SELDI蛋白芯片技術在重型顱腦創(chuàng)傷傷情預測中的應用研究.pdf

1、目的：創(chuàng)傷性腦損傷（Traumatic Brain Injury，TBI）常誘發(fā)一系列分子事件，這些事件可導致快速的細胞死亡、炎癥、水腫和顱內高壓，成為病人致死和傷殘的重要原因，也給患者家庭和社會帶來巨大的經濟負擔。新近發(fā)展的蛋白質組學，特別是神經蛋白質組學，為從全面認識創(chuàng)傷性腦損傷的疾病演進過程和發(fā)生發(fā)展機制，尋找診斷指標，預測疾病預后提供了可能條件。表面增強激光解析離子化（Surface Enhanced Laser Desorpt

2、ion-Ionization，SELDI）蛋白芯片技術是新近發(fā)展用于快速檢測復雜蛋白組分生物樣本，如血清、腦脊液或尿液等的一門蛋白質組學技術，具有快速、簡便易行且高通量等優(yōu)點，能直接篩選出與疾病相關的多種潛在生物標記物。本研究以重型顱腦創(chuàng)傷患者血清為研究對象，利用表面增強激光解析離子化SELDI蛋白芯片技術檢測不同格拉斯哥評分（GCS）的sTBI患者血清蛋白質譜差異變化，分析SELD1檢測結果與sTBI患者傷情程度的相關性，以期對臨床患

3、者傷情作出及時準確、判斷。
　　 方法：70例sTBI病人血清樣本獲取于武警醫(yī)學院附屬醫(yī)院腦系科中心2008年6月至11月收住院病人，其中GCS3～4分者24例、GCS5～6分者29例和GCS7～8分者17例，對照組50例健康人血清標本來自武警醫(yī)學院接受體檢的學員。病人選擇標準：20～45歲，性別不限，GCS3～8分，不伴有其它臟器嚴重創(chuàng)傷和骨折，無其它重要臟器功能衰竭，無風濕或腎小球腎炎等免疫系統(tǒng)疾病。利用弱陽離子芯片CM10

4、和表面增強激光解析離子化飛行時間質譜（surface enhanced laser desorption-ionization time-of-fight mass spectrometry， SELDI-TOF-MS）技術篩選sTBI患者血清中的差異表達蛋白，應用Cluster3.0分析軟件制作分層聚類（Hierarchical clustering）圖譜，結合統(tǒng)計學數據解析SELDI蛋白芯片檢測結果；應用SPSS13.0統(tǒng)計軟件分析

5、差異蛋白質峰強度與sTBI患者GCS的相關性。
　　 結果：樣品血清中共獲得101個有效蛋白質峰，其中27個峰比較具有統(tǒng)計學意義（P<0.05），13個在sTBI患者中表達明顯升高，分別為4800，m/z4895，m/z4973，m/z5323，m/z5718， m/z5744， m/z11415， m/z11555， m/z11661， m/z11702，m/z11904，m/z16348，m/z22089，14個在sTBI患

6、者中表達明顯降低，分別為m/z3941，m/z4098，m/z4184，m/z4295，m/z4652， m/z5076， m/z5646， m/z5917， m/z8714， m/z8792， m/z13808，m/z14021，m/z22947，m/z28184。經過對27個差異蛋白質表達強度與sTBI患者GCS間的相關性進行分析，共發(fā)現2個差異蛋白質（m/z4973和m/z5323）峰強度與sTBI的GCS呈負相關，6個（m/z3

7、941，m/z4295，m/z8714，m/z8792，m/z14020和m/z28184）峰強度與sTBI的GCS呈正相關。通過對SELDI蛋白芯片技術檢測結果進行聚類分析，得出sTBI患者GCS3～4分組與GCS5～6分組關系最為緊密，GCS7～8分組次之，與健康對照組關系最為疏遠，這一分析結論符合臨床病情分級和實際內容，說明該組檢測數據的真實可靠性。經過對27個差異蛋白質的相關性進行統(tǒng)計學分析，其結果與分層聚類圖譜顯示結果基本一致

8、，但后者更為直觀，提供相關性的信息量更大。此外，通過聚類把功能相近的同質性蛋白質分為一群，利用已知蛋白的功能信息推測未知蛋白的功能或已知蛋白的未知功能，或在疾病演進的分子通路研究中，對同群蛋白質進行同步檢測，將有助于分子通路研究的產出率。這些差異蛋白質在sTBI病情演進過程中可能具有相同或相近的功能，或共同參與疾病的同一分子病理通路。
　　 結論：（1）本實驗共得到27個有意義的差異蛋白質峰，其中13個在sTBI患者中表達升高，

9、14個表達下調。將上述有意義的差異蛋白質檢測峰聯合應用于sTBI患者的傷情程度預測，有可能為從分子機制水平客觀地制定sTBI傷情程度等級提供新的方法。（2）通過對27個差異蛋白質在不同GCS組患者血清中的表達強度與sTBI患者的GCS進行相關性分析，共發(fā)現8個差異蛋白質。這8個檢測蛋白質在sTBI病情發(fā)展中可能扮演重要角色，并可能成為新的治療靶點。（3） SELDI蛋白芯片技術能夠直接從未經處理的生物樣品中獲取蛋白質圖譜，克服了傳統(tǒng)2-