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目的：研讨结直肠癌患者和健康受试者血清蛋白质指纹图谱波峰的不同之处，进而分析二者差异性表达的血清蛋白分子及其含量。从中筛选显著差异性结直肠癌血清相关蛋白，建立蛋白质数据库，构建结直肠癌诊断模型，为早期诊断结直肠癌提供一种有效的方法。方法：运用蛋白质指纹图谱技术（SELDI-TOF-MS）分析结直肠癌及健康受试者血清样本，采用IMAC3(Immobilized MetalAffinity Capture，金属亲和表面)芯片。收集2010年5月~2011年5月南昌大学第二附属医院胃肠外科住院结直肠癌患者清晨空腹静脉血，均经内镜或手术组织病理确诊，未经放化疗及其他治疗手段干预，共134例，平均年龄53岁，男性为76例，女性为58例；健康受试者：共87例健康查体者，收集于本院健康体检中心，平均年龄为49岁，男性52例，女性35例，血样均取自患者清晨空腹状态，无影响血清中蛋白质含量的其他相关疾病。分为训练集：74例结直肠癌患者【Dukes′A(n=8)、Dukes′B(n=18)、Dukes′C(n=31)、Dukes′D(n=17)】、48例健康受试者；验证集：60例结直肠癌患者【Dukes′A(n=7)、Dukes′B(n=24)、Dukes′C(n=17)、Dukes′D(n=12)】、39名健康受试者。应用SELDI-TOF-MS检测混合对照血清，利用蛋白质指纹图谱相关软件对获得的混合对照血清图谱进行分析并计算其差异性，为变异系数(CV)值，设CV<15%。运用病例对照研究，利用蛋白质指纹读取仪PBSII-C分析训练集的血清蛋白样本，获得训练集中对比研究的样本的蛋白质分子含量。应用Biomarker Wizard软件对Protein Chip software处理后得到蛋白质分子量、M/Z、含量等数据用方差检验进行统计学分析，计算均值、p值、SD。Biomarker Pattern软件利用Biomarker Wizard软件分析的数据采用决策树模型进行数据挖掘，筛选出早期诊断结直肠癌的特异生物标记物，构建结直肠癌诊断模型。之后用构建的诊断模型，利用验证集的血清样本，进行盲法试验，以此来检查模型的效度。结果：分析混合对照血清蛋白质谱图， CV值为12.20%＜15%，重复性良好、芯片不同的实验误差可接受，M/Z2000以下的峰滤去，避免可能的干扰峰出现。运用SELDI软件程序，在M/Z2000-M/Z50000之间共检测到216个蛋白质波峰。对比结直肠癌患者和健康受试者蛋白质波峰，发现78个蛋白质波峰存在差异性，在结直肠癌患者血清样本中有26个蛋白质波峰下调，52个上调。在78个存在差异性的蛋白质波峰中，筛选出12个蛋白质波峰：M/Z8132、M/Z4002、M/Z4070、M/Z8351、M/Z6341、M/Z4472、M/Z8446、M/Z11092、M/Z4875、M/Z7571、M/Z4435、M/Z5994（P<0.001），具有统计学意义，构建决策树分析诊断模型。其中以M/Z8132、M/Z4002具有最佳结果，对结直肠癌患者和健康受试者具有鉴别意义。此诊断模型检测结直肠癌的灵敏度95.00%、特异度94.87%、准确率94.95%。结论：SELDI-TOF-MS筛选的血清蛋白质结合生物信息学的工具，可以准确地区分开结直肠癌患者与健康受试者，并且灵敏度和特异度与传统的检测方法均有明显的提高。SELDI-TOF-MS对于早期诊断结直肠癌有重要的临床意义。