论文摘要
我国胃癌发病率和死亡率占所有恶性肿瘤中的比率在农村为第一位,在城市为第二位,每年约有20万人死于胃癌,因此胃癌目前仍是我国严重的公共卫生问题和癌症防治研究工作的重点。长期以来我国一直是胃癌高发区,胃癌发病率和死亡率近年来在广大农村也未见明显下降趋势。迄今关于胃癌发病机制和早期诊断的研究仍没有重大突破,尚不能满足临床对胃癌进行有效控制的需要。胃癌患者不良预后主要是由于不能早期诊断,明确诊断时大多数已到进展期。另一方面,大多数得到手术治疗机会的患者在术后仍有相当数量的病人因重要脏器的转移而不可避免地导致死亡。目前依靠胃镜检查是发现早期胃癌的有效手段,但胃镜检查存在诸多不便,不适于作为筛查手段在大规模的人群中推广使用。寻找一种简单易行、灵敏度高、特异性强的早期胃癌诊断方法是当务之急。胃癌器官转移率国内报道为(64.2%),其中男性以肝转移最多(38.1%),女性则以卵巢转移多见(43.6%)。临床诊断肝转移的胃癌病例平均生存期仅为5.5个月;临床诊断卵巢转移的胃癌病例66%生存期仅为半年。因此,如何解决胃癌肝转移、卵巢转移早期诊断和防治的难题,已成为提高胃癌患者术后5年生存率所面对的最大挑战。表面增强激光解吸离子化-飞行时间质谱(SELDI-TOF)技术是新发展的蛋白质组学分析技术。根据定位于芯片表面物质的性质不同,可将所用芯片分为化学型芯片和生物型芯片。化学型芯片借芯片表面特定界质,通过疏水力、静电力、共价键等结合样品中的蛋白质。生物型芯片则是把生物活性分子(如抗体、受体、酶等)结合到芯片表面捕获相关蛋白质分子。近两年来,该技术在差异蛋白质组学、蛋白质分子相互作用、疾病诊断等方面得到了广泛应用,为差异蛋白质组学研究提供了强有力的技术平台。本研究采用SELDI-TOF蛋白质芯片技术,检测健康者、胃良性病患者、胃癌不同临床病理分期及不同分化程度患者血清蛋白指纹图谱,通过比交分析各组蛋白质指纹图谱差异,寻找出与胃癌发生、发展不同阶段相关的血清蛋白质指纹图谱,为进一步探讨胃癌发生发展的机理、筛选与不同生物学特征及不同临床病理分期相关的蛋白质分子标志打下基础。实验材料和方法(一)临床病例资料及血清标本收集1.临床病例资料:收集2004-2005年中国医科大学、沈阳军区总医院收治并经术后系统病理诊断证实的胃癌患者57例,男:女39:18;年龄42~84岁,平均年龄60±15.3岁;组织学分型及分化程度(34例):高分化腺癌7例;中分化腺癌10例;低分化腺癌11例;印戒细胞癌(SRC)6例。临床病理分期:早期胃癌19例,进展期38例;进展期胃癌转移情况:3例不伴转移,伴淋巴结转移35例;伴脏器转移12例(均同时有淋巴结转移):肝转移9例,卵巢转移2例,肾转移1例。将本组病例分为3组:早期胃癌组(19例)、不伴脏器转移之进展期胃癌组(25例)、伴脏器转移之进展期胃癌组(12例)。解放军306医院提供除胃以外的消化道癌肝转移患者9例,用于与本组胃癌肝转移做比较分析。收集沈阳军区总医院、中国医科大学附属第一医院经胃镜活检及病理确诊的胃良性病患者7例,其中不典型增生2例,慢性萎缩性胃炎2例,胃息肉1例,胃溃疡2例。解放军306医院提供健康者30例,其中男18例,女12例,年龄35~78岁,平均年龄49±18.2岁,来源于肝功、肾功、彩色超声等检查均正常且排除有其它系统性慢性疾病史的健康体检人群。2.血清标本收集:采集患者接收治疗前早晨空腹静脉血,静置凝结,于2500rpm离心5min,分装血清,冻存于-70℃冰箱中备用。(二)仪器、材料及蛋白质芯片检测方法1.仪器、芯片及主要试剂:表面增强激光解吸电离飞行时间质谱仪(SELDI-TOF,美国Ciphergen公司),化学修饰的WCX2芯片。所用尿素、乙腈、三氟乙酸、Tris-HCl pH9.0、CHAPS、DTT、NaAc、HPLC H2O、Hepes等均购自Sigma公司。2.血清蛋白质质谱检测方法:血清样品前处理:取3μl血清加6μl U9处理液(pH9.0),充分混匀,冰浴振荡30min,加入108μl结合缓冲液(100mmol/LNaAc,pH4.0),立即混匀。上样及洗脱:将WCX2芯片装入bioprocessor中,每孔加入200μl结合缓冲液,室温振荡洗涤2次,5min/次,甩干。