血清蛋白質(zhì)譜結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷食管癌病理分化程度模型建立的應(yīng)用研究.pdf

1、目的:食管癌是我國(guó)高發(fā)的消化系統(tǒng)惡性腫瘤,經(jīng)手術(shù)治療后的五年生存率仍然偏低,約8％-30％,嚴(yán)重威脅著人類的身體健康。近年,對(duì)于腫瘤患者選擇個(gè)體化的治療方案由于表現(xiàn)出了較好的近期和遠(yuǎn)中期療效而受到越來(lái)越多的關(guān)注。腫瘤患者個(gè)體化治療方案的選擇有賴于準(zhǔn)確的腫瘤病理分化程度的臨床診斷。對(duì)于食管癌患者準(zhǔn)確的食管癌病理分化程度的臨床診斷,可以為食管癌患者的個(gè)體化治療的選擇提供有益的依據(jù)。蛋白質(zhì)譜技術(shù)是一種基于蛋白質(zhì)芯片結(jié)合質(zhì)譜技術(shù)的多種疾病標(biāo)志物

2、的分析平臺(tái),通過(guò)測(cè)定蛋白質(zhì)的質(zhì)量來(lái)判別蛋白質(zhì)的種類,有助于篩選食管癌病變的相關(guān)蛋白變化。本研究依據(jù)食管癌患者血清蛋白質(zhì)質(zhì)譜的特異性表達(dá),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件(artificial neural networks,ANNs)建立食管癌病理分化程度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型,研究在食管癌病理分化程度的臨床診斷中血清學(xué)診斷中的意義。方法:收集實(shí)驗(yàn)組(60例食管癌患者,其中食管癌低分化者23例、中分化者11例、高分化者26例)、對(duì)照組(30例正常健康

3、人)共90例的血清標(biāo)本,利用表面增強(qiáng)激光解析離子化.飛行時(shí)間質(zhì)譜儀(Surface-enhanced laser desorption ionization time of flight massspectrometry,SELDI-TOF-MS)結(jié)合金芯片作為檢測(cè)儀器來(lái)檢測(cè)所有的血清樣本；利用Ciphergen Proteinehip軟件和Biomarker Wizard3.1軟件對(duì)獲得的混合對(duì)照血清圖譜進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并計(jì)算其差異性,以

4、篩選出特異表達(dá)蛋白的質(zhì)荷比；利用篩選出的特異表達(dá)蛋白的質(zhì)荷比結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件,建立食管癌病理分化程度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型；利用雙盲法來(lái)驗(yàn)證所建立的食管癌病理分化程度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型的靈敏度和特異度。結(jié)果:經(jīng)過(guò)檢測(cè)分析后。本實(shí)驗(yàn)從60例血清樣本中共篩選出4個(gè)具有明顯特異表達(dá)的蛋白質(zhì)質(zhì)譜峰(P<0.05),其質(zhì)荷比(mass/charge,M/Z)分別為2332.2、4051.1、4260.0和4267.1,利用篩選出的4個(gè)特異蛋白

5、質(zhì)質(zhì)荷比結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件建立食管癌病理分化程度的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型；然后利用雙盲法對(duì)建立的食管癌病理分化程度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢測(cè),以驗(yàn)證該診斷模型的靈敏度和特異度。統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析顯示,本實(shí)驗(yàn)建立的食管癌病理分化程度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型在cut-off為0.3時(shí)得到最佳診斷效果,食管癌病理分化程度臨床診斷的靈敏度為87％,特異度83.8％,陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為76.9％,陰性預(yù)測(cè)值為91.2％,診斷正確率為85％。結(jié)論:1.本研