血清蛋白质指纹图谱在胰腺癌诊断预后和疗效评估中的应用

摘要

目的建立胰腺癌血清学诊断模型,探讨评估胰腺癌分期和治疗疗效的生物学标志物。方法采用强阴离子交换（SAX2）芯片和表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪（SELI-TOF-MS）技术,测定58例胰腺癌患者和51例正常对照者的血清蛋白质指纹图谱;应用Biomarker Wizard统计软件以及决策树算法、Logistic回归和ROC曲线,建立决策树和二分类回归诊断模型。结果在质荷比（M/Z）值为2000～30 000范围内,建立10个决策树诊断模型,其预测胰腺癌的正确率为92.9%（13/14）,诊断胰腺癌的敏感性为83.3%,特异性为100%。应用Logistic回归联合多种差异蛋白峰诊断胰腺癌的曲线下面积（AUC）为0.976±0.011（P＜0.001）,敏感性为77.6%～91.4%,特异性为92.2%～100%。联合6个差异蛋白峰诊断胰腺癌Ⅰ与Ⅱ期、Ⅱ与Ⅲ期以及Ⅲ与Ⅳ期的AUC值分别为0.897±0.054、0.978±0.021和0.792±0.107（P＜0.05）。胰腺癌组中高表达的差异蛋白峰（M/Z 4016）在手术前后有下调趋势（P＜0.05）。结论应用SELDI-TOF-MS技术进行胰腺癌血清蛋白质指纹图谱分析,采用统计学方法建立胰腺癌决策树和二分类回归诊断模型,对胰腺癌的诊断和鉴别诊断有一定的价值;筛选出的差异蛋白峰对胰腺癌的预后和疗效评估有一定的应用价值。