目的:探讨血清生物标志物甲胎蛋白(AFP)、维生素K缺失或拮抗剂Ⅱ诱导的蛋白质(PIVKA-Ⅱ)和磷脂酰肌醇蛋白聚糖3(GPC-3)单独或联合用于肝细胞癌(以下简称肝癌)诊断的价值。方法:检索PubMed、Web of Science、Embase三个数据库,收集2002...目的:探讨血清生物标志物甲胎蛋白(AFP)、维生素K缺失或拮抗剂Ⅱ诱导的蛋白质(PIVKA-Ⅱ)和磷脂酰肌醇蛋白聚糖3(GPC-3)单独或联合用于肝细胞癌(以下简称肝癌)诊断的价值。方法:检索PubMed、Web of Science、Embase三个数据库,收集2002年以来发表的AFP、PIVKA-Ⅱ和GPC-3单独或联合用于诊断肝癌的文献。根据纳入和排除标准筛选文献并提取相关数据。利用诊断准确性研究的质量评价(QUADAS)检查表对纳入的文献进行质量评价,并采用Meta DiSc软件、Review Manager 5.4软件和Stata 15.1软件对AFP、PIVKA-Ⅱ和GPC-3单用和联合使用诊断肝癌的受试者工作特征曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度等指标进行数据分析。结果:共纳入32篇文献。Meta分析结果显示,单个标志物用于诊断肝癌时,PIVKA-Ⅱ的AUC值最高,为0.88(95%CI:0.85~0.91),其次是GPC-3和AFP;多个标志物联合用于诊断肝癌的AUC均高于单个标志物,其中PIVKA-Ⅱ联合GPC-3诊断的AUC值最高,为0.90(95%CI:0.87~0.92)。单个标志物用于诊断肝癌时,PIVKA-Ⅱ和GPC-3的敏感度相对较高(分别为0.75和0.76),但GPC-3的特异度不如PIVKA-Ⅱ和AFP(AFP、PIVKA-Ⅱ和GPC-3分别为0.87、0.88和0.81);多个标志物联合用于诊断肝癌的敏感度较单个标志物诊断时有所提高,但特异度无明显提高。单个标志物用于诊断肝癌时,PIVKA-Ⅱ的诊断比值比(DOR)最高,为22(95%CI:13~36),其次是GPC-3和AFP;两个标志物联合用于诊断肝癌的DOR均高于单个标志物,其中AFP联合GPC-3诊断的DOR最高,为25(95%CI:9~67);三个标志物联合用于诊断肝癌时的DOR明显降低,为10(95%CI:7~45)。结论:单个标志物用于肝癌诊断时,PIVKA-Ⅱ的诊断价值更高。两种标志物联合能显著提高肝癌诊断的敏感度,三种标志物联合未能进一步提高诊断价值。结合临床实际,推荐AFP联合PIVKA-Ⅱ用于肝癌的诊断。展开更多
目的利用同位素标记相对和绝对定量(isobaric tag for relative and absolute quantification,iTRAQ)蛋白质组学技术,分析糖尿病增殖期视网膜病变(proliferative diabetic retinopathy,PDR)患者与糖尿病无视网膜病变患者(diabetes patie...目的利用同位素标记相对和绝对定量(isobaric tag for relative and absolute quantification,iTRAQ)蛋白质组学技术,分析糖尿病增殖期视网膜病变(proliferative diabetic retinopathy,PDR)患者与糖尿病无视网膜病变患者(diabetes patients without retina diseases,NDR)之间蛋白表达的差异,寻找PDR的候选血清标志物。方法收集2016年至2017年首都医科大学附属北京同仁医院内分泌科住院的PDR患者21例,以及性别年龄匹配的NDR患者21例。患者血清样本混匀后提取蛋白,采用iTRAQ标记,并进行液相质谱-串联质谱检测(liquid chromatograph-mass spectrometer and mass spectrometer,LC-MS/MS)分析,筛选出差异蛋白行基因本体论(Gene Ontology,GO)数据库功能富集及京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genome,KEGG)通路显著性富集分析。对相对定量结果进行独立样本t检验,通过差异倍数(fold change,FC)和P值判定蛋白表达量变化。结果以差异倍数>1.2倍(上/下调),P值≤0.05为标准,筛选出差异蛋白29个,其中PDR组上调蛋白8个,下调蛋白21个。通过对差异蛋白的GO功能显著性富集分析,结果显示,差异基因的功能可分为生物过程、细胞组分和分子功能三个板块。差异表达基因功能涉及生物调节、细胞组成、细胞代谢过程、细胞结合和催化活性等方面。KEGG通路显著性分析显示,上调最为明显的血管紧张素转换酶(angiotensin converting enzyme,ACE)参与肾素-血管紧张素系统(renin angiotensin system,RAS)、肾素分泌等通路,上调蛋白——胰岛素样生长因子I(insulin like growth factor I,IGF-1)参与HIF-1、FoxO、mTOR、PI3K-Akt和AMPK等多条与代谢相关的信号通路。下调显著的蛋白——肌球蛋白6(myosin-6)参与心肌细胞收缩和信号传导通路。结论采用iTRAQ蛋白质组学分析显示,PDR患者与NDR患者存在多种蛋白表达差异,ACE、IGF-1和Myosin-6有望作为糖尿病视网膜病变候选血清诊断标志物,未来可能为PDR的诊断和治疗提供新的靶点。展开更多
