型对原发性肝癌进行盲法验证,诊断的灵敏度和特异度分别为84.00%和81.25%,受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积(AUC)为0.847,阴性预测值94.20%,阳性预测值58.33%,准确度为81.90%。结论原发性肝癌患者血清具有明显表达差异的特征蛋白,据其建立的人工神经网络模型可为原发性肝癌的诊断提供新方法,有重要的参考价值。

食管癌血清差异蛋白质组测定结果分析

目的用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)寻找食管癌(EC)患者血清中差异蛋白质组,并建立诊断模型,为其广泛用于临床诊断积累数据资料。方法用SELDI芯片检测食管癌及其相关人群的血清,Biomarker Wiz-ard Software软件筛选出差异蛋白,选择具有显著差异的蛋白质组建立人工神经网络诊断模型,经盲法验证后使用SPSS软件分析各个差异蛋白以及联合人工神经网络技术后的诊断效率,并鉴定相关蛋白。结果筛选出显著差异(P<0.01)的蛋白质组如下:在食管癌患者血清中表达增高蛋白组[(5 017.6±4.89)、(7 458.5±6.49)、(7 908.1±7.80)、(8 111±8.45)、(8 577±7.80)kD],表达降低蛋白组[(7 748.3±9.10)、(5 890.9±7.32)、(4 213.8±5.93)kD]。差异蛋白质组建立食管癌人工神经网络筛查模型和诊断模型,其灵敏度和特异性超过90%,盲法验证的效果好;人工神经网络预测输出值构成的ROC曲线下面积分别为81.6%和82.1%,经查阅数据库鉴定发现两种蛋白质。结论血清蛋白质谱指纹图结合人工神经网络技术进行蛋白质组学数据挖掘所建模型诊断价值较大,与临床诊断符合程度良好。

鳞癌与腺癌患者血清差异蛋白质组分析

目的为鉴定鳞癌与腺癌的血清标志物和病理分型提供依据。方法采用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及其配套的金芯片(Gold Chip)对254份血清(鳞癌120份、腺癌82份,健康人52份)进行蛋白质谱指纹图分析,筛选鳞癌与腺癌的差异蛋白。结果 254份血清共筛选出83个差异表达的蛋白,其中5个差异表达最明显的蛋白质峰的质荷比(m/z)分别为2953、3285、6625、6646、9257。对5个峰强度分别进行F检验,P均<0.05。结论鳞癌、腺癌患者血清具有明显表达差异的特征蛋白,为癌症的诊断和病理分型研究提供了新思路。

血浆（1,3）-β-D-葡聚糖检测对深部真菌感染的临床价值

目的 血浆（1,3）-β-D葡聚糖的检测为临床提供深部真菌感染的诊断价值.方法 使用MB-80真菌快速检测仪,检测2011年1-12月泸州医学院附属医院486例不同年龄阶段疑似深部真菌感染患者的552份血浆标本中（1,3）-β-D葡聚糖的含量,将其进行卡方检验和ROC曲线分析及探讨.结果 552份标本中（1,3）-β-D葡聚糖对深部真菌感染检测的阳性率为15.94％（88/552）,培养与镜检对深部真菌感染的阳性率为12.14％（67/552）,两组差异有统计学意义（χ^2=26.80,P＜0.05）;深部真菌感染组患者血浆（1,3）-β-D葡聚糖水平为（153.18±183.04） pg/ml,无深部真菌感染组为（19.53±97.92）pg/ml,差异有统计学意义（P＜0.001）;用于诊断深部真菌感染的ROC曲线下面积为0.96（P＜0.05）;以20 pg/ml水平为临界值的血浆（1,3）-β-D葡聚糖对深部真菌感染诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确度分别为89.55％,95.46％,73.17％,98.51％和94.75％.结论 血浆（1,3）-β-D葡聚糖检测与传统方法诊断的一致性好（Kappa=0.93,P＜0.05）.该方法简便、快速且阳性率较高,可用于深部真菌感染的早期快速诊断.

