利用SELDI-TOF-MS蛋白质指纹图谱技术建立肺腺癌诊断模型

目的:寻找肺腺癌患者血浆(清)蛋白特异性生物标志物,用最佳的标志蛋白组合建立肺腺癌诊断模型,并探讨其用于肺腺癌筛查的可行性。方法:应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及CM10芯片,检测45例肺腺癌患者和40例正常人血清蛋白质指纹图谱,用Biomark Wizrd和Biomark Patterns Software软件对结果进行分析,建立肺腺癌诊断模型;双盲法分析另外19例肺腺癌和20例正常人血清的SELDI质谱数据,验证该模型诊断肺腺癌的准确度。结果:肺腺癌患者和正常人血清蛋白质指纹图谱间有31个差异蛋白(P<0.05),其中以分子量为11.66kD的蛋白在两组血清中的差异最为显著(P<10-7),该蛋白对诊断肺腺癌有很强的敏感性和特异性;软件自动筛选出分子量为11.66kD的标志蛋白为主根结点,联合3882.9、4673.2、3158.2和2047.2等4个标志蛋白建立了最佳的肺腺癌诊断模型,对肺腺癌诊断(盲法)的敏感性为84.2%(16/19),特异性为90.0%(18/20)。结论:SELDI-TOF-MS技术建立的肺腺癌血清检测法,快速、简单、特异和敏感,为肺腺癌诊断和筛查提供了一个可行的途径和方法。

SELDI-TOF-MS技术在结直肠腺瘤血清蛋白质指纹图谱筛查模型建立中的应用

目的应用表面增强激光解吸/离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术建立结直肠腺瘤(CRA)患者血清蛋白质指纹图谱筛查模型。方法随机选取CRA 42例、结直肠良性疾病(CBD)36例及正常人(HC)44例的血清标本组成建模组,应用SELDI-TOF-MS检测其蛋白质指纹谱,采用Biomarker Wizard及Biomarker Patterns软件分析建模组中各类人群血清中的差异蛋白后,建立CRA筛查最优分类树模型;另随机抽取血清标本70例(CRA及CBD各20例、HC 30例)组成测试组,盲法验证该模型对CRA的筛查效能。结果成功建立了结直肠腺瘤筛查分类树模型。测试模式下,该模型的诊断准确率87.70%、灵敏度71.43%、总特异度96.25%、阳性预测值90.91%。盲法验证该模型诊断准确率88.57%,灵敏度60.0%,总特异度100.0%,阳性预测值100.0%。结论应用SELDI-TOF-MS技术成功建立了CRA筛查模型,该模型敏感性与特异性较高。

运用蛋白质指纹图谱技术建立系统性红斑狼疮诊断模式的研究

目的运用蛋白质指纹图谱技术筛选系统性红斑狼疮(SLE)患者血清中的特异性蛋白标志物,建立SLE疾病相关的蛋白质组学诊断模型。方法联用弱阳离子磁珠与蛋白质芯片阅读仪绘制64例SLE患者组及168例对照组的血清蛋白质指纹图谱,用Biomarker Patterns Software5.0(BPS)软件筛选特异性的血清蛋白标志物并建立SLE诊断模型。结果在SLE患者组和对照组之间找到60个差异蛋白峰(P<0.05),其中28个蛋白峰在SLE患者表达增高,32个蛋白峰表达降低。由BPS软件筛选的4个蛋白标志物(质荷比为3376.02、4070.09、7770.45、28045.10)建立的诊断模型能很好的把SLE患者与其他自身免疫性疾病和健康对照者区分出来,经过盲法验证,其对SLE的诊断敏感性为78%,特异性为96%。结论采用蛋白质指纹图谱技术能筛查识别出与SLE疾病相关的特异性血清蛋白标志物,由4个质荷比分别为3376.02、4070.09、7770.45和28045.1的SLE特异性血清蛋白标志物建立的SLE疾病诊断模型具有高敏感性及特异性。

