应用SELDI-TOF-MS技术初步建立结直肠癌区域淋巴转移分类树模型

［摘要］目的？寻找血清中与结直肠癌淋巴结转移相关的特异性生物标志物。方法？应用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱仪（SELDI-TOF-MS）检测结直肠癌患者血清的蛋白质谱，利用配套软件进行蛋白质峰值鉴定、聚类并建立分类树模型。70例伴区域淋巴结转移的结直肠癌患者和75例年龄、性别匹配，无区域淋巴结转移的结直肠癌患者作为训练组，通过软件分析得到分类树模型，以35例伴区域淋巴结转移的结直肠癌患者和30例年龄、性别匹配，无区域淋巴结转移的结直肠癌患者作为测试组进行独立样本的双盲验证。结果？共识别出46种组间差异蛋白，其中由质荷比（M/Z）为3104、3781、5867、7970、9290五种蛋白构成的分类树模型可以有效鉴别结直肠癌患者伴或不伴区域淋巴结转移，灵敏度和特异度分别为94.3%（66/70）和100.0%（75/75），经双盲验证其灵敏度、特异度、阳性预测值分别为91.4%（32/35）、96.7%（29/30）、97.0%（32/33）。结论？所建立的分类树模型可以准确鉴别结直肠癌患者伴？或不伴区域淋巴结转移，对结直肠癌的术前筛查有重要价值。