表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术对肝细胞癌诊断价值的系统评价

目的系统评价当前研究表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术（surfaceenhancedlaserdesorption/ionizationtimeofflightmassspectrometry，SELDI—TOF—MS）诊断肝细胞癌文献的质量，了解SELDI—TOF—MS技术对诊断肝细胞癌的准确性.方法采用计算机和手工全面检索收集当前研究SELDI—TOF—MS对肝细胞癌诊断的文献，并根据诊断性研究质量评价工具（qualityassessmentofdiagnosticaccuracystudies，QUADAS）质量评价标准评价符合纳入标准的文献的质量，根据可供分析的资料，进行Meta分析.结果共检索到相关文献134篇，符合纳入标准的文献10篇，其中中文文献7篇、英文文献3篇.在合并分析中综合灵敏度、特异度和优势比（DOR）分别为87．00%，94．00%和196．42，SROC曲线下面积为0．98.结论SELDI—TOF—MS技术对肝细胞癌具有较好的诊断价值.

胃肠肿瘤标志物诊断大肠癌之检验医学实践

目的将有限的检验信息提炼为高效的诊治信息，从技术层面探索检验医学的临床实践新途径。方法以CA72—4，CA19-9和CEA三项血清标志物检验诊断大肠癌为例，依托实验室信息系统（LIS）与医院信息系统（HIS）的数据信息平台，利用人工神经网络（ANN）为数据挖掘工具和SPSS统计软件构建ROC数据集，以验后概率解释每一份胃肠肿瘤标志物检验报告。结果纳入研究的1206份胃肠道肿瘤标志物检验标本中大肠癌占12．365％；构建了CA19-9，CA72—4和CEA检验筛查和诊断大肠癌的ROC数据集；大肠癌组三项血清标志物浓度均显著高于健康对照组和其他疾病组（P〈0．01）；CA19-9，CA72—4，CEA和人工神经网络诊断模型预测值筛查大肠癌的ROC曲线下面积分别是0．624，0．692，0．721和0．785。而诊断大肠癌的ROC曲线下面积分别是0．607，0．762，0．687和0．795。赋予验后概率的检验报告客观地提供了检测结果的参考价值。结论ANN模型在多项检验项目分析中具有更高的诊断效率，构建ROC数据集并赋予验后概率的检验报告是检验医学临床实践切实可行的新途径。

胰腺癌血清蛋白组学的研究

目的采用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测血清蛋白指纹图,通过差异蛋白组学筛选胰腺癌特有的蛋白标记物,为研究胰腺癌的病理过程和实验诊断奠定基础。方法用Ciphergen公司生产的PBSII/c型蛋白质指纹图谱仪和Protien ChipCM10(弱阳离子交换表面)蛋白芯片采集23例胰腺癌、25例正常对照组和19例胰腺对照组血清蛋白质谱图,采用Biomaker Wizard3.1版分析软件筛选差异蛋白。结果发现胰腺癌患者与正常对照、胰腺对照的血清蛋白质指纹图谱有44个差异表达的蛋白质(P<0.05),其中m/z2732敏感性为91.30%(21/23),特异性为68.18%(30/44),受试者工作特征曲线下面积(AUC)=0.76;m/z9111敏感性为52.17%(12/23),特异性为81.82%(36/44),AUC=0.57。结论利用SEL-DI-TOF-MS技术和CM10芯片能发现胰腺癌患者血清中的特征蛋白,对胰腺癌的早期诊断具有重要意义。

精神分裂症患者血清特征多肽及其鉴定的研究

目的验证筛选出的具有特异性的血清蛋白标志物,为精神分裂症寻找客观的临床诊断依据。方法利用酶联免疫吸附试验(ELISA)技术和自动酶标仪分别测出血清特征多肽在精神疾病组和健康对照组中的吸光度值,再通过SPSS17.0对数据进行单因素方差分析,以此验证血清多肽的特异性。结果在单因素方差分析中,神经肽2在精神分裂症组与健康对照组比较,显著性水平为0.040,其他精神疾病对照组与健康对照组比较,显著性水平为0.008,说明神经肽2在这两组比较中差异有统计学意义(P<0.05);在多独立样本检验中,神经肽2的渐近显著性水平为0.031,神经肽2在各组之间的表达差异有统计学意义(P<0.05)。结论神经肽2在精神分裂症患者与健康人之间存在明显特异性,对该病诊断、治疗和基因的研究具有重要意义。

