應用SELD I2TOF2MS技術建立卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌診斷的血漿蛋白質組學模型

[摘要] 　目的:通過蛋白質芯片2質譜技術結合生物信息學的支持向量機方法,篩選卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌患者差異表達的蛋白質峰,探討建立數學邏輯的卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌診斷模型及其意義。方法:采用表面增強激光解離飛行時間質譜( surface2enhanced laser desorp tion / ionization time of flightmassspectrometry, SELD I2TOF2MS)技術,運用CM10蛋白質芯片(一種弱陽離子芯片)分別檢測26例卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌和51例對照組(其中卵巢囊腫12例、子宮肌瘤31例、卵巢良性囊腺瘤8例)的血漿標本,對所得到的質譜數據采用BiomarkerWizard軟件分析,初步篩選蛋白質峰,結合生物信息學的支持向量機( support vectormachines, SVM)方法建立并測試卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌患者以及對照組的血漿蛋白質譜診斷模型。結果:應用SELD I2TOF2MS在CM10芯片上捕獲到的蛋白質,經過BiomarkerWizard軟件分析篩選出了卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌患者與對照組的71個差異蛋白質峰(P < 0. 01) ,利用SVM方法再次篩選獲得7個蛋白質峰組成卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌的蛋白質譜最優化模型,這7個蛋白質中質荷比(m / z)為4 099、4 477、4 123、4 081和3 938的表達上調,質荷比(m / z)為8 785和13 783的表達下降。經三倍交叉驗證后用盲法測定, 所建模型用于卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌患者與對照組鑒別的敏感度和特異度分別為84. 62%和96. 08% ,陽性預測值為92. 21%。結論:蛋白質芯片2質譜技術可以快速、有效地篩選出卵巢漿液性乳頭狀囊腺癌患者血漿差異蛋白質,結合SVM可建立有效的蛋白質質譜診斷模型,對卵巢癌診斷方法的建立具有潛在意義。