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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:谢艳茹[1] 黄建瑾[2] 余捷凯[2] 李旭芬[2] 丁凌[2]
机构地区:[1]丽水市中心医院,浙江丽水323000 [2]浙江大学医学院附属第二医院,浙江杭州310009
出 处:《肿瘤学杂志》2010年第8期610-613,共4页Journal of Chinese Oncology
基 金:浙江省教育厅课题(20050950)
摘 要:[目的]应用SELDI-TOF-MS技术探索肺癌患者血清中与化疗敏感性相关的蛋白质。[方法]收集2005年4月至2008年11月初治晚期肺癌28例化疗前血清标本,以CM10芯片(阳离子交换蛋白芯片)为检测介质,经表面加强激光解吸电离—飞行时间—质谱(SELDI-TOF-MS)测定蛋白质质谱,筛选出各化疗方案CR、PR、SD、PD的患者血清中蛋白表达的肽链指纹图谱,寻找与肺癌患者化疗敏感相关的差异蛋白峰,用人工神经网络建立肺癌血清蛋白质指纹图谱化疗敏感相关模型,并做交叉验证评估其诊断的敏感度和特异性。[结果]通过化疗获益组与化疗抗拒组比较,得到7个差异蛋白峰,并以此建立诊断预测模型,其敏感度为92.31%,特异性为100%。验证结果敏感度为76.92%,特异性为87.50%。其中m/z为5482、4969的蛋白质峰在化疗获益组中表达明显高于化疗抗拒组,而m/z为4140的蛋白质峰在化疗抗拒组中表达明显高于化疗获益组。[结论]运用SELDI-TOF-MS技术所建立的肺癌血清蛋白质指纹图谱模型在预测肺癌化疗敏感性中具有较好敏感度与特异性,可望成为较好的预测工具。
关 键 词:肺肿瘤 化疗敏感性 蛋白芯片 SELDI-TOF-MS技术
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