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表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术及其在器官移植领域中的应用
表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(surface-enhanced laser desorption/ionization-time of flight-mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术是较有效的蛋白质组学研究手段,虽然目前尚未应用于临床常规实验室诊断,但已广泛应用于肿瘤、传染病、心血管病和神经系统疾病的研究.近年来,SELDI-TOF-MS技术试用于器官移植领域,如急性移植排斥反应的早期诊断、移植相关疾病的诊断、疾病相关蛋白的鉴定,探讨疾病的发生机制,展现了该技术在器官移植中的广阔应用前景.
关键词： 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 诊断 器官移植 -
应用 SELDI-TOF MS 技术筛选乳腺癌蛋白标志物
目的：应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术（ SELDI-TOF MS）筛选乳腺癌的特异性蛋白标志物，建立诊断模型。方法用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪及CM10蛋白芯片检测35例乳腺癌患者标本及53例对照组标本（包括35例乳腺良性病变和18例正常人）的血清蛋白指纹图谱，Ciphergen Proteinchip 软件自动采集数据，Ciphergen Biomaker Wizard 软件筛选差异蛋白，Biomarker Pattern软件建立乳腺癌的分类树诊断模型。结果乳腺癌组及对照组血清蛋白质谱图共检测到59个蛋白质峰，其中19个蛋白峰表达差异具有显著性（P＜0．01）。以2个蛋白质峰（质荷比分别为M6636．62，M13889．6）建立的诊断模型，诊断的准确率达到94．3％，灵敏度和特异度分别为80．0％和71．7％。结论 SELDI-TOF MS技术可用于乳腺癌特异性蛋白的筛选，为其快速诊断奠定基础。
关键词： 乳腺肿瘤 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 蛋白质组学 -
应用蛋白质芯片与人工神经网络建立胃癌诊断模型
目的 应用血清蛋白质芯片质谱技术结合生物信息学方法筛选胃癌相关标记,建立诊断胃癌的蛋白质标记模型.方法 应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术检测了74例胃癌、70例健康对照样本的血清蛋白质质谱,结合人工神经网络建立胃癌诊断模型.结果 从胃癌组与健康对照组中筛选出了4个蛋白质荷比峰,建立胃癌诊断模型,该诊断模型的特异性为100%(95%的置信区间为94.6%～100.0%),敏感性为92.0%(88.7%～95.2%),准确率为95.8%(86.4%～97.5%).结论 成功建立了胃癌诊断模型,该模型在胃癌的诊断中较传统方法具有更高的敏感性和特异性,可进一步研究与应用.
关键词： 胃肿瘤 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 生物信息学 诊断 蛋白质质谱 -
血清蛋白质指纹图谱与人工神经网络模型在肺癌诊断中的应用
目的 筛选肺癌相关标志物并建立诊断肺癌的蛋白质谱模型.方法 应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDDI-TOF-MS)技术检测了86例肺癌、80例健康对照样本的血清蛋白质质谱,结合人工神经网络建立肺癌诊断模型.结果 从肺癌组与健康对照组中筛选出了4个蛋白质荷比峰建立肺癌诊断模型,该诊断模型的特异性为100%(95%的置信区间为93.9%～100.0%),敏感性为93.6%(87.6%～96.4%),准确率为96.7%(88.1%～98.3%).结论 成功建立了肺癌诊断模型,该模型在肺癌的诊断中具有较高的敏感性和特异性.
关键词： 肺肿瘤 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 生物信息学 诊断 蛋白组学 -
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个差异表达明显的蛋白质峰的质荷比(m/z)分别为2 953、3 285、6 625、6 646、9 257.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.
关键词： 鳞癌 腺癌 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 蛋白标志物 -
类风湿关节炎患者血清蛋白质指纹图谱检测及其临床意义
目的初步探讨基于判别分析建立的血清蛋白质指纹图谱模型在类风湿关节炎(RA)诊断中的临床意义.方法用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱技术及配套蛋白质芯片检测60例RA患者和31例健康人的血清蛋白质指纹图谱,并采用SPSS12.0软件判别分析处理数据和筛选标志物,以建立诊断模型.结果质荷比(m/z)为3 975 Da,6 433 Da和15 129 Da的3个蛋白质峰组合构建的诊断模型鉴别RA患者和健康人的敏感性为80.0%(48/60),特异性为80.6%(25/31).结论血清蛋白质指纹图谱在筛选RA患者血清中特异性蛋白标志物及其诊断方面具有一定价值.