精神分裂症患者血清蛋白表达差异的研究

目的采用蛋白质组学技术筛选精神分裂症患者血清蛋白标志物,为该疾病寻找客观的临床诊断依据。方法利用CM10芯片和表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测健康对照组和精神疾病组的血清蛋白质谱。将筛查出的特异蛋白质峰通过查询蛋白数据库查找出相对应的蛋白质。结果在健康对照组和精神疾病组中,筛选出差异有统计学意义的蛋白质峰15个(P<0.01),相对分子质量分别为2 058.06±0.70、2 159.68±0.60、2 651.54±0.42、2 774.36±0.35、2 912.61±1.69、3 116.9±0.81、3 168.95±1.82、3 407.71±1.33、4 050.38±0.68、4 100.61±0.36、5 642.83±1.69、5 913.05±0.16、9 186.42±3.01、2 093.81±1.46、2 221.92±1.82。结论精神分裂症患者与健康人相比存在有特异性的血清蛋白,这些特异的血清蛋白对该病的诊断具有一定价值。

产ESBLs肺炎克雷伯菌蛋白质谱决策树模型的建立

目的建立肺炎克雷伯菌(Klebsiella pneumoniae,KPN)产超广谱β-内酰胺酶(extended-spectrum beta-lacta-mases,ESBLs)菌株蛋白质指纹图谱决策树诊断模型,为产ESBLs KPN感染的快速鉴定奠定基础。方法采用表面增强激光解吸电离-飞行时间质谱技术及金芯片分析产ESBLs KPN差异表达蛋白,结合决策树分析建立KPN产ESBLs菌株蛋白质谱模型,并作诊断效能评价。结果用3个蛋白质(质荷比为5993.25,8363.60,9215.26)建立的KPN产ESBLs菌株决策树诊断模型,对产ESBLs KPN诊断的灵敏度、特异度分别为96.43%、93.33%。结论该研究建立蛋白质谱决策树模型对产ESBLs KPN的检测时间短、诊断准确率高,值得进一步研究和探讨。

特发性血小板减少性紫癜血小板差异蛋白质组诊断模型的实验研究

本研究旨在建立一种简便快速、灵敏度高、特异性好的特发性血小板减少性紫癜(ITP)的实验诊断方法。应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)检测60例ITP、60例白血病、60例再生障碍贫血及60例健康成人血小板裂解液,各疾病组及正常组均随机分为训练集(120例)和验证集(120例),筛选出有明显表达差异的标志蛋白,利用人工神经网络建立ITP诊断模型,并用SPSS 17.0进行盲法验证。结果表明,m/z为2234.30、3476.36、7526.29的蛋白在ITP患者高表达,m/z为4990.02、5152.39的蛋白低表达。诊断模型的灵敏度和特异度分别为80.6%和77.3%,盲法验证工作特征曲线下面积为0.837。结论:基于血小板蛋白质谱图建立的人工神经网络诊断模型对ITP的临床诊断和分子病理研究具有重要的参考价值。

食管癌血清蛋白质谱揩纹图分析及人工神经网络诊断模型研究

目的利用高通量和高灵敏的表面激光解析电离飞行时间质涪技术（SELDI—TOF—MS）寻找食管癌患者血清中微量的标志性差异蛋白质组，为探索食管癌发生与基因转录的蛋白调控机制，基因治疗以及早期诊断提供参考数据，方法用SELDI—TOF—MS检测食管癌及其相关人群的血清蛋白质谱指纹图，用Biomarkex Wizaid Software软件筛选出差异蛋白，选择具有标志性的差异蛋白质组建立人工神经网络诊断模型，使用SPSS分析其诊断效能。结果在食管癌患者血清中发现89个差异蛋白（P〈0．05）。其中有显著差异（P〈0.001）的蛋白质如下：在食管癌患者血清中表达增高的蛋白（5017．6Da，7458、5Da，7908，1Da，8111.9Da，8577，8Da）和表达降低的蛋白（4215.8Da，5890.9Da，7749.3Da）。利用筛选出8个有明显表达差并的蛋白质组建立食管癌人工神经网络筛查模型和诊断模型，其灵敏度达到93．2％和96.3％，特异度分别为95．6％和97．2％，经大样本盲法验证的灵敏度为75.4％和75.8％，特异度分别为84．8%和86．7％，经蛋白组数据库检索发现两种蛋白分别为血清淀粉样蛋白A和子宫球蛋白。结论血清蛋白质谱指纹图结合人工神经网络技术进行蛋白组学数据挖掘对食管癌的筛查和诊断以及探索其基因和蛋白调控机制具有重要的临床意义。

