西安交通大学医学院第二附属医院（710004）
田应选 杨拴盈 南岩东 张 潍 周 斌 卜丽娜 霍树芬
浙江大学医学院第二医院肿瘤研究所
余捷凯 郑 树
肺鳞癌和腺癌是肺癌的主要组织类型；应用蛋白质组学方法比对两种肿瘤的差异蛋白是阐明其癌变机制、筛选分型和诊断标志的有效手段。但肿瘤组织的异质性是蛋白组学研究面临的主要问题。激光捕获显微切割（LCM）技术是解决肿瘤组织异质性问题的有效方法。其联合表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）蛋白质芯片技术可以从微量样品中筛选差异蛋白。我们应用LCM联合SELDI-TOF-MS 蛋白质芯片技术及支持向量机（SVM）方法进行肺腺癌和鳞癌差异蛋白组研究的可行性。将6 例新鲜肺腺癌及7 例肺鳞癌组织标本制备8um 厚度冰冻切片；改良HE 染色；用LCM选择性获取1.2×105/个同质腺癌细胞和1.45×105/个鳞癌细胞。经过PBS II＋型SELDI-TOF-MS 分析仪（IMAC 芯片）分析腺癌及鳞癌细胞的蛋白质表达谱并对比差异点；应用ZUCI-ProteinChip DataAnalyze System 软件包筛选并验证候选的标志蛋白的判别效能。结果表明在比较鳞癌和腺癌细胞间的SELDI 谱图，共筛选出87 个差异蛋白峰。将差异最明显的10 个蛋白峰作为潜在的候选标志蛋白。4种蛋白（分子量分别为2505 U、4004 U、4847 U、11412 U）在鳞癌中呈高表达；6 种蛋白（分子量分别为3333 U、3592 U、3848 U、5036 U、5191 U、5211 U）在鳞癌中低表达而在腺癌中呈高表达。其中4847 U 在鳞癌和腺癌中表达比较差异有统计学意义（P＜0.05）。随机组合10 个差异蛋白，形成组合模型；用SVM 和ROC 曲线建立分类预测模型并评价各模型效能；筛选出由3 个蛋白质点（分子量分别为4847 U、11412 U、3592 U）组合成的分型诊断模型。经盲法交叉验证该模型可以准确区分鳞癌和腺癌，其敏感度和特异度可达100%。提示LCM 联合SELDI 蛋白质芯片技术可以筛选敏感性高、特异性强的肺癌标志蛋白及分型诊断模型；该技术将为肺腺癌早期诊断研究提供新的有效工具。