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SELDI技术应用于肿瘤疗效监测的初步研究
目的 应用表面增强的激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术对卵巢癌及喉癌患者治疗前后血清进行疗效相关标志分子的筛选,评价此技术在肿瘤疗效监测方面的可行性.方法 应用SELDI-TOF-MS技术分别对20例卵巢癌患者化疗前后及51例喉癌患者手术前后血清蛋白质指纹图谱进行分析,用Biomarker Wizard软件对结果进行统计学分析.结果 卵巢癌患者化疗后血清中质荷比(m/z)4 475的蛋白峰(14/20)较化疗前表达增高;喉癌患者术前血清高表达m/z 13 741蛋白峰,术后21例患者该蛋白表达降低,其中11例(11/21)术后m/z 13 741、m/z5 192和m/z15 100的蛋白峰表达均较术前显著下降(P＜0.01).结论 SELDI-TOF-MS技术能灵敏的检测肿瘤患者手术及化疗前后血清中的差异蛋白峰.该技术的微创、灵敏、微量等特点将可能在肿瘤疗效监测及肿瘤的个体化治疗研究中具有较好的应用前景.
关键词： 卵巢肿瘤 喉肿瘤 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 蛋白质组 疗效监测 -
应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱筛选急性特发性血小板减少性紫癜患儿血清生物标志物
目的 应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS) 技术结合蛋白芯片检测并筛选急性血小板减少性紫癜(AITP)早期诊断、病情变化监测及判断预后的血清蛋白质标志物,建立AITP诊断模型,并验证在血清蛋白质组水平,创立AITP的分子诊断新方法.方法 应用SELDI-TOF-MS检测结合在蛋白质芯片上的血清蛋白质,获得35例AITP、35例健康对照者血清蛋白表达指纹图谱,并用Biomarker Wizard软件对数据进行分析,建立人工神经网络诊断模型.结果 在分子质量/电荷比值(质荷比,M/E)为2 000～20 000,AITP组与健康对照组之间差异有统计学意义(P<0.01)的蛋白质峰有29个,其中高表达的蛋白质峰7个,低表达的蛋白质峰22个,从分析的结果看有意义的蛋白质为质荷比为4 109.23、5 521.35 的蛋白质,可以将其作为AITP的血清生物标志物;在蛋白质库中搜索与上述M/E值相对应的蛋白质,M/E为4 109.23的标志物是核蛋白体large subunit,M/E为 5 521.35 的标志物在蛋白质库中未发现.应用其血清标志物进入人工神经网络组合的诊断模型,将AITP组与健康儿童准确分组,敏感度为95%,特异度为90%.结论 1.M/E比为4 109.23、5 521.35 的蛋白质组合的诊断模型能将AITP与健康儿童完全准确地分开,提示该蛋白质可能是AITP的血清生物标志物;其中M/E为5 521.35的蛋白质可能是新的蛋白质.2.SELDI-TOF-MS技术是寻找疾病相关性蛋白质的有效工具.
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SELDI-TOF-MS蛋白芯片技术在宫颈癌早期诊断和鉴别诊断中的应用
目的 采用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)蛋白质芯片技术检测宫颈浸润癌和原位癌患者血清蛋白质指纹图谱,通过差异蛋白组学筛选特有的蛋白标记物.方法 应用SELDI-TOF-MS技术和WCX2(弱阳离子)芯片采集74例宫颈癌(44例宫颈浸润癌和30例宫颈原位癌)患者和51例健康人血清蛋白质指纹图谱,采用Biomarker Wizard软件筛选差异蛋白,应用Biomarker patternsoftware 5.0.2版建立诊断模型,并盲法验证其诊断效率.结果 宫颈癌患者与对照组血清蛋白质指纹图谱有12个差异表达的蛋白质峰(P<0.05),筛选出分子量分别为5642、5912、5905、5660、2288和8700 Da 6个标志蛋白,将125例血清随机分为30例宫颈癌和30例健康人血清作为训练组用于建立人工神经网络(ANN)模型,44例宫颈癌和21例健康人血清作为验证组,其对宫颈癌的诊断敏感性为95.45%,特异性为95.23%.宫颈浸润癌与原住癌血清蛋白质谱有16个差异表达的蛋白质(P<0.01),筛选出分子量分别为13776、2796、2697、2070、2768和9222 Da 6个标志蛋白,随机将15例宫颈浸润癌和15例原位癌血清分为训练组,29例浸润癌和15例原位癌作为验证组,其鉴别宫颈浸润癌的敏感性为93.10%.特异性为93.33%.宫颈原位癌患者与对照组血清蛋白质谱比较有6个差异表迭的蛋白质(P<0.05),分别随机选取15例宫颈原位癌和15例健康人血清作为训练组,15例原位癌和36例健康人血清作为验证组,其诊断宫颈原位癌的敏感性为60%,特异性为98.08%.结论 血清蛋白质谱技术可望用于宫颈浸润癌和原位癌的鉴别,标志蛋白的鉴定可能对宫颈癌浸润机制的探讨和新的治疗手段的开展具有重要的指导意义.
