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[目的]应用SELDI-TOF-MS技术探索肺癌患者血清中与化疗敏感性相关的蛋白质.[方法]收集2005年4月至2008年11月初治晚期肺癌28例化疗前血清标本,以CM10芯片(阳离子交换蛋白芯片)为检测介质,经表面加强激光解吸电离-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)测定蛋白质质谱,筛选出各化疗方案CR、PR、SD、PD的患者血清中蛋白表达的肽链指纹图谱,寻找与肺癌患者化疗敏感相关的差异蛋白峰.用人工神经网络建立肺癌血清蛋白质指纹图谱化疗敏感相关模型,并做交叉验证评估其诊断的敏感度和特异性.[结果]通过化疗获益组与化疗抗拒组比较,得到7个差异蛋白峰,并以此建立诊断预测模型,其敏感度为92.31

作者:谢艳茹;黄建瑾;余捷凯;李旭芬;丁凌

来源:肿瘤学杂志 2010 年 16卷 8期

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作者:
谢艳茹;黄建瑾;余捷凯;李旭芬;丁凌
来源:
肿瘤学杂志 2010 年 16卷 8期
标签:
肺肿瘤 化疗敏感性 蛋白芯片 SELDI-TOF-MS技术
[目的]应用SELDI-TOF-MS技术探索肺癌患者血清中与化疗敏感性相关的蛋白质.[方法]收集2005年4月至2008年11月初治晚期肺癌28例化疗前血清标本,以CM10芯片(阳离子交换蛋白芯片)为检测介质,经表面加强激光解吸电离-飞行时间-质谱(SELDI-TOF-MS)测定蛋白质质谱,筛选出各化疗方案CR、PR、SD、PD的患者血清中蛋白表达的肽链指纹图谱,寻找与肺癌患者化疗敏感相关的差异蛋白峰.用人工神经网络建立肺癌血清蛋白质指纹图谱化疗敏感相关模型,并做交叉验证评估其诊断的敏感度和特异性.[结果]通过化疗获益组与化疗抗拒组比较,得到7个差异蛋白峰,并以此建立诊断预测模型,其敏感度为92.31