论文部分内容阅读
目的:①应用表面加强激光解析电离化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术分析鼻咽癌和健康对照的血清蛋白质谱,寻找血清蛋白差异表达谱并建立诊断模型;分析不同临床特征患者的血清蛋白质谱差异;②分析鼻咽癌患者治疗前的血清蛋白指纹图谱,建立放化疗疗效预测模型;分析放化疗前后的血清蛋白指纹图谱,观察治疗相关变化;③分析鼻咽癌初治、复发、无复发患者以及健康对照的血清蛋白指纹图谱,寻找复发监测相关的血清蛋白图谱。方法:①采用CM10芯片富集血清蛋白,应用SELDI技术对102例鼻咽癌及118例健康对照的血清样本进行血清蛋白质谱测定,BioMarker Wizard和Biomarker Pattern软件分析两组之间的差异并建立分类树诊断模型,通过对另外的41例鼻咽癌及54例健康对照对该模型进行盲筛验证;并进一步分析鼻咽癌不同分期、不同临床分型及EB病毒感染状态对患者血清蛋白质表达谱影响。②采用CM10芯片和SELDI技术检测Ⅲ~Ⅳa期鼻咽癌放化疗后的35例残留与44例无残留患者的治疗前血清蛋白质谱,用BioMarker Wizard和Biomarker Pattern软件寻找差异蛋白表达谱,建立预测放化疗疗效的血清蛋白图谱模型;并进一步分析30例鼻咽癌放化疗前后血清蛋白指纹图谱的差异与变化;③采用CM10芯片和SELDI技术检测17例鼻咽癌复发、11例鼻咽癌无复发、102例鼻咽癌初诊及118例健康对照期的血清蛋白质谱,分析各组患者之间血清蛋白质谱差异,寻找与鼻咽癌复发监测相关的血清蛋白质谱。结果:①68个血清蛋白质谱峰在鼻咽癌与健康对照之间有统计学差异(P<0.05),其中鼻咽癌血清中42个蛋白峰表达下调,26个蛋白峰表达上调。从上述有统计学差异的血清蛋白峰中的任意组合中,用Biomarker Pattern软件和分类回归树的统计原理筛选出最佳的组合模型,联合其中的5个M/Z为4181Da、4298Da、6450Da、13775Da和3276Da的差异蛋白峰建立鼻咽癌诊断模型,盲法验证其敏感性为97.56%,特异性为88.89%,准确率达92.63%;发现M/Z为10286Da、7596Da及8149Da的3个血清蛋白质峰在上行型和下行型鼻咽癌之间有显著差异(P<0.05);发现M/Z为9354Da及4596Da的2个血清蛋白质峰在EB阳性和EB阴性鼻咽癌之间有统计学差异(P<0.05);未发现不同鼻咽癌临床总分期、T分期和N分期之间的血清蛋白质谱存在统计学差异。②未发现Ⅲ~Ⅳa期鼻咽癌经放化疗后残留组与无残留组之间的治疗前血清蛋白质谱峰有统计学差异;发现M/Z为9296Da、7794Da、8175Da、7935Da、4182Da的4个蛋白峰在放化疗后降低,有向正常峰值靠近的趋势;M/Z为3205 Da、3276Da、2949Da的3个蛋白峰在放化疗后升高,有向正常峰值远离的趋势;M/Z为13775 Da、4299 Da、6453 Da、6852Da的4个蛋白峰持续处于低于健康对照组水平;③M/Z为7794Da蛋白峰在鼻咽癌初诊及复发患者高表达,在健康对照及无复发患者中低表达(P<0.05),M/Z为4182Da蛋白峰在鼻咽癌初诊及复发患者低表达,在健康对照及无复发患者中高表达(P<0.05);M/Z为4299Da、6453Da、6852Da的蛋白峰在鼻咽癌初诊、复发和无复发患者中均低表达,在健康对照均高表达(P<0.05)。结论:①用SELDI技术发现一系列的鼻咽癌与健康对照的血清蛋白差异峰,建立的诊断模型敏感度、特异度和准确率高,显示了诱人的临床应用前景;用SEDLI技术可以发现一些与鼻咽癌临床特征相关的血清蛋白差异峰。②用SELDI技术未发现可以预测鼻咽癌放化疗疗效的血清蛋白差异峰;鼻咽癌放化疗前后的血清蛋白质谱存在显著的变化。③用SELDI技术发现2个血清蛋白差异峰可作为鼻咽癌复发监测的潜在性指标;3个蛋白峰在鼻咽癌初诊、复发和无复发患者一致呈持续低表达。