蛋白芯片技术检测肿瘤标志物对乳腺癌的临床价值

【摘要】： 目的:1.本课题是通过蛋白芯片(protein chip)技术检测乳腺癌(breast cancer)患者、乳腺良性病变患者和正常女性血清中肿瘤标志物(tumor markers)表达的差异,筛选出对乳腺癌有临床价值的肿瘤标志物,分析其诊断价值,探讨其升高的可能原因;2.通过蛋白芯片技术检测乳腺癌患者血清肿瘤标志物水平与肿瘤大小、淋巴结转移状况的相关性,探讨肿瘤标志物对病情判断的临床意义;3.检测乳腺癌患者手术前后、术后复发转移血清肿瘤标志物水平的变化并进行分析,探讨肿瘤标志物在乳腺癌病情监测,预后判断的临床意义;4.通过蛋白芯片技术的应用,分析蛋白芯片技术的临床价值。 方法:采用多肿瘤标志物蛋白芯片诊断系统,检测分析90例乳腺癌患者,60例乳腺良性病变和100例正常对照者血清12种常见肿瘤标志物,包括糖类抗原199(CA199)、甲胎蛋白(AFP)、神经原特异性烯醇化酶(NSE)、游离前列腺特异抗原(f-PSA)、前列腺特异杭原(PSA)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原242(CA242)、糖类抗原125(CA125)、糖类抗原153(CA153)、铁蛋白(FER)、人生长激素(HGH)和人绒毛膜促性腺激素(HCG);首先静脉采血,静置离心;试验前将标准品稀释;将各待测血清或不同浓度的标准品滴加到不同的芯片分格内;将蛋白芯片温育振荡,洗涤;芯片小方格内各加入反应液,温育振荡,取出弃去孔内液体;剥离蛋白芯片集成块的上部,放入洗盒中,洗涤4次;加入检测液,用HD-2001A蛋白芯片仪对蛋白芯片读取数据,获得结果。采用SPSS 13.0统计软件进行数据分析,计数资料采用χ~2检验;3组样本率的比较采用χ~2分割法;计量资料采用t检验;3组样本均数间的多重比较采用SNK-q检验;应用logisitic逐步回归筛选出有临床价值的肿瘤标志物,获得相应的数学模型即回归方程,通过ROC曲线分析CEA,FER,CA125,CA153及logistic回归结果的曲线下面积(AUC)。 结果:乳腺癌组CEA、CA125、FER、CA153水平均显著高于乳腺良性病变组和正常对照组,有显著统计学差异(P＜0.01);乳腺良性病变组CEA、CA125、FER、CA153与正常对照组差异无显著性意义(P＞0.05);而CA199、NSE、CA242、HCG、AFP、f-PSA、PSA、HGH在乳腺癌组、乳腺良性病变组和正常对照组间差异未见统计学意义;乳腺癌组与正常对照组血清CEA、CA125、FER、CA153的logistic回归方程P_1=1/1+e~(-(-1.29+2.25×CEA+3.12×CA125+10.59×CA153));乳腺癌组、正常对照组CEA、CA125、FER、CA153和联合CEA