蛋白芯片技术检测肿瘤标志物对乳腺癌的临床价值

摘要

目的： 1.本课题是通过蛋白芯片(protein chip)技术检测乳腺癌(breast cancer)患者、乳腺良性病变患者和正常女性血清中肿瘤标志物(tumor markers)表达的差异，筛选出对乳腺癌有临床价值的肿瘤标志物，分析其诊断价值，探讨其升高的可能原因；2.通过蛋白芯片技术检测乳腺癌患者血清肿瘤标志物水平与肿瘤大小、淋巴结转移状况的相关性，探讨肿瘤标志物对病情判断的临床意义； 3.检测乳腺癌患者手术前后、术后复发转移血清肿瘤标志物水平的变化并进行分析，探讨肿瘤标志物在乳腺癌病情监测，预后判断的临床意义；4.通过蛋白芯片技术的应用，分析蛋白芯片技术的临床价值。 方法：采用多肿瘤标志物蛋白芯片诊断系统，检测分析90例乳腺癌患者，60例乳腺良性病变和100例正常对照者血清12种常见肿瘤标志物，包括糖类抗原199(CAl99)、甲胎蛋白(AFP)、神经原特异性烯醇化酶(NSE)、游离前列腺特异抗原(f_PSA)、前列腺特异杭原(PSA)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原242(CA242)、糖类抗原125(CAl25)、糖类抗原153(CA153)、铁蛋白(FER)、人生长激素(HGH)和人绒毛膜促性腺激素(HCG)；首先静脉采血，静置离心；试验前将标准品稀释；将各待测血清或不同浓度的标准品滴加到不同的芯片分格内；将蛋白芯片温育振荡，洗涤；芯片小方格内各加入反应液，温育振荡，取出弃去孔内液体；剥离蛋白芯片集成块的上部，放入洗盒中，洗涤4次；加入检测液，用HD-2001A蛋白芯片仪对蛋白芯片读取数据，获得结果。采用SPSS 13.0统计软件进行数据分析，计数资料采用χ2检验；3组样本率的比较采用χ2分割法；计量资料采用t检验；3组样本均数间的多重比较采用SNK-q检验；应用logisitic逐步回归筛选出有临床价值的肿瘤标志物，获得相应的数学模型即回归方程，通过ROC曲线分析CEA，FER，CA125，CA153及logistic回归结果的曲线下面积(AUC)。 结果：乳腺癌组CEA、CA125、FER、CA153水平均显著高于乳腺良性病变组和正常对照组，有显著统计学差异(P＜0.01)；乳腺良性病变组CEA、CA125、FER、CA153与正常对照组差异无显著性意义(P＞0.05)；而CA199、NSE、CA242、HCG、AFP、f-PSA、PSA、HGH在乳腺癌组、乳腺良性病变组和正常对照组间差异未见统计学意义；乳腺癌组与正常对照组血清CEA、CA125、FER、CA153的logistic回归方程P1=1/1+e-(-1.9+2.25×CEA+3.12×CA125+10.59×CA153)；乳腺癌组、正常对照组CEA、CA125、FER、CA153和联合CEA、CA125、CA153三种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数P1的ROC曲线中，单独检测时CA153的AUC最大，有统计学意义(P=0.000)，CA125、CA153、CEA、FER联合检测的AUC大于各项肿瘤标志物单项检测的AUC，有统计学意义(P=0.000)。 乳腺癌患者腋淋巴结转移组CEA、CA125、FER、CA153水平及阳性率高于无转移组，有显著统计学差异(P＜0.01)；淋巴结转移组与无淋巴结转移组血清CEA、CA125、FER与CA153的logistic回归方程P2=1/1+e (2.27+2.05×CEA+1.94×FER+1.06×CA125+1.84×CA153)；淋巴结转移组与无淋巴结转移组血清CEA、CA125、FER、CA153和四种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数P2的ROC曲线中，单独检测时FER的AUC最大，有统计学意义(P=0.000)，四种肿瘤标志物联合检测的AUC大于各项肿瘤标志物单独检测的AUC，有统计学意义(P=0.000)；乳腺癌患者肿瘤直径d＞3cm组CEA、CA125、FER、CA153水平均显著高于肿瘤直径d＜3cm组，有显著统计学差异(P＜0.01)。单因素logistic回归分析CEA，CA125，FER，CA153是肿瘤大小的危险因素。乳腺癌患者术后组血清CEA、FER、CA125和CA153水平明显降低，与术前组比较，差异均有显著性意义(P＜0.0 1)；手术后3个月患者血清CEA、FER、CA125和CA153水平与正常对照组比较，差异无显著性意义(P＞0.05)；乳腺癌复发转移组患者血清CEA、FER、CA125、CA153水平与无复发转移组比较、差异均有显著性意义(P＜0.01)；复发转移组与无复发转移组血清CEA、CA125与CA153的logistic回归方程P3=1/1+e -(-21.00+11.50×CEA+20.31×CA125+21.70×CA153)；复发转移组与无复发转移组CEA、CA125、FER、CA153和联合四种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数P3的ROC曲线中，单独检测CA153的AUC最大，有统计学意义(P=0.000)；四种肿瘤标志物联合的AUC大于肿瘤标志物单项检测的AUC，有统计学意义(P=0.000)。 结论：应用蛋白芯片技术联合检测肿瘤标志物对乳腺癌的诊断、监测其复发和转移均有较高的临床价值；血清CA125、CA153、CEA、FER是乳腺癌辅助诊断的理想指标，其联合检测有利于提高乳腺癌的诊断率；血清CA125、CA153、CEA、FER为乳腺癌患者腋淋巴结转移的高危因素，与肿瘤大小正相关，其血清水平反映了机体的肿瘤负荷；动态监测CA125、CA153、CEA、FER对乳腺癌预后具有重要临床价值；联合检测CA125、CA153、CEA、FER对于乳腺癌淋巴结转移的判断，手术前后、复发转移的病情监测是比较理想的检测指标，是监测乳腺癌复发转移较好的肿瘤标志物组合；CA199，NSE，CA242，HCG，AFP，f-PSA，PSA，HGH这些指标对乳腺癌诊断价值较低；作为一种统计手段，logistic回归可改善诊断的灵敏度和特异性。