蛋白质指纹图谱技术在诊断白血病四种分型中的应用

目的对白血病典型的4种分型血清样本进行检测分析,建立白血病分型的蛋白质指纹图谱诊断模型。方法应用蛋白质指纹图谱技术检测16例急性粒细胞白血病M2a、18例慢性粒细胞白血病、14例急性淋巴细胞白血病及16例急性粒细胞白血病M3,采用Biomarker Wizard及Biomarker Patterns 5.0软件进行标记物的比较判别,建立决策树诊断模型。结果由m/z 3 376、8 055及9 421建立决策树诊断模型,其中16例急性粒细胞白血病M2a检出率为75.0%(12/16)、9例慢性粒细胞白血病检出率为100.0%(18/18)、14例急性淋巴细胞白血病检出率71.4%(10/14)、16例急性粒细胞白血病M3检出率为87.5%(12/14)。结论由3个蛋白标记峰构成的蛋白质指纹图谱诊断模型为白血病4种分型的诊断提供了新的借鉴和参考。

蛋白质指纹图谱技术的临床应用

蛋白质组学相关技术研究尤其是蛋白质指纹谱SELD I-TOF-M S技术在临床医学中具有广阔的应用前景,本文介绍了该技术的特点及分析步骤,简明阐述了目前该技术在临床医学中的应用情况,对其前景进行了展望。

难治性癫癎患者血清蛋白质指纹图谱及与预后的临床研究

目的：探讨初发癫癎患者与难治性癫癎患者血清中蛋白质指纹图谱的差异性，并观察其与难治性癫癎患者预后的关系。方法：对我院神经内科门诊2008年10月至2010年10月就诊的1653例癫癎患者，根据国际抗癫癎联盟（ILAE）癫癎发作的分类方案，结合中华医学会《临床诊疗指南一癫癎病分册》癫癎的诊断原则和方法，筛选初发癫癎患者20例，难治性癫癎患者20例，抽取患者血清标本，用美国Ciphergen Biosystem公司的蛋白质指纹仪及WCX2蛋白质芯片，经蛋白质指纹图谱技术（SEL-DI-TOF-MS）检测两组患者血清的蛋白指纹图谱，比较其间的差异性；并对难治性癫癎的蛋白指纹图谱与其预后的相关性进行分析。结果：在指纹图上，质荷比（M／Z）为11100Da至11900Da之间出现一峰簇样指纹标志，且蛋白峰值大于5％。该质谱峰簇丰度在难治性癫痫患者中明显高于初发癫癎患者（P〈0．01）；采用Spearman相关分析难治性癫癎患者质谱峰簇丰度与其预后呈负相关（r=-0．528，P〈0．01），难治性癫癎预后不良者的丰度明显高于预后良好者（P〈0．01）。结论：难治性癫癎患者血清中有特异性质谱峰簇，且与难治性癫癎患者的预后密切相关，提示其可作为难治性癫癎病情和预后评估的重要指标，具有一定的临床指导意义。

SELDI-TOF-MS技术在HD患儿血清蛋白质标记物检测中的应用

目的从先天性巨结肠(HD)患儿血清蛋白质中筛选特异的蛋白质标记物,构建诊断HD的血清蛋白质指纹图谱模型。方法采用表面增强激光解吸电离—飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测132例份血清标本(来自HD术前患儿64例份,术后40例份,术后复发5例份,对照组23例份)的蛋白质质谱,用支持向量机分析数据。结果筛选出质荷比(m/z)为3221.7、5639.2、6884.2的三个蛋白质标记物,其在HD术前组低表达(分别为2.96±1.17、15.57±8.87、4.09±1.78),在对照组高表达(分别为4.95±0.99、30.31±6.18、8.31±3.07),两组相比,P均<0.01;在HD术后组高表达(分别为3.76±2.15、27.98±7.22、9.06±2.14),与术前组相比,P均<0.01,与对照组相比,P均>0.05;5例术后复发者三种蛋白质标记物表达强度(分别为3.18±0.951、3.86±10.69、3.95±1.83),与术前组相比,P均>0.05。结论采用SELDI-TOF-MS结合支持向量机构建的血清蛋白质指纹图谱模型可用于HD的诊断及判断其是否完全根治。

