四类血清标志物的多参数分析在辅助诊断乳腺癌中的应用

摘要

背景：乳腺癌是常见的女性多发恶性肿瘤，严重威胁着女性的身心健康。通常女性在体检或是自觉有乳腺结节是才能发现乳腺癌，但是发现时肿瘤早已存在了，所以早期发现是尤其重要的。
　　 目的：为了弥补单一肿瘤标志物诊断的准确性不高的缺点，本文尝试通过联合血清中多种标志物进行多参数分析，预测乳腺癌的发生概率。为临床诊断乳腺癌提供参考。
　　 方法：以病理确诊的66例乳腺癌患者血清，22例乳腺良性疾病的血清，90例女性健康对照血清为研究对象，检测38项生化指标、12项肿瘤标志物指标及10项细胞因子的水平。用SPSS17.0分析各组指标浓度的差异。利用基质辅助激光解吸附电离飞行时间质谱技术检测各组血清的蛋白表达图谱，并利用ClinProTools软件分析差异蛋白，并对差异蛋白进行统计学分析。用logistic回归的方法联合分析两组间的差异指标，得出诊断为乳腺癌的概率。利用ROC曲线对两两鉴别诊断的敏感性和特异性做综合评价。用分类树模型对乳腺癌和乳腺良性增生及健康人进行三组鉴别。
　　 结果：
　　 1.乳腺癌患者的血清CA125、CA153、CYFRA21-1水平均明显高于健康人组，而CEA和CYFRA21-1明显高于乳腺良性增生组。
　　 2.和健康对照组比较，乳腺癌组显著降低的生化指标有ALT、AST、TP、ALB、MR、Ca、ApoA1、HDL-C。这和乳腺癌的代谢改变有关。显著升高的指标有TB、LPa、CysC、Hcy、CRP、LPS。其中CRP可能和肿瘤患者的炎症状态有关。和良性组比较，乳腺癌组降低的指标为ALT，升高的是CRP、LPa和LPS。
　　 3.乳腺癌和健康人有差异的细胞因子指标是GM-CSF、IFN-γ、IL-10、IL-1β、IL-2、IL-6、IL-8、MCP-1和TNF-α。乳腺癌组和良性增生组血清浓度有差异的指标为IL-10、IL-6和TNF-α。都是乳腺癌组血清浓度最高，良性次之，健康人最低。这可能反映了炎症和肿瘤存在互相促进的关系。
　　 4.利用MALDI-TOF MS技术分析血清蛋白质谱可以得出各组之间差异峰乳腺癌比健康人升高的有16个蛋白峰，降低的有10个峰。乳腺癌比良性组升高的为m/z1934、m/z2210、m/z2990和m/z3158，降低的有4个峰。
　　 5.用logistic回归方程得到的预测概率做ROC曲线，区分乳腺癌和健康组的ROC曲线下面积达到0.987。乳腺增生良恶性鉴别可以达到0.909。分类树模型鉴别三组的准确率达到88.8％。
　　 结论：联合常规肿瘤标志物、生化指标、细胞因子和蛋白质谱，能大大提高诊断乳腺癌的正确率，ROC曲线下面积就能提高到0.9以上。多参数分析可能成为检验医学辅助诊断的有效方法。但由于本次的样本量较小，而且没有和其它癌症进行鉴别，所以具体诊断模型仍需要进一步的论证。