目的通过CT影像组学特征和肺癌血清肿瘤标志物(SCC、NSE、CEA、PRO-GRP、CYFRA21-1)联合检测,建立肺腺癌与鳞癌的鉴别预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2020年6月期间通过活检、纤维支气管镜或手术确诊的100例患者,其中所有患者在治...目的通过CT影像组学特征和肺癌血清肿瘤标志物(SCC、NSE、CEA、PRO-GRP、CYFRA21-1)联合检测,建立肺腺癌与鳞癌的鉴别预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2020年6月期间通过活检、纤维支气管镜或手术确诊的100例患者,其中所有患者在治疗前均进行胸部CT平扫和五个血清学指标(SCC、NSE、CEA、PRO-GRP、CYFRA21-1)的检测。在肺窗勾画感兴趣区(Region of Interest,ROI),使用最小绝对收敛和选择算子(leastabsolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法来选择影像组学特征。使用多因素Logistic回归分析建立预测模型,通过曲线下面积(area under the curve,AUC)评估训练集和测试集的影像组学诺模图的性能。结果从训练集中的1217个影像组学特征中经过LASSO降维筛选出11个特征,计算影像组学评分。并使用性别、年龄、影像组学评分和血清肿瘤标志物构建多因素Logistic模型。经ROC曲线分析,训练集(AUC=0.944;95%置信区间(confidence interval,CI):0.894-0.993)和测试集(AUC=0.944;95%CI:0.867-1.000)能够很好地区分肺鳞癌和腺癌。结论CT影像组学和肺癌血清肿瘤标志物联合检测的结合可用于预测肺腺癌和肺鳞癌亚型,两者的结合为非小细胞肺癌的亚型诊断及治疗提供了更为可靠的临床依据。展开更多
文摘目的利用同位素标记相对和绝对定量(isobaric tag for relative and absolute quantification,iTRAQ)蛋白质组学技术,分析糖尿病增殖期视网膜病变(proliferative diabetic retinopathy,PDR)患者与糖尿病无视网膜病变患者(diabetes patients without retina diseases,NDR)之间蛋白表达的差异,寻找PDR的候选血清标志物。方法收集2016年至2017年首都医科大学附属北京同仁医院内分泌科住院的PDR患者21例,以及性别年龄匹配的NDR患者21例。患者血清样本混匀后提取蛋白,采用iTRAQ标记,并进行液相质谱-串联质谱检测(liquid chromatograph-mass spectrometer and mass spectrometer,LC-MS/MS)分析,筛选出差异蛋白行基因本体论(Gene Ontology,GO)数据库功能富集及京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genome,KEGG)通路显著性富集分析。对相对定量结果进行独立样本t检验,通过差异倍数(fold change,FC)和P值判定蛋白表达量变化。结果以差异倍数>1.2倍(上/下调),P值≤0.05为标准,筛选出差异蛋白29个,其中PDR组上调蛋白8个,下调蛋白21个。通过对差异蛋白的GO功能显著性富集分析,结果显示,差异基因的功能可分为生物过程、细胞组分和分子功能三个板块。差异表达基因功能涉及生物调节、细胞组成、细胞代谢过程、细胞结合和催化活性等方面。KEGG通路显著性分析显示,上调最为明显的血管紧张素转换酶(angiotensin converting enzyme,ACE)参与肾素-血管紧张素系统(renin angiotensin system,RAS)、肾素分泌等通路,上调蛋白——胰岛素样生长因子I(insulin like growth factor I,IGF-1)参与HIF-1、FoxO、mTOR、PI3K-Akt和AMPK等多条与代谢相关的信号通路。下调显著的蛋白——肌球蛋白6(myosin-6)参与心肌细胞收缩和信号传导通路。结论采用iTRAQ蛋白质组学分析显示,PDR患者与NDR患者存在多种蛋白表达差异,ACE、IGF-1和Myosin-6有望作为糖尿病视网膜病变候选血清诊断标志物,未来可能为PDR的诊断和治疗提供新的靶点。
文摘目的通过CT影像组学特征和肺癌血清肿瘤标志物(SCC、NSE、CEA、PRO-GRP、CYFRA21-1)联合检测,建立肺腺癌与鳞癌的鉴别预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2020年6月期间通过活检、纤维支气管镜或手术确诊的100例患者,其中所有患者在治疗前均进行胸部CT平扫和五个血清学指标(SCC、NSE、CEA、PRO-GRP、CYFRA21-1)的检测。在肺窗勾画感兴趣区(Region of Interest,ROI),使用最小绝对收敛和选择算子(leastabsolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法来选择影像组学特征。使用多因素Logistic回归分析建立预测模型,通过曲线下面积(area under the curve,AUC)评估训练集和测试集的影像组学诺模图的性能。结果从训练集中的1217个影像组学特征中经过LASSO降维筛选出11个特征,计算影像组学评分。并使用性别、年龄、影像组学评分和血清肿瘤标志物构建多因素Logistic模型。经ROC曲线分析,训练集(AUC=0.944;95%置信区间(confidence interval,CI):0.894-0.993)和测试集(AUC=0.944;95%CI:0.867-1.000)能够很好地区分肺鳞癌和腺癌。结论CT影像组学和肺癌血清肿瘤标志物联合检测的结合可用于预测肺腺癌和肺鳞癌亚型,两者的结合为非小细胞肺癌的亚型诊断及治疗提供了更为可靠的临床依据。