血清蛋白质指纹图谱预测模型在胰腺癌诊断中的应用研究

目的血清蛋白质指纹图谱预测模型在胰腺癌诊断中的建立及应用。方法应用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI—TOF—MS）技术，分析胰腺癌患者和健康对照者的血清蛋白质指纹图谱，从中筛选出与胰腺癌相关的血清差异蛋白质，通过生物信息学方法建立胰腺癌诊断预测模型，并通过盲法检测验证该模型的可靠性。比较该诊断预测模型与胰腺癌传统血清肿瘤标志物CA19-9对于胰腺癌诊断的灵敏度和特异度，评价其临床应用价值。结果采用金属亲和捕获芯片（IMAC3），在胰腺癌患者血清中发现了12个差异表达蛋白质，其中有6个蛋白质诊断胰腺癌的价值高于CA19-9；应用决策树原理，建立了由4个节点、5个终结点组成的胰腺癌血清蛋白质指纹图谱诊断预测模型；经盲法检测，该模型在区分胰腺癌与健康对照者时的灵敏度是90．7％（39／43），特异度是89．6％（43／48），均优于传统的肿瘤标志物CA19-9，诊断预测模型与CA19-9的系列试验可以将特异度提高至97．9％（47／48），而平行试验可以将灵敏度提高至95．3％（41／43）。结论血清蛋白质指纹图谱预测模型为胰腺癌的诊断提供了一条快速、简便、准确的新途径，并有助于筛选新的肿瘤标志物。