每孔分别加入100μl样品混合液,振荡孵育1h,甩去样品,用200μl洗脱缓冲液(100mmol/LNaAc,pH4.0)室温振荡洗涤2次,5min/次,甩干;再用HPLC H2O洗涤1次,立即甩干。拆开bioprocessor,取出芯片,晾干后,每点加2次0.5μl SPA,晾干后上机检测。3.数据采集及统计学处理:采用蛋白飞行质谱仪(PBSⅡ-C型)对结合在WCX2芯片上的血清蛋白进行读取分析,设定最高检测分子量为50kD,优化范围为2kD-20kD,激光强度190,检测敏感度为8,将1kD以下的峰滤去。采用Ciphergen Proteinchip3.1版本的分析软件自动采集数据,用质谱峰下面积表示蛋白质丰度。采用Biomarker Wizard软件分析蛋白质指纹图谱,确定两组间蛋白峰值的差异。在对数据进行t检验时,P<0.05视为差异具有统计学意义。(三)早期胃癌树状分类模型建立及盲筛评估方法1.早期胃癌预警决策树分类器模型初步建立1.1参与训练、建模的病例资料:在本组病例中随机挑选30例胃癌患者(早期10例、进展期中不伴脏器转移14例、伴远隔脏器转移6例)及30例正常对照作为训练组参加建模。1.2早期胃癌预警决策树分类器模型建立方法与主要步骤:建模方法:采用Ciphergen公司Biomarker Patterns Software初步建立早期胃癌预警决策树分类器模型。建模中采用Gini分布索引方法形成CART决策树(分类和回归树),同时选用决策树袋法,以克服向前可变选择过程中(如决策树)的不稳定性,并提高总体分类性能。建模主要步骤:选择论文一中筛选的早期胃癌与正常对照组之间的49个差异蛋白质峰信号簇构成决策树(树状分类器),按49个质点的高维特征将其划分为小的矩形,并将每个矩形划分为“癌”、“非癌”。以30例胃癌、30例正常对照作为训练组,以其差异蛋白质波峰强度为基础进行学习训练,确定判断癌与非癌的蛋白质丰度阈值(界值)。按照49个差异蛋白质在训练组中癌与非癌鉴别过程中的权重打分并排序,按权重排序原则首先选用单一蛋白质,然后再试用多个蛋白质相互组合进行树状分类器模型构建。通过学习和自我训练,以能达到对训练组标本最佳分类的蛋白质或蛋白质组合作为初步构建的早期胃癌预警树状分类器模型。2.采用盲筛实验评估早期胃癌预警决策树分类器模型2.1参与盲筛实验的病例资料:本组病例中未参加建模的27例胃癌患者(早期胃癌9例、进展期中不伴脏器转移12例、伴远隔脏器转移6例)、7例良性患者及19例健康对照。2.2盲筛实验方法:采用Ciphergen公司蛋白质芯片质谱分析仪配置的Biomarker Patterns软件初步建立早期胃癌预警决策树分类器模型。分别用上述建立的树状分类模型对盲筛组标本蛋白质指纹图谱数据做出相应的“癌”与“非癌”的判定,判定结果与标本实际病理诊断相符为判别正确,否则为错误。2.3对初步建立的早期胃癌预警决策树分类器模型进行评估:根据盲筛实验结果,采用敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、总有效率等指标对模型分类效果进行评估。结果1.健康者、胃良性病变及早期胃癌患者血清蛋白质指纹图谱变化胃良性病变与健康者相比较其差异蛋白质达26种之多,但与早期胃癌患者间的差异蛋白质仅6种,早期胃癌与健康对照差异蛋白质数量达42种,其中27种蛋白质在早期胃癌中低表达,15种在早期胃癌中高表达。健康者、胃良性病变、早期胃癌不同阶段,8367、31851 M/Z两种差异蛋白在血清中的含量呈进行性增高,而4799、6196 M/Z等蛋白质则呈进行性降低。早期胃癌组血清中6196、6366 M/Z蛋白质表达较胃粘膜良性病变组明显降低。2.不同分化程度胃癌患者血清蛋白质指纹图谱变化发现高、低分化胃癌血清蛋白质谱有不同特征,其中M/Z为2091、2197、2281等蛋白在低分化胃癌组呈高表达,而M/Z为34927蛋白在高分化胃癌组呈高表达。3.不同临床病理分期胃癌患者血清蛋白质指纹图谱变化进展期与早期胃癌组之间检出19种显著差异表达蛋白质;伴脏器转移组与早期胃癌组之间检出13种显著差异表达蛋白质;进展期胃癌中,伴脏器转移组与不伴脏器转移组之间检出7种显著差异表达蛋白质。