SELDI—TOFMS分析疾病体液蛋白质指纹图谱

蛋白质在疾病的进程中发挥着重要的作用。表面增强激光解析电离飞行时间质谱（SELDI—TOFMS）已经成为蛋白质组学研究中的一个良好的技术平台。国内外很多科学家对此进行了较多的研究和报道，本文综述了利用SELDI—TOF-MS技术检测分析几种疾病的体液蛋白质指纹图谱。

蛋白质指纹图谱技术在实验诊断与临床医学中的研究进展

蛋白质指纹图谱技术是近五年发展起来的实验室诊断新技术,它具有操作较简便、多样本检测、检测快速、灵敏性和特异性高等优点,是实验室诊断技术革命性的进展。蛋白质指纹图谱技术在医学领域中,主要用于多种疾病,如肿瘤的早期检测,对肿瘤早期检测的敏感性和特异性均在80%左右。以蛋白质指纹图谱技术为基础的免疫组质谱检测是在一个抗体组上同时捕获多个生物标志,并对捕获的变异或修饰的生物标志进行质谱精确分析。蛋白质指纹图谱技术及免疫组质谱检测技术特别对评估传统肿瘤标记物阴性的恶性肿瘤有意义。而且具有在分子或基因水平早期诊断的特点。蛋白质指纹图谱技术是一项发展前景非常好的诊断技术,具有广阔的临床应用前景。

应用SELDI-TOF-MS对先天性巨结肠血清蛋白质标记物检测

目的建立蛋白质芯片技术检测先天性巨结肠患儿血清蛋白质,筛选特异的蛋白质标记物,构建用于先天性巨结肠患儿早期筛选及普查的血清蛋白质指纹图谱模型。方法应用蛋白质指纹图谱分析仪(表面增强激光解析-电离-飞行时间质谱仪,SELDI-TOF-MS),测定62例血清标本(先天性巨结肠患儿42例,健康儿童20例),并结合生物信息学方法支持向量机分析数据。结果筛选出3个m/z位于3221.7、5639.2、6884.2的蛋白质标记物构建用于先天性巨结肠早期筛选及诊断的血清蛋白质指纹图谱模型。经留一法交叉验证,区分先天性巨结肠和正常小儿的血清蛋白质指纹图谱模型的特异性为100%,敏感性为100%。结论应用SELDI-TOF-MS结合生物信息学方法支持向量机构建的血清蛋白质指纹图谱模型在早期筛选及普查先天性巨结肠患儿的诊断中较以往的传统方法具有较高的敏感性和特异性,值得进一步研究与应用。

SELDI蛋白质芯片检测技术

从基因组学到蛋白质组学,到当前有关小RNA对蛋白质合成调控的研究无一例外地说明蛋白质是直接发挥对生命活动调控的物质。同基因研究相比较,由于蛋白质分子种类繁多,有复杂的修饰成份和空间结构,使得蛋白质研究比较困难。新近发展起来的蛋白质芯片技术为蛋白质的检测和研究提供了新的技术平台,比如荧光标记技术,蛋白质指纹图谱-飞行时间-质谱联用技术(SELDI蛋白质芯片),表面等离子基元共振生物传感器技术(SPR芯片)以及初步应用的光学蛋白质芯片技术,其中,后三种是新兴的无需标记进行蛋白质检测的技术。就SELDI蛋白质芯片及其新近研究作一综述。

蛋白指纹图谱技术在临床的应用与国内外研究进展

蛋白质组学(proteomics)就是从整体的角度分析细胞内动态变化的蛋白质组成成份、表达水平与修饰状态,了解蛋白质之间的相互作用与联系。蛋白质组学研究技术主要由分离技术和生物质谱技术为支撑平台,生物信息学为桥梁,对蛋白质表达进行研究。通过肿瘤患者体液中蛋白质组的变化,可以发现特异的肿瘤标志物以达到对肿瘤的早期诊断。医生对于肿瘤的有效处置和治疗直接依赖于他们对肿瘤早期状态的诊断能力。对早期状态的肿瘤蛋白质组学分析为肿瘤早期发生提供了新的了解,并为发现早期诊断的候选标志物提供了可能。通过剖析体液的蛋白指纹图谱的研究为早期发现肿瘤、各种药物及化疗放疗的疗效判断提供力有力的依据。肿瘤的早期发现及治疗监测对于其最后的预防和控制是至关重要的。

