应用CLINPROT技术建立乳腺癌早期诊断预测模型

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背景目前乳腺癌为女性疾病中发病率最高的恶性肿瘤之一,给世界范围内患乳腺癌的女性患者带来沉重的经济、社会和思想负担。目前临床上用于乳腺癌的筛查及诊断方法效果并不理想。乳腺癌的筛检和早期诊断正在从传统的检测方法向基因诊断和分子生物学方向发展。从血清中寻找确切可靠用于乳腺癌诊断的特异性生物标志物在临床上已是迫切需要解决的问题。寻找肿瘤标志物是蛋白组学研究的主要方向之一,Clinprot技术为乳腺癌标志物的筛选提供了理想的技术平台。目的分析比较乳腺癌与健康对照者血清蛋白质谱的差异,筛选特异性蛋白标志物,建立乳腺癌诊断预测模型,评价其在乳腺癌诊断中的价值。方法收集58例乳腺癌患者和57例健康女性的血清,按照随机原则将样本分为建模组和验证组,应用弱阳离子纳米磁珠(MB-WCX)结合基质辅助激光解吸离子飞行质谱(matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry, MALDI-TOF-MS)技术建立乳腺癌与正常人血清蛋白质谱,采用Flex Analysis3.3软件处理优化蛋白质谱图,利用Clinpro Tools2.2软件对建模组(乳腺癌患者29例和健康对照者28例)血清差异蛋白进行定量分析,选择遗传算法(Genetic Algorithm GA)建立乳腺癌诊断预测模型,然后利用诊断模型对验证组(乳腺癌患者29例和健康对照者29例)进行盲筛验证来评价诊断模型的诊断价值。结果通过比较乳腺癌患者与健康女性的血清蛋白质谱,筛选出29个显著差异蛋白质峰(P<0.05)。其中在乳腺癌中表达上调2个,表达下调27个,利用其中8个差异峰(质荷比分别为698.3、797.37、1449.56、1466.65、1520.74、1584.55、2379.26、2739.69)建立诊断模型,获得了96.55%(28/29)的敏感性和96.42%(27/28)的特异性,经独立样本双盲验证,得到灵敏度为93.10%(27/29),特异度为96.55%(28/29)。结论应用CLINPROT技术可筛选出乳腺癌与健康女性血清蛋白质谱存在的差异蛋白质,据此建立的诊断模型具有较高的敏感性和特异性,对于乳腺癌的辅助诊断有一定的临床意义。
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