原发免疫性血小板减少症激素敏感与抵抗者血清蛋白质组学的研究

目的探讨原发免疫性血小板减少症(ITP)糖皮质激素治疗敏感与治疗抵抗患者血清蛋白质组学的差异。方法选择2016年3月~2017年3月我院住院ITP患者60例,其中激素敏感组32例,激素抵抗组28例。收集治疗前和随访4周后血清,利用弱阳离子磁珠联合基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱技术(MALDI-TOF-MS)方法,寻找差异蛋白。结果两组患者治疗前血清蛋白指纹图谱相比较,在分子量700~10000 Da范围内共得到41个差异蛋白表达峰,但差异均无统计学意义(均P>0.05)。敏感组患者激素治疗前后比较,在分子量700~10000 Da范围内有5个差异蛋白(P<0.05),激素治疗后表达上调的蛋白有4个,相对分子量分别为9289.84、4644.96、7764.95和4964.12 Da,下调的蛋白有1个,分子量为6666.94 Da。激素抵抗患者激素治疗前后比较,在分子量700~10000 Da范围内共得到56个差异蛋白质表达峰,差异无统计学意义(P>0.05)。结论激素敏感者治疗前后存在5个差异表达的蛋白,可能与ITP的激素治疗效果密切相关。

原发免疫性血小板减少症血清标志物的筛选

目的:利用弱阳离子磁珠联合MALDI-TOF-MS分析ITP患者和健康对照血清蛋白质表达谱,鉴定差异表达蛋白,建立ITP的诊断模型,探索ITP的发病机制。方法:选择ITP患者40例和健康对照40例,应用美国布鲁克.道尔顿(Bruker Daltonics)公司生产的WCX-MB(Weak cation exchange nanometer magnetic beads)捕获血清蛋白质组分,用Autoflex II基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪MALDI-TOF-MS检测各样品的蛋白质质谱,再利用Bruker Daltonics公司的Cliprotools TM2.2软件进行数据分析,筛选差异蛋白质分子并建立ITP诊断模型,并选取20例ITP血清和20例健康对照血清对产生的模型进行分类验证和交叉验证。结果:40例ITP建模血清标本与40例健康对照建模血清标本经Clinprot系统检测蛋白质质谱,应用Cliprotools TM2.2软件进行数据分析,在分子量700-10000 Da范围内,可检测到55个差异蛋白质表达峰,其中有统计学意义的差异蛋白质峰19个(P<0.05),在ITP组表达上调的蛋白质有5个,下调的蛋白质有14个。软件自动将区分疾病组与对照组能力最强的10个质谱峰建成了一个基于SNN(Supervised Neural Network Algorithm)算法的诊断模型,建模组判断ITP的预期敏感性为100%,预期特异性为100%。应用建立的SNN诊断模型对验证组进行分类验证,20例ITP病例及20例健康对照均被全部正确识别;交叉验证对ITP患者和健康对照检出的正确率为100%。结论:应用具有高通量及良好重复性Clin Prot系统建立的ITP SNN模型由10个显著差异蛋白质峰构成,能有效区分ITP患者与正常对照,而且敏感性和特异性较高。

基于蛋白质谱技术建立胃癌诊断预测模型及其初步验证

目的基于高通量蛋白质谱技术利用ClinProTools系统筛选胃癌患者与健康对照者的血清差异蛋白/多肽,建立胃癌诊断预测模型,发现胃癌的潜在血清标志物。方法收集胃癌患者血清标本60例、对照组血清标本60例,按照3∶1随机分为训练组(胃癌患者45例,健康对照45例)和验证组(患者15例,健康对照15例)。采用弱阳离子交换磁珠(WCX-MB)吸附低丰度蛋白/多肽,通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)分析建立相应的蛋白表达指纹图谱,筛选差异表达蛋白/多肽,建立胃癌的诊断预测模型并进行验证。结果筛选出10个具有显著差异的多肽峰,差异最显著的2个多肽峰质荷比(m/z)2 952.57和m/z 5 904.36的受试者工作曲线(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.93和0.81。运用遗传算法(GA)建立胃癌诊断预测模型,验证组验证此模型,结果显示此模型准确性为90.00%,灵敏度为93.30%,特异度为86.70%。结论 MALDI-TOF MS联合WCX-MB能够检测到胃癌患者与健康对照者的血清差异蛋白/多肽,以此建立的胃癌蛋白质谱诊断预测模型存在着潜在的应用价值,m/z 2 952.57、5 904.36有望成为诊断胃癌的潜在血清标志物。

