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肺癌(Lung Cancer)是世界上严重威胁人们健康和生命的恶性肿瘤之一,据统计,2012年全球大约159,000,000人死于肺癌,在我国肺癌已跃居癌症死因第一位。胸腔积液通常由肺部病变直接产生,与疾病的发生密切相关,是肺部疾病最特异的人体体液,可能是一个理想的观察肺部疾病患者小分子代谢物变化的生物样本。挥发性有机化合物(Volatile Organic Compounds,VOCs)广泛存在于人的体液和机体组织中,外源性VOCs是通过饮食、呼吸、皮肤等从外界环境吸入体内,内源性VOCs是人体新陈代谢的产物,其存在与否和含量多少是人体健康状况的重要信息,常常和某些疾病有密切的关系。本研究采用顶空固相微萃取-气相色谱/质谱技术(Headspace Solid-phase Microextraction Gas Chromatography/Mass Spectrometry,HS-SPME-GC/MS)分析肺癌患者和肺部良性疾病患者胸腔积液中的挥发性代谢物,利用多维统计分析方法对两组样品进行模式识别,筛选差异代谢物。此外,还建立了胸腔积液中差异表达的代谢物的定量方法,定量分析了胸腔积液样品中差异代谢物的浓度,为日后在血液、尿液、唾液中建立诊断标准提供基础,同时为良恶性胸腔积液的鉴别提供帮助。主要研究工作和结果如下:1.采用HS-SPME-GC/MS法分析54例胸腔积液样品中的挥发性代谢物,谱库检索结合标准品对36个挥发性代谢物进行结构鉴定,通过质谱选择离子定量比较肺癌和肺部良性疾病胸腔积液样品中挥发性代谢物化学类别的强度,发现肺癌胸腔积液样品中主要的代谢物酮类、苯系衍生物和醇类,而良性组胸腔积液中主要的代谢物为酮类、苯系衍生物和酯类,且酮类、醇类和酚类峰强度在两组间有显著性差异。用多维统计分析方法主成分分析法(PCA)和偏最小二乘逐步判别(PLS-DA)建立数学模型,有监督的PLS-DA模型能很好地对样品进行分类。尝试采用多标准的评价方法:(1)VIP>1;(2)相关系数|Pcorr|>0.58;(3)p<0.05筛选得到肺癌组和良性组间的差异性代谢物环己酮和2-乙基-1-己醇。2.采用XCMS Online数据处理平台对GC/MS分析的胸腔积液样品(肺癌和良性病例各20例)代谢谱进行数据处理,提取8组具有统计学差异的代谢物,建立多维统计模型PCA可以很好区分肺癌和良性疾病胸腔积液样品。尽管与选择离子半定量分析方法样品不同,但实验结果几乎一致。3.建立胸腔积液样品中差异代谢物环己酮、2-乙基-1-己醇、均四甲苯、萘的定量分析方法并对40例胸腔积液样品进行测定。结果发现肺癌胸腔积液样品中这四种代谢物的浓度显著高于良性胸腔积液,尤其是环己酮和2-乙基-1-己醇。此外,环己酮在肺癌胸腔积液样品的中位浓度为2.43 μg/mL(相当于24796 nM),远远高于文献报导的肺癌尿液样品中环己酮的浓度(平均浓度3360 nM)。