化学分离技术及表面增强激光解吸电离质谱芯片在蛋白质组学研究中的应用

蛋白质的分离技术是蛋白质组学的核心,应用于蛋白质分离的方法主要有液相色谱-质谱分离技术、二维凝胶电泳分离技术以及在蛋白质组研究中发挥巨大作用的新技术SELDI蛋白芯片技术。作者通过文献复习,对上术三种技术的基本原理、方法及进展进行综述。

SELDI-TOF-MS技术筛选NSCLC血清肿瘤标志物

目的分析非小细胞肺癌(NSCLC)血清蛋白表达谱的改变,筛选并建立NSCLC血清蛋白的差异表达谱。方法应用表面增强激光解析电离化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS,简称SELDI-TOF或SELDI)技术,分析100例NSCLC患者和100例正常对照血清,获得蛋白表达图谱。用Biomarker Pattern(BPS)软件分析NSCLC差异蛋白并初步建立诊断模型。通过盲筛进一步验证诊断模型。结果发现NSCLC患者血清与正常人有16个显著差异的蛋白波峰,显著高表达8个(P<0.001)。显著低表达8个(P<0.001)。经BPS软件分析,建立分类树模型,其诊断的灵敏度为100%,特异度为100%。100例样本盲筛验证结果显示,其灵敏度为96.15%,特异度为95.83%。无吸烟史患者较有吸烟史患者血清中显著高表达蛋白质波峰有3个(P<0.05)。鳞癌患者较腺癌患者血清中显著高表达蛋白质波峰有2个(P<0.01)。不同病理分期患者之间未发现差异蛋白峰。结论SELDI-TOF-MS技术可筛选出NSCLC差异性蛋白并建立NSCLC诊断的分类树模型,有望成为NSCLC早期诊断的辅助指标。

SELDI-TOF-MS技术在卵巢癌早期诊断中的应用现状

早期诊断卵巢癌是提高患者长期存活率的关键。血清CA125对于I期卵巢癌的阳性预测值较低;新兴的SELDI-TOF-MS技术具有高通量、低丰度、高灵敏性的优点,通过差异蛋白质组学的研究将新的标志物单独、联合或结合血清CA125用于诊断卵巢癌,具有较高的敏感性和特异性,但同时也面临着挑战。就该技术的作用原理和以上诸方面作一综述。

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。

应用蛋白质指纹图谱技术进行肝纤维化早期诊断的实验研究

目的检测肝纤维化各期的血清蛋白质组图谱,筛选特异的蛋白质标志物,用于肝纤维化的早期诊断。方法 SD大鼠50只,随机分为对照组(n=6)和实验组(n=44)2组,采用表面增强激光电离飞行时间质谱技术检测2组大鼠血清中的差异蛋白;采用放射免疫法检测血清肝纤维化4项,即Ⅲ型前胶原(PCⅢ)、Ⅳ型胶原(Ⅳ-C)、层粘连蛋白(LN)和透明质酸酶(HA)。结果实验组中属肝纤维化Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ及Ⅳ期者分别有8、5、5及6只〔有20只大鼠未到实验设定的采集标本时间死亡(系注射CCl4所致)〕。发现了质核比为4 203、4 658及7 400的3个差异蛋白标志物,其中质核比为4 658及7 400的2个蛋白质峰在肝纤维化Ⅰ期即明显升高,与对照组比较差异有统计学意义(P<0.05);而血清肝纤维化4项的水平在肝纤维化Ⅲ期或Ⅳ期才明显高于对照组(P<0.05)。结论蛋白质指纹图谱技术在肝纤维化的早期诊断以及标志物筛选方面有一定的价值,值得进一步深入研究。