关键词： 宫颈癌 蛋白标志物 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 蛋白质组学 -
SELDI-TOF-MS技术在口腔黏膜癌前病变和口腔鳞癌的唾液诊断模型中的应用
目的: 分析唾液中蛋白质组对口腔鳞癌患者的动态变化的意义,对口腔鳞癌和癌前病变的相关诊断模型的建立进行初步探索.方法: 按标准提取唾液标本,采用SELDI -TOF- MS技术,对17例口腔鳞癌患者、7例区域性转移患者、8例白斑患者和15例健康志愿者的唾液蛋白质指纹图谱进行比较,并采用整合性生物信息学方法建立诊断模型.结果: 得到唾液诊断模型Ⅰ,为原发性口腔鳞癌患者与正常人的诊断模型:质荷比分别为5 797、2 902、3 883和4 951的4个蛋白质峰.其中5 797、2 902和3 883在原发性口腔鳞癌患者唾液中低表达.4 951在原发性口腔鳞癌患者唾液中高表达.敏感性为93.33%, 特异性为88.24%,总准确率为90.63%.唾液诊断模型Ⅱ,为OSCC区域性转移患者与正常人的诊断模型:质荷比分别为5 446、4 934、4 968、3 296、4 800和2 901的6个蛋白质峰.其中5 446、4 934和3 296在口腔鳞癌区域性转移患者唾液中高表达.4 968、4 800和2 901在口腔鳞癌区域性转移患者唾液中低表达,敏感性为100.00%,特异性为85.71%,总准确率为95.45%.唾液诊断模型Ⅲ,为白斑患者与正常人的诊断模型:质荷比分别为9 515、2 230、2 238、5 694和2 646的5个蛋白质峰.其中9 515和5 694在白斑患者唾液中高表达.2 230、 2 238和2 646在白斑患者唾液中低表达,敏感性为93.33%,特异性为85.71%,总准确率为86.96%.结论: 结合SELDI -TOF- MS和生物信息学方法,唾液对肿瘤的诊断意义将进一步发挥其价值.本研究根据口腔粘膜上皮癌前病变、癌变、转移的唾液蛋白质组的变化,初步建立了3个早期诊断模型.
关键词： 口腔肿瘤 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 唾液 蛋白质组 -
非霍奇金淋巴瘤患者化疗前后血清蛋白质谱动态变化及其标志蛋白的筛选
背景与目的:采用现代治疗方法治疗非霍奇金淋巴瘤(non-Hodgkin's lymphoma,NHL)完全缓解率可达70%～80%,但仍有40%～50%患者终会复发,而微小残留病灶是复发的根源.本研究应用SELDI蛋白芯片技术,分析初诊NHL患者与正常人群血清蛋白质谱的差异和化疗前后血清蛋白质谱的变化,寻找NHL血清小分子标记物.方法:采用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱分析技术(surface-entranced laser desorption/ionizafion time of mot mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)分析3组血清标本:44例NHL初诊组、51例正常对照组和44例完全缓解组(NHL患者自身配对).应用Ciphergen ProteinChip 3.1软件进行原始数据的校正和分析.结果:与正常对照组比较,有1个差异蛋白峰(M11710)在NHL初诊组高表达而在CR组降低至接近正常(P＜0.05);另外有9个差异蛋白峰(M3322、M4355、M6445、M6646、M8581、M8708、M8918、M13959、M15149)在NHL初诊组血清中低表达,而在CR组升高至接近正常(P＜0.05).通过建立决策树模型,发现初诊NHL患者血清存在有5个候选标志蛋白,高表达为M11710,低表达为M8581、M15149、M6646和M8918.结论:应用SELDI-TOF-MS分析可在化疗前后筛选出NHL患者血清中的标志蛋白,有可能在微小残留病监测、早期复发预测、疗效判断等方面提供有用的信息.
