非小細胞肺癌腦轉(zhuǎn)移腦脊液蛋白質(zhì)譜診斷模型的建立及其應(yīng)用.pdf

1、研究背景和目的：
　　 隨著多學科綜合治療的開展，化療藥物和放療技術(shù)的進步，非小細胞肺癌( non-small cell lung cancer，NSCLC)患者的生存期有所延長，腦轉(zhuǎn)移的發(fā)生率也越來越高。目前腦轉(zhuǎn)移的診斷主要依靠影像學方法，如MRI和CT，對于影像學上沒有表現(xiàn)的腦部微小轉(zhuǎn)移病灶目前還沒有有效的診斷方法。腦部微小轉(zhuǎn)移病灶可能會分泌腫瘤相關(guān)蛋白到腦脊液中，通過檢測腦脊液中的腫瘤蛋白標志物，有可能實現(xiàn)腦轉(zhuǎn)移早期診斷的

2、目的。表面增強激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜技術(shù)(surface-enhanced laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry，SELDI-TOF-MS)是近年發(fā)展起來的一種新的蛋白質(zhì)分離鑒定技術(shù)，它具有快速、簡便、微量和高通量等特點，非常符合臨床體液蛋白質(zhì)組學研究的需要，被廣泛應(yīng)用于分離各種疾病相關(guān)的特異性標志物。已有報道用SELDI技術(shù)通過檢測血清來診斷肺癌，檢

3、測腦脊液來診斷腦膠質(zhì)瘤，但目前還沒有報道采用SELDI技術(shù)檢測腦脊液來診斷NSCLC腦轉(zhuǎn)移。本研究的目的是通過分析NSCLC腦轉(zhuǎn)移患者、非腫瘤患者和早期NSCLC無腦轉(zhuǎn)移患者腦脊液的蛋白質(zhì)譜，找出差異蛋白峰，建立NSCLC腦轉(zhuǎn)移的蛋白質(zhì)潛診斷模型，為肺癌腦轉(zhuǎn)移的診斷提供新的方法。
　　 材料與方法：
　　 收集2007年3月2008年6月廣東省人民醫(yī)院住院患者的腦脊液標本，其中NSCLC腦轉(zhuǎn)移患者腦脊液標本29例，早期N

4、SCLC無腦轉(zhuǎn)移患者腦脊液標本10例，非腫瘤患者腦脊液標本23例。所有患者未行腦部和椎體放射治療和手術(shù)。采用美國Ciphergen Biosystems公司的CM10芯片和PBS II蛋白質(zhì)芯片閱讀機對腦脊液標本進行檢測和數(shù)據(jù)讀取。采用Biomarker Wizard軟件統(tǒng)計分析3組標本的蛋白質(zhì)峰，運用Biomarker pattems軟件的決策樹模型進行差異蛋白峰的比較和判別，建立分類決策樹診斷模型。用由學習集建立的診斷模型對測試集進

5、行盲法測試，評價其診斷和應(yīng)用價值。
　　 結(jié)果：
　　 1、肺癌腦轉(zhuǎn)移組和非腫瘤組之間有8個顯著差異性表達蛋白質(zhì)峰，有7個在腦轉(zhuǎn)移組中高表達，荷質(zhì)比( mass/charge，m/z)分別為：3400.41,4420.40，4966，32,6437.45，6634.73，8564.52,8693.23；有1個在腦轉(zhuǎn)移組中低表達，其m/z為4586.03。進一步應(yīng)用數(shù)據(jù)建立分類決策樹狀模型，發(fā)現(xiàn)只要一個m/z為6634.7

6、3蛋白質(zhì)峰就可以把兩組標本分開，在學習集中其靈敏度(sensitivity)為89.66％，特異度(specificity)為86.96％，總的診斷準確率為88.46％，陽性似然比6.87。
　　 2、肺癌腦轉(zhuǎn)移組與早期無腦轉(zhuǎn)移組有5個顯著差異性表達蛋白質(zhì)峰，在腦轉(zhuǎn)移組中都高表達，其m/z分別為：8698.00，6634.72,3400.40，4630.44，6427.96。運用數(shù)據(jù)建立分類決策樹狀模型，包括m/z為8698.0

7、0、1215.32和1245.70蛋白質(zhì)峰組成。在學習集中其靈敏度( sensitivity)為100.00％，特異度(specificity)為100.00％，總的診斷準確率為100.00％。
　　 3、肺癌腦轉(zhuǎn)移組和非腫瘤組標本各取10例進行盲法測試。結(jié)果顯示其靈敏度( sensitivity)為80.00％，特異度(specificity)為70.00％，總的診斷準確率為75.00％，陽性似然比2.67。
　　 結(jié)