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研究背景:脑膜瘤大约占颅内肿瘤的三分之一,是中枢神经系统中最常见的肿瘤之一。女性常见,儿童少见,好发于中老年人。脑膜瘤的发病率、漏诊率和死亡率都呈逐年升高的趋势,且患者的生活质量会受到严重的影响。因此如何有效早期发现和早期诊断脑膜瘤,使患者得到早期治疗就显得尤为重要。目前临床上针对脑膜瘤的诊断方法主要是依靠临床症状、影像学检查及术后病理检查。但这些检查结果都使得脑膜瘤的早期诊断率较低,所以急需寻找能够早期诊断脑膜瘤的标志物。蛋白质组学是结合高分辨的蛋白质分离技术和高效的蛋白质鉴定技术在蛋白质水平上整体、动态和定量地研究生命现象及规律的科学,而基于质谱的蛋白质组学技术可以更快、更精确地检测出不同组织样本中蛋白质的表达差异,而且还能确定蛋白质的定位和作用,并最终能够确定其功能。上述技术的结合就为筛选和鉴定多种肿瘤的标记物提供了强大的技术支持和研究平台。并且有助于开发肿瘤的实时临床生物标记。生物标本的蛋白质组学分析已被发现为疾病病理生物学研究和不同类型脑肿瘤中潜在替代标志物的鉴定提供了信息。在寻找临床症状和影像学检查及组织病理学检查以外的脑膜瘤的其他诊断方式时,血清蛋白生物标志物可以被认为是有希望的候选者。研究方法:1.用PurMag iMac-Cu法分离健康对照组、脑膜瘤患者的血清总蛋白,用基质辅助的激光解吸附离子飞行时间质谱（MALDI-TOF/MS）对提取的血清总蛋白进行检测。用ClinProTools软件、Graphpad Prism7.0软件和Flex Analysis version3.0软件分析检测出来的差异表达峰。2.用ClinProTools软件,采用遗传算法（GA）建立脑膜瘤的诊断预测模型。3.用液相色谱电喷雾电离串联质谱（LC-ESI-MS/MS）鉴定健康对照组和脑膜瘤患者的血清差异表达多肽,用软件Sequest和Proteome Discoverer 2.5.0（Thermo Scientific）进行搜库鉴定,并用Maxquant软件在Uniprot数据库中检索。研究结果:1.在质荷比800～10000Da的范围内,健康对照组及脑膜瘤患者的血清蛋白质谱图共发现70个表达峰,其中37个表达峰具有明显差异（P＜0.05）。其中有17个峰在脑膜瘤患者中表达升高,有20个峰在脑膜瘤中表达降低。在这37个峰中有8个峰具有显著差异（P＜0.0001）。其中m/z:811.55、m/z:899.69、m/z:1042.66、m/z:1947.39在脑膜瘤患者血清中升高在健康人血清中减低,其中m/z:4823.13、m/z:4534.97、m/z:3374.97、m/z:3446.32在健康人血清中升高,在脑膜瘤患者血清中降低。2.利用ClinProTools软件,采用遗传算法（GA）建立脑膜瘤的诊断预测模型,此模型包含3个质谱峰,其中m/z:899.69在脑膜瘤中上调,m/z:4823.13和m/z:4271.89在脑膜瘤中下调。此模型诊断脑膜瘤的敏感性及特异性分别为89.01%和97.22%,进一步独立样本盲样验证该模型对脑膜瘤诊断的敏感性及特异性分别83.33%（15/18）和77.78%（14/18）,约登指数为61.11。3.健康对照组与脑膜瘤患者之间差异最显著（＞1.5倍）的4个峰经鉴定分别为胰岛素样生长因子结合蛋白4（IGFBP4,m/z:811.55）、补体3（C3,m/z:899.69）、载脂蛋白A2（APOA2,m/z:1042.66）和埃兹蛋白即细胞骨架链接蛋白（EZR,m/z:1947.39）。结论:1.健康对照组和脑膜瘤患者组的血清蛋白质谱存在显著差异,基于质谱的蛋白质组学研究是筛选及鉴定脑膜瘤标志物的有效方法。2.脑膜瘤的诊断预测模型可以为脑膜瘤的诊断在一定程度上提供参考。3.IGFBP4、C3、APOA2、EZR是脑膜瘤筛查、诊断的潜在血清蛋白标志物。