肺癌是世界上严重威胁人类生命的恶性肿瘤之一,其发病率和死亡率近年来都呈明显增高的趋势。胸腔积液作为人体肺部疾病最为特异的一种生物体液,是机体内多种疾病在胸膜上的反映,主要与肺部病变的发生关系密切。恶性胸腔积液是恶性肿瘤晚期的常见并发症之一,占全部内科胸腔积液的25%左右,而晚期肺癌患者发生胸腔积液的可能性大概在60%以上。因此,恶性胸腔积液是肿瘤患者特别是肺癌患者常见的临床问题,目前良恶性胸腔积液的鉴别诊断和治疗仍是临床医学上的一大难题。本课题以肺部疾病患者的胸腔积液为研究对象,采用顶空-固相微萃取-气相色谱/质谱法(HS-SPME-GC/MS)分析了胸腔积液样本中的挥发性有机代谢产物(VOMs),通过XCMS Online数据处理软件结合多维统计分析方法对代谢组数据进行处理,筛选出两样本组间具有明显差异表达的特征VOMs,并进一步对其进行准确的定性与定量分析,以期为良恶性胸腔积液的鉴别和肺癌标志物的寻找提供参考。本文的主要研究工作和结果如下:1.建立并完善HS-SPME-GC/MS分析方法,检测胸腔积液样本中的挥发性代谢产物。最终选择75μm CAR/PDMS萃取纤维头,取2.0 mL胸腔积液样品置于15mL顶空瓶中,加NaC1至饱和,将样品瓶置于50℃、800 rmb的恒温磁力搅拌器上萃取20 min,在250 0C的GC进样口处解析3min,再经GC/MS分离分析。在此实验条件下,分析了来自15例肺癌患者和20例肺良性疾病患者的胸腔积液样本中的挥发性代谢产物。2.通过XCMS Online数据处理软件对上述仪器分析产生的代谢组数据进行数据预处理,并结合多维统计分析方法:主成分分析(PCA)、偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘-判别分析(OPLS-DA),对上述提取出来的多维数据集进行了模式识别分析。结果发现9组差异表达(p<0.05)的特征代谢物存在于两样本组间,利用OPLS-DA模式识别分析可以将两样本组很好的区分开来,并根据VIP>1规则筛选出4种对分组贡献较大的特征VOMs。3.对上述筛选出的4种特征VOMs,通过NIST 2.0质谱数据库检索结合标准品验证进行结构鉴定,并采用外标法法对鉴定出的特征VOMs进行准确的定量分析。结果发现,环己酮、异辛醇、1,2,4,5-四甲苯和萘在恶性胸腔积液样本中的平均浓度高达62.75～102,213.45 nmol/l,均明显高于其在良性胸腔积液样本中的平均浓度3.88～667.55 nmo]/l。此外,本实验还应用ROC曲线评价了这4种特征VOMs的诊断效果,结果发现它们在良恶性胸腔积液的鉴别中表现出较高的诊断灵敏度(>67%)和特异性(>80%)。研究表明,环己酮、异辛醇、1,2,4,5-四甲苯和萘有望作为生物指标用于临床的良恶性胸腔积液的鉴别,同时还可能为肺癌标志物的研究提供参考。此外,本文建立的基于GC/MS分析的代谢组学方法结合XCMS Online的数据处理平台,为良恶性胸腔积液的快速诊断提供了一种潜在的有价值的参考。