血清低相对分子质量差异蛋白质组在食管癌诊断和分期中的作用

目的:研究食管癌癌变过程中血清低相对分子质量蛋白的细微变化,探索食管癌发生的机制,寻找食管癌早期诊断的生物标志物和方法.方法:应用表面激光解析电离飞行时间质谱技术对食管癌患者血清和健康对照血清进行蛋白质谱指纹图谱检测,通过Biomarker Wizard软件筛选差异蛋白,使用人工神经网络软件建立食管癌早期诊断模型并用盲法验证其诊断效果;将食管癌早期和中晚期食管癌患者血清质谱图进行比对分析,寻找各期差异蛋白,并建立分期诊断模型.结果:发现食管癌和正常人差异蛋白5种,早期食管癌和中晚期食管癌差异蛋白3种.通过早期食管癌组和健康对照组建立早期诊断模型的灵敏度87.88%,特异度91.43%,准确度89.71%,经过盲法验证结果为灵敏度95.83%,特异度89.13%,准确度91.43%.早期食管癌和中晚期筛选的差异蛋白建立的分期诊断模型灵敏度75.76%,特异度79.17%,准确度77.19%.结论:表面增强激光解析离子化飞行时间质谱联合人工神经网络技术操作较为简便,在食管癌的诊断和分期上具有可行性.

血清低分子量差异蛋白质组在食管癌诊断和分期中的作用研究

目的:研究食管癌癌变过程中血清低分子量蛋白的细微变化,探索食管癌发生的机制、寻找食管癌早期诊断的生物标志物和方法。方法:应用表面激光解析电离飞行时间质谱技术对食管癌患者和健康对照血清进行蛋白质谱指纹图谱检测,通过Biomarker Wizard软件筛选差异蛋白,使用人工神经网络软件建立食管癌早期诊断模型并用盲法验证其诊断效果;将食管癌早期和中晚期食管癌患者血清质谱图进行比对分析,寻找各期差异蛋白,并建立分期诊断模型。结果:发现食管癌和正常人差异蛋白5种,早期食管癌和中晚期食管癌差异蛋白3种。通过早期食管癌组和健康对照组建立早期诊断模型的灵敏度87.88%,特异度91.43%,准确度89.71%,经过盲法验证结果为灵敏度95.83%,特异度89.13%,准确度91.43%。建立的分期诊断模型中,早期食管癌和中晚期筛选的差异蛋白建立的分期诊断模型灵敏度75.76%,特异度79.17%,准确度77.19%。结论:表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)联合人工神经网络技术操作较为简便,在食管癌的诊断和分期上具有可行性。

再生障碍性贫血的研究进展

再生障碍性贫血(AA)是由多种病因引起的骨髓造血功能衰竭,以造血干细胞损伤、外周血全血细胞减少为特征的疾病。AA发病机制复杂,至今尚未完全明了。随着医疗水平的提高,人们对于AA的认识已从一组以形态学改变为基础的综合征,转变为由造血干细胞衰竭、免疫介导的造血干细胞损伤及造血微环境缺陷等因素引发的一类疾病。按其病理机制对AA进行分型治疗,取得了较好的疗效。现就AA的病因和治疗进展予以综述。

胃癌血清蛋白指纹人工神经网络诊断模型的研究

目的建立胃癌人工神经网络蛋白分子诊断模型,寻找胃癌早期诊断的新方法。方法采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及配套芯片CM10和Biomarker Wizard 3.1软件筛选胃癌差异表达蛋白,通过人工神经网络(ANN)建立并验证胃癌的SELDI分子诊断模型。结果共建立3个胃癌诊断模型(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ),分别为胃癌的诊断、筛查、鉴别诊断模型。选其中由5个差异表达蛋白(质荷比为2502、2544、3085、8574、8740)组成的胃癌人工神经网络诊断模型Ⅰ作为胃癌人工神经网络诊断模型,对胃癌的诊断灵敏度为95.0%,特异度为98.33%,阳性预测值为95.0%,阴性预测值为98.33%,诊断准确度为97.5%。结论 SELDI-TOF-MS技术对胃癌的早期诊断具有一定的价值,值得进一步的研究。