西安交通大学医学院第二附属医院（710004）
杨拴盈 南岩东 田应选 张 潍 周 斌 卜丽娜 霍树芬
浙江大学医学院附属第二医院肿瘤研究所
余捷凯 郑 树
探讨应用激光捕获显微切割（LCM）联合表面增强激光解吸电离飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）蛋白质芯片技术检测非小细胞肺癌（NSCLC）和正常及良性肺疾病实质细胞表达蛋白质谱，筛选差异蛋白，构建标志蛋白组合模型的方法，评价标志蛋白在NSCLC 发病机制、早期诊断和鉴别诊断方面的价值。采用LCM 技术分别分离、纯化13 例NSCLC、11 例配对的正常肺组织及6 例良性肺疾病组织实质细胞，SELDI 蛋白质芯片技术筛选差异蛋白，支持向量机（SVM）建立判别模型，留一法验证判别效果。结果表明应用LCM 技术成功的分离出感兴趣的细胞，其同质性在3 组中均＞95%；NSCLC和正常肺组织的质谱数据共测到123 个M/Z 峰，98 个M/Z 峰强度在两组间比较差异具有统计学意义（P＜0.05），筛选出一个约登指数最高的组合模型，其3 个标志蛋白M/Z 分别为4282000、3201000和4252000，经留一法交叉验证，在测试集上的判别结果为特异性为90.91%，敏感度为100%，阳性预测值为92.86%；NSCLC 和良性肺疾病的质谱数据共测到188 个M/Z 峰，54 个M/Z 峰强度在两组间比较差异具有统计学意义（P＜0.05），筛选出一约登指数最高的组合模型，其2 个标志蛋白的M/Z分别为 3204000 和3701000，经留一法交叉验证，在测试集上的判别结果为特异性为100%，敏感度为100%，阳性预测值为100%。提示LCM 技术能够成功的分离感兴趣的细胞，较好的解决了肺癌组织蛋白质组学研究中异质性的问题；SELDI 蛋白质芯片结合SVM 可有效筛选差异蛋白质；建立的标志蛋白组合模型具有灵敏度高、特异度强的特点。
