西安交通大學醫學院第二附屬醫院
田應選 楊拴盈 南巖東 張 濰 周 斌 卜麗娜 霍樹芬

浙江大學醫學院第二醫院腫瘤研究所 余捷凱 鄭 樹

肺鱗癌和腺癌是肺癌的主要組織類型；應用蛋白質組學方法比對兩種腫瘤的差異蛋白是闡明其癌變機制、篩選分型和診斷標志的有效手段。但腫瘤組織的異質性是蛋白組學研究面臨的主要問題。激光捕獲顯微切割（LCM）技術是解決腫瘤組織異質性問題的有效方法。其聯合表面增強激光解吸離子化飛行時間質譜（SELDI-TOF-MS）蛋白質芯片技術可以從微量樣品中篩選差異蛋白。

我們應用LCM聯合SELDI-TOF-MS 蛋白質芯片技術及支持向量機（SVM）方法進行肺腺癌和鱗癌差異蛋白組研究的可行性。將6 例新鮮肺腺癌及7 例肺鱗癌組織標本制備8um 厚度冰凍切片；改良HE 染色；用LCM選擇性獲取1.2×105/個同質腺癌細胞和1.45×105/個鱗癌細胞。經過PBS II＋型SELDI-TOF-MS 分析儀（IMAC 芯片）分析腺癌及鱗癌細胞的蛋白質表達譜并對比差異點；應用ZUCI-ProteinChip DataAnalyze System 軟件包篩選并驗證候選的標志蛋白的判別效能。

結果表明在比較鱗癌和腺癌細胞間的SELDI 譜圖，共篩選出87 個差異蛋白峰。將差異最明顯的10 個蛋白峰作為潛在的候選標志蛋白。4種蛋白（分子量分別為2505 U、4004 U、4847 U、11412 U）在鱗癌中呈高表達；6 種蛋白（分子量分別為3333 U、3592 U、3848 U、5036 U、5191 U、5211 U）在鱗癌中低表達而在腺癌中呈高表達。其中4847 U 在鱗癌和腺癌中表達比較差異有統計學意義（P＜0.05）。隨機組合10 個差異蛋白，形成組合模型；用SVM 和ROC 曲線建立分類預測模型并評價各模型效能；篩選出由3 個蛋白質點（分子量分別為4847 U、11412 U、3592 U）組合成的分型診斷模型。經盲法交叉驗證該模型可以準確區分鱗癌和腺癌，其敏感度和特異度可達100%。提示LCM 聯合SELDI 蛋白質芯片技術可以篩選敏感性高、特異性強的肺癌標志蛋白及分型診斷模型；該技術將為肺腺癌早期診斷研究提供新的有效工具。