目的：胃癌是世界上排在第四位的高发病率的恶性肿瘤，而因为胃癌所导致的肿瘤相关死亡率仅次于肺癌，在世界上排在第二位。大多数的胃癌病人在出现症状的时候已经处于TNM分期的III期或者IV期，并且这些病人中大多数伴随有区域性淋巴结转移。手术前确定胃癌患者的淋巴结转移状态对判断胃癌的分期以及针对性地制定最理想的治疗方案是十分重要的。目前，手术对淋巴结转移状态的评估主要是基于影像学技术，而依靠淋巴结大小诊断淋巴结转移的影像学技术不是一个可靠性的指标。因此在术前找到有效地预测胃癌淋巴结转移的分子标志物是亟待解决的问题。我们实验的目的是筛选出参与胃癌淋巴结转移机制的蛋白质，找出这些蛋白质所参与的信号传导网络，寻找针对胃癌淋巴结转移的治疗靶点，建立胃癌淋巴结转移预测模型，从而帮助预测胃癌病人的淋巴结转移状态及预后。方法：本研究应用蛋白通路芯片技术（Protein pathway array，PPA）针对193个磷酸化或非磷酸化抗体，检测测试队列中的130例胃癌组织中蛋白质的表达情况。应用SAM统计学软件发现在训练组中的淋巴结转移阴性胃癌和淋巴结转移阳性胃癌之间存在的差异性表达的蛋白质，并进一步对验证组胃癌病例应用K-fold交叉验证法（K=10）以及SVM模型分类器鉴定筛选出来的差异性表达蛋白质的分类能力。本研究还应用聚类分析方法鉴定差异性表达的蛋白质，并应用Ingenuity PathwayAnalysis（IPA）分析软件研究差异性表达的蛋白质对胃癌淋巴结转移网络的影响。为了检测差异性表达的蛋白质与临床病理学特征之间的关系，应用SAM统计学软件针对测试队列中的57例淋巴结转移阴性胃癌和73例淋巴结转移阳性胃癌，探讨了胃癌淋巴结转移蛋白质表达谱与肿瘤大小、组织学分型、脉管浸润之间的关系。为了计算胃癌病人出现淋巴结转移的风险，应用差异性表达的蛋白质和临床病理学参数建立了一个胃癌淋巴结转移预测模型，并计算了模型预测胃癌淋巴结转移的准确率、敏感度和特异度，并进一步应用受试者工作特征曲线（ROC）分析胃癌淋巴结转移预测模型预测淋巴结转移的优势。我们进一步用胃癌淋巴结转移预测模型进行生存分析，找到影响生存的风险因素。最后在验证队列中应用Western Blot技术对胃癌淋巴结转移预测模型预测淋巴结转移状态及预后的能力进行验证。结果：我们的研究发现，在测试队列的训练组中淋巴结转移阴性胃癌和淋巴结转移阳性胃癌之间共有27个蛋白质或磷酸化蛋白质存在差异性表达，在这27个差异性表达的蛋白质之间有12个蛋白质被用作分类蛋白，认为这些蛋白具有较强的分类能力，其对训练组和验证组中胃癌淋巴结转移的预测的准确率分别为83%和86%，敏感度分别为86%和88%，特异度分别为80%和82.5%；应用分层聚类分析方法分析这12个具有较强分类能力的蛋白质，将淋巴结转移阴性胃癌和淋巴结转移阳性胃癌分开为两类，12个蛋白质根据表达上升或下降也分为两类；IPA系统根据这些差异性表达的蛋白质绘制出了胃癌淋巴结转移信号传导网络，分析结果表明，这些蛋白质与细胞运动、细胞死亡和生存、细胞发育、细胞生长及增殖以及基因表达相关，并且这些蛋白质也与癌症、呼吸系统疾病、生殖系统疾病、胃肠道系统疾病以及内分泌系统疾病相关，这些蛋白质的上游调节蛋白质可能作为胃癌淋巴结转移的治疗的靶点；在不同的肿瘤大小、组织学分型、脉管浸润状态的胃癌患者中，存在差异性表达的蛋白质。这些差异性表达的蛋白质可能是潜在的与胃癌进展和预后相关的分子标志物。我们的研究还表明5个蛋白质（Factor XIII B、TFIIH p89、ADAM8、COX-2和CUL-1）和脉管浸润是胃癌淋巴结转移的独立性风险因素。结合5个蛋白质和脉管浸润建立了胃癌淋巴结转移预测模型，其预测胃癌淋巴结转移的准确率、敏感度和特异度分别为84.6%、96.3%和91.2%。胃癌淋巴结转移模型还可以用来预测每一个患者的预后情况。在一组独立样本中应用Western-Blot技术检测胃癌淋巴结转移模型中的5个蛋白质的表达水平，并对胃癌淋巴结转移预测模型进行验证，其结果与以上结果一致。结论：本研究着眼于胃癌淋巴结转移信号传导通路，通过对淋巴结转移阳性胃癌组织标本和淋巴结转移阴性胃癌组织标本的蛋白质表达水平进行筛选和PPA分析，研究差异性表达的蛋白质的信号传导通路在胃癌发生淋巴结转移过程中对胃癌细胞发育、运动、生长和增殖以及凋亡的作用。本研究发现在胃癌淋巴结转移过程中存在广泛的信号传导蛋白质的表达的异常。其中部分蛋白质与肿瘤大小、组织学分型、脉管浸润状态相关，可能作为判断胃癌进展和预后的分子标志物。特别是基于Factor XIII B、TFIIH p89、ADAM8、COX-2和CUL-1这5个蛋白质以及脉管浸润所建立的胃癌淋巴结转移预测模型，为预测胃癌患者淋巴结转移以及判断患者预后建立了一个行之有效的预测系统。