目的 探讨应用血清蛋白质谱建立肺鳞癌患者的诊断模型,提高肺鳞癌早期诊断率.方法 应用表面加强激光解吸电离飞行时间质谱(Surface-enhanced desorption ionization time-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术及其配套的蛋白质芯片对50例肺鳞癌患者和50例健康人血清中的蛋白质组图谱进行检测,结合相关软件建立决策分类树诊断模型,并评估该模型的诊断价值.结果 两组间有9个差异性表达蛋白峰,其中3个在肺鳞癌患者血清中高表达,m/z(质荷比)分别是9 194.06 Da,11 681.15 Da和51 370.19 Da,应用数据建立分类树模型,获得了一个由7个蛋白9 194.06 Da,51 370.1 Da,15 879.1 Da,6 624.57 Da,8 929.80 Da,11 681.1 Da,1 013.77 Da组成的标志蛋白组合模式.在训练组中,该模型的敏感性和特异性分别为92%和96%.结论 该模型对诊断肺鳞癌具有较高的灵敏度和特异度,值得临床应用。