应用液体芯片-飞行时间质谱技术筛选血清中肺癌标志蛋白 - 杨拴盈 田应选 南岩东 卜丽娜 霍树芬 林秀丽 杜洁 尚文丽 (Xi'an jiao tong da xue xue bao. Journal of Xi'an Jiaotong University (medical sciences). Yi xue ban, 2011)
目的应用液体芯片-飞行时间质谱系统分析肺癌与对照组血清差异表达蛋白,筛选肺癌标志蛋白。方法将105例肺癌患者和90例对照者[44名正常人,46例良性肺疾病（BLDs）]的血清随机分成训练组（肺癌和对照各60例）和验证组[肺癌45例（早期13例,晚期32例）,对照30例（正常及BLDs各15例）]。应用ClinProt及相关分析工具软件ClinProTools结合遗传算法（GA）等生物统计学和生物信息学方法分析上述195份血清。进行归一化平滑处理总离子流图（TIC）,消除化学及电物理噪声;分析组间差异蛋白并计算差异大小,后按差异大小由大到小排列;应用GA对各差异蛋白的敏感性及特异性进行初步评价,建立判别模型并验证。结果比较肺癌及对照血清蛋白表达谱时共发现98个差异蛋白峰。质荷比（m/z）分别为1 865.81 u和4 054 u的蛋白在两组间差异最大,且这两种蛋白在肺癌组各样品谱图中的丰度大于正常对照组;以蛋白1 865.81 u为X轴,4 054 u为Y轴建立坐标系（坐标值代表相应蛋白丰度）,观察样品分布,可见两组样品混杂差区域较小,说明这两种蛋白的区分肺癌和对照（正常人和BLDs）的能力良好。应用GA,以训练组数据建立判别模型时,系统筛选出一个由m/z分别为3 192.082、862.554、643.495、336.64、3 954.88、9 288.98 u及4 209.64 u的7个特征峰组成的诊断模型。以验证组数据进行交叉验证时,该模型对肺癌及对照的识别率分别为82.22%（37/45）和80.00%（24/30）,对早期肺癌的识别率为76.92%（10/13）。鉴定所得到的m/z分别为1 778、1 8654、209 u蛋白峰,得出前两个蛋白峰均为C3f,而4 209 u则为真核细胞肽链释放因子。结论肺癌患者与正常人及BLDs患者血清蛋白质表达谱之间存在差异;使用ClinProTools结合GA等生物信息学方法有望筛选出肺癌诊断标志蛋白。