应用激光捕获显微切割联合液体芯片-质谱技术研究肺腺癌组织差异

来源：未知　作者：佚名　责任编辑：admin　发表时间:2011-10-31 07:57　

核心提示：基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(matrix assisted laser desorption/ionization time-of-fight massspectrometry, MALDI- TOF–MS)技术进行分析鉴定；应用径向基函数（radial basic function, RBF）神经网络算法筛选最佳的判别模式。

目的

研究肺腺癌患者组织差异蛋白，为筛选肺癌肿瘤标记提供科学依据。方法对6例肺腺癌及其配对正常肺组织行激光捕获显微切割(laser capture microdissection, LCM)；弱阳离子磁珠(magnetic beads based weak cation exchange, MB- WCX)分离纯化捕获的细胞；基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(matrix assisted laser desorption/ionization time-of-fightmassspectrometry, MALDI- TOF–MS)技术进行分析鉴定；应用径向基函数（radial basic function, RBF）神经网络算法筛选最佳的判别模式。

结果

LCM捕获肺腺癌2.895×106个细胞，配对正常肺组织1.584×106个细胞，同质性大于95％；比较肺腺癌及其配对正常肺组织差异蛋白表达谱，在质荷比(M/Z）800～10 000范围内，肺腺癌组筛选出221个蛋白峰，正常对照组筛选出239个蛋白峰，按PTTA从小到大排序，选取差异最显著的2个蛋白峰（M/Z为7521.5和5079.3）进行分析，结果显示2种蛋白在肺腺癌组多肽图谱中的相对丰度均大部分小于正常对照组；这2种蛋白的平均值标准差比较在腺癌组的均值峰度小于正常对照组。以7521.5Da（X轴）和5079.3Da （Y轴）建立坐标系得出样品分布图：肺腺癌组与正常对照组样品分布重叠区域较少，说明这两个蛋白的分组能力良好。应用RBF神经网络算法获得一个M/Z为3358.1、5079.3和7521.5组成的判别模型，其区分肺腺癌组与正常对照组的特异性及敏感性均为100%。结论应用LCM联合液体芯片-质谱技术筛选出肺腺癌差异表达蛋白并建立判别模型；该技术有可能成为肺癌筛查和早期诊断的强有力工具。

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