关键词： 非霍奇金淋巴瘤 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 蛋白标记 -
大鼠空白血清对阴虚内热型SLE患者外周血单核细胞蛋白质表达谱的影响
目的:在蛋白表达谱水平探讨大鼠空白血清作为含药血清空白对照的价值.方法:收集SLE阴虚内热证患者外周血单核细胞,分为实验组和对照组,实验组按孵化液量的20%加入大鼠空白血清,对照组按孵化液量的20%加入RPMI 1640培养液,收集孵化后细胞进行PMBC的蛋白表达谱检测.结果:实验组和对照组比较,外周血单核细胞的32个蛋白峰表达有差异,其中11个蛋白峰表达有统计学差异;建立了质荷比(m/z)为7027、5270、2908、4128、2311Da模式来判别大鼠空白血清和对照之间的差别.应用生物信息学方法分析7027Da模式蛋白,可知其对应的蛋白为HLADRB1,相应的基因为HLADRB1.结论:大鼠空白血清本身对SLE阴虚内热证患者外周血单核细胞具有明确的调节作用,因此分析含药血清作用时应考虑到此作用.
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3种人工神经网络模型预测大肠癌的初步研究
目的 探讨大肠癌血清蛋白标志物、肿瘤标志物及联合多标志物人工神经网络(ANN)模型在预测大肠癌中的价值.方法 大肠癌与健康对照血清样本106例,利用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)检测血清蛋白质谱并筛选大肠癌蛋白标志物,电化学发光法检测癌胚抗原(CEA)、甲胎蛋白(AFP)、糖类抗原72-4(CA72-4)和CA19-9分别建立蛋白标志物、肿瘤标志物及蛋白标志物与肿瘤标志物结合的多标志物ANN模型.结果 大肠癌患者和对照组间比较差异有统计学意义(P<0.001),筛选4个质荷比(m/z)分别为4 095、5 640、4 480、7 620 m/z蛋白建立ANN模型,预测大肠癌敏感度和特异度为92.3%和83.3%;肿瘤标志物模型预测大肠癌的敏感度为73.1%,特异度86.7%;联合筛选的4个标志蛋白和CEA、CA72-4建立的模型诊断大肠癌敏感度和特异度分别为92.3%和96.7%.结论 联合蛋白标志物和肿瘤标志物建立ANN模型,在预测大肠癌中显示高通量、高敏感性和高特异性的特点,具有潜在应用价值.
关键词： 大肠癌 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 人工神经网络 肿瘤标志物 -
血小板裂解液差异蛋白在原发免疫性血小板减少症诊断中的临床应用研究
目的：通过对原发免疫性血小板减少症（ITP）患者血小板裂解液差异蛋白的研究，了解其与ITP发病的关系，为IT P的诊断建立一种简便快速、灵敏度高、特异性好的实验方法。方法应用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（SELDI‐TOF‐MS）技术检测64例ITP患者及42例健康者血小板裂解液，获得血小板蛋白质谱图，筛选出差异蛋白，结合人工神经网络（ANN），建立ITP诊断模型。结果质荷比（m／z）为3549．17、7678．09的蛋白在IT P组中高表达，质荷比为5328．29、7894．32的蛋白低表达。诊断模型的灵敏度93．3％，特异度82．6％。结论基于血小板蛋白质谱建立的ANN模型可能对ITP的诊断具有一定的临床价值。
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应用SELDI-TOF-MS技术建立鼻咽癌诊断中的血清蛋白质指纹图谱模型
目的:检测鼻咽癌、耳鼻部良性疾病和正常人血清中蛋白质指纹图谱,筛选特异的蛋白质标志物,构建用于鼻咽癌诊断的分类树模型.方法:采用CMIO芯片及SELDI-TOF-MS技术对30例鼻咽癌患者及24例对照组血清样本进行蛋白质指纹图谱检测分析,所得到的结果采用Biomarker Wizard和Biomarker Patterns System软件分析并建立用于鼻咽痛诊断的分类树模型,并用其余10例鼻咽癌患者和12例对照组标本进行双盲验证.同时用酶联免疫法(ELISA)检测两组的血清EB病毒VCA-IgA抗体,将诊断模型的判定结果通过与血清EB病毒VCA-IgA抗体检测结果相对比验证其对于临床的应用价值.结果:从两组血清中筛选出Mr为8559,15 115,15 836,15 937,16089的5个差别有统计学意义(P<0.05)的标志蛋白,所建立的诊断模型对鼻咽癌诊断的准确率、灵敏度和特异度分别为98.1%(53/54),96.7%(29/30)和100%(24/24).双肓验证后的准确率、灵敏度和特异度分别86.4%(19/22),80.0%(8/10),和91.7%(11/12).灵敏度优于血清EB病毒VCA-IgA抗体检测对鼻咽癌的判定结果.结论:运用SELDI-TOF-MS技术可以筛选出鼻咽癌的相关标志蛋白,建立了高灵敏度和特异度的诊断模型,对鼻咽癌临床早期诊断方法的建立具有潜在意义.
关键词： 鼻咽癌 诊断 表面增强激光解吸电离飞行时间质谱 蛋白质指纹图谱
