胃癌術后血清轉移相關蛋白質指紋的臨床研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目的：應用SELDI-TOF-MS技術篩選胃癌術后轉移相關的血清蛋白質組指紋圖譜，并建立診斷、預測模型，并初步探討其臨床應用價值。 方法：本實驗以60例胃癌根治術后患者和26例正常人為研究對象，對胃癌患者進行2年的隨訪，根據是否發(fā)生轉移、復發(fā)分為轉移組和無轉移組，應用SELDI-TOF-MS技術和CM10蛋白質芯片進行血清蛋白質指紋圖譜檢測；進而檢測轉移組患者轉移前后的血清蛋白質指紋圖譜，應用Biomarker Wizard S

2、oftware和Biomarker Pattern Software軟件進行數據分析，篩選與胃癌術后轉移相關的生物標記，建立相應的診斷預測模型。 結果： (1)經過2年隨訪，60例胃癌術后患者中有22例發(fā)生轉移。術后轉移患者和術后無轉移患者分別與正常人相比，各有74個和69個蛋白質峰有顯著性差異。將無轉移組與轉移組的術后早期血清蛋白質指紋圖譜進行比較，發(fā)現14個蛋白質峰在兩組間有顯著性差異(p<0.05)；M/Z為4768和88

3、41兩個蛋白質組成的診斷模型Ⅰ可將無轉移胃癌患者與轉移胃癌患者準確分組，在學習模式下，靈敏度和特異度分別為95.46％(21/22)和86.84％(33/38)，準確度為90％(54/60)。在測試模式下，靈敏度和特異度分別為81.82％(18/22)和84.21％(32138)，準確度為83.33％(50/60)；(2)19例發(fā)生轉移患者轉移前后分別與正常人相比，均有70個蛋白質峰有顯著性差異(p<0.05)；比較患者轉移前后的指紋圖

4、譜發(fā)現，40個蛋白質峰差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。M/Z為2640，4115和13663的3個蛋白質峰組成的診斷模型Ⅱ可將轉移前后的胃癌術后患者準確分組，在學習模式下，靈敏度和特異度分別為89.47％(17/19)和94.74％(18/19)，準確度為92.11％(35/38)。在測試模式下，靈敏度和特異度分別為84.21％(16/19)和89.47％(17，19)，準確度為86：84％(33/38)；(3)M/Z為4115，43

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