WCX-MB联合MALDI-TOF MS技术建立宫颈癌诊断预测模型及初步验证

目的:筛选宫颈癌患者血清差异性蛋白/多肽,建立宫颈癌诊断预测模型,寻找宫颈癌潜在肿瘤标志物。方法:收集宫颈癌患者血清标本34例、良性对照组血清标本27例、健康组血清标本26例,按照3∶1随机分为训练组(宫颈癌患者25例、良性对照19例、健康者19例)和验证组(宫颈癌患者9例、良性对照8例、健康者7例)。弱阳离子交换磁珠(WCX-MB)富集低丰度蛋白/多肽,基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)检测得到血清蛋白表达图谱,采用ClinPro Tools 3.0软件筛选差异表达蛋白/多肽峰,建立宫颈癌诊断预测模型并进行验证。结果:筛选出12个具有显著性差异的多肽峰,与健康组相比,9个差异峰在宫颈癌患者中表达上调,3个表达下调。其中多肽峰m/z 4210.90和4645.11的ROC曲线下面积分别为0.97、0.85。采用快速分类算法(QC)建立的宫颈癌诊断预测模型效能最佳,其对癌症组和健康组的诊断准确性为93.75%,特异性为100%,敏感性为88.89%;对癌症组和良性对照组的诊断准确性为88.24%,特异性为75%,敏感性为100%。结论:应用QC建立的宫颈癌诊断预测模型具有较高的诊断效能,可较好地应用于宫颈癌辅助诊断,多肽峰m/z 4210.90和4645.11有望成为诊断宫颈癌的潜在肿瘤标志物。

基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱技术建立结直肠癌诊断模型及初步验证

目的 基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)技术建立结直肠癌(CRC)诊断模型,寻找CRC潜在的血清学标志物。方法 收集自2018年12月至2020年12月于联勤保障部队960医院就诊的114例CRC初诊患者(CRC组)和进行体检的60例健康体检者(健康组)的血清标本,按照3∶1的比例随机分为训练组131例(CRC患者87例,健康者44例)与验证组43例(CRC患者27例,健康者16例),分别用于模型的建立和初步验证。应用弱阳离子交换磁珠(MB-WCX)进行血清中低丰度蛋白提取纯化,经MALDI-TOF MS筛选CRC组和健康组中差异蛋白峰;基于3种算法(遗传算法、监督神经网络算法和快速分类算法)建立诊断模型,选取差异最显著的两个蛋白峰做聚类分析,将验证组数据带入诊断模型验证其敏感性、特异性及诊断效率。结果 CRC组与健康组蛋白指纹图谱存在明显差异,共筛选出9个有统计学意义的差异蛋白峰(曲线下面积>0.70),在CRC组表达上调7个,下调2个;其中,m/z 4645.32和m/z 5906.48差异最显著(P<0.01),曲线下面积分别为0.91、0.76;m/z 4645.32在CRC组表达显著下调,m/z 5906.48表达上调。比较发现监督神经网络模型诊断效能最佳,其敏感性为92.60%、特异性为81.25%、准确性为88.37%。结论 本研究建立的CRC诊断模型具有较好的诊断效能,其中,蛋白峰m/z 4645.32和m/z 5906.48有望成为CRC潜在的血清学标志物。