初步分析表明,5种差异蛋白质在胃癌发生发展的不同阶段呈现明显的趋势性变化,其中M/Z为4078、3895、4289的三种蛋白质呈逐渐下降趋势,11687、36997两种蛋白质则呈现表达升高的趋势。4.胃癌肝转移与其它消化道癌肝转移蛋白质指纹图谱变化在9例胃癌肝转移与9例其它消化道癌肝转移患者的血清差异蛋白质指纹图谱比对分析中,共获得16种差异蛋白质峰谱,其中9种差异蛋白质在胃癌肝转移组显著高于其它消化道癌肝转移组,分别是N/Z为2923、2024、10260、3887、3102、9288、2637、2952、8149的蛋白质;另外7种M/Z为4329、5836、5085、4887、5067、6196、5705的蛋白质则显著低于非胃消化道癌肝转移组。更有意义的是,与非胃消化道癌肝转移组相比,胃癌肝转移组显著差异表达的4887、6196、10260、9288 M/Z四种蛋白质与正常对照组比较也有显著性差异5.早期胃癌决策树分类器模型构建与盲筛验证本实验共建立3个早期胃癌决策树分类器模型。模型Ⅰ由6196 M/Z单一蛋白质构成,用模型Ⅰ对未参加建模的27例胃癌、7例胃良性病患者及19例健康者进行识别试验(盲筛)。盲筛结果:27例胃癌诊断正确率为96.3%(26/27),仅有1例被误判为非癌;19例健康者诊断正确率为89.5%(17/19),仅有2例被误判为胃癌;7例胃良性病变诊断正确率为42.9%(3/7),有4例被误判为胃癌。模型Ⅰ对盲筛组胃癌与非胃癌的鉴别试验,其敏感性为96.3%,特异性76.9%,阴性预测值95.2%,阳性预测值81.3%,总有效率86.8%。模型Ⅱ主要由6366 M/Z蛋白质构成,用模型Ⅱ对未参加建模的27例胃癌、7例胃良性病患者及19例健康者进行识别试验(盲筛),结果27例胃癌诊断正确率为96.3%(26/27),仅有1例被误判为非癌;19例健康者诊断正确率为100%(19/19);7例胃良性病变诊断正确率为42.9%(3/7),有4例被误判为胃癌。模型Ⅱ用于盲筛组胃癌与胃良性病、健康者鉴别的敏感性为96.3%,特异性84.6%,阴性预测值95.7%,阳性预测值86.7%,总有效率90.6%。模型Ⅲ主要由M/Z为13738,8931,2048三种差异蛋白质构成。用模型Ⅲ对盲筛组患者盲筛,结果27例胃癌诊断正确率为96.3%(26/27),仅有1例被误判为非癌;19例健康者诊断正确率为94.7%(18/19),有1例被误判为胃癌;7例胃良性病变诊断正确率为14.3%(1/7),有6例被筛为胃癌。模型Ⅲ对盲筛组胃癌鉴别的敏感性为96.3%,特异性73.1%,阴性预测值94.7%,阳性预测值78.8%,总有效率84.9%。在上述盲筛试验中,9例早期胃癌患者均被准确识别鉴定。结论1.与健康对照组相比较,早期胃癌组血清蛋白质指纹图谱有显著差异,提示血清蛋白质指纹图谱对早期胃癌预警可能有潜在的应用前景。本研究初步筛出6366、6196M/Z等几种在早期胃癌患者血清中低表达的蛋白质,目前尚未见文献报道,有可能成为新的早期胃癌预警分子。2.不同分化程度的胃癌具有不同的血清蛋白质指纹图谱,其中低分化胃癌组血清蛋白质指纹图谱与其它分化程度胃癌组相比差异显著,提示低分化胃癌涉及的基因及蛋白表达异常可能更为复杂。3.本实验共获得16种胃癌肝转移与其它消化道癌肝转移血清差异蛋白,其中6196、4887、10260、9288M/Z等可能有望用于胃癌肝转移与其它消化道癌肝转移之间鉴别的指标。4.本实验建立了3个有助于早期胃癌预警的决策树分类器模型,最有效的模型Ⅱ主要由6366 M/Z蛋白质构成,对盲筛组的盲筛实验结果为:敏感性96.3%,特异性84.6%,阴性预测值95.7%,阳性预测值86.7%,总有效率90.6%。盲筛组9例早期胃癌盲筛结果符合率100%。其潜在的应用价值尚需进一步深入研究。但本实验结果也显示上述模型在胃癌与胃良性病变鉴别上有一定局限性。
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标签:血清蛋白质指纹图谱论文; 蛋白质芯片论文; 胃癌论文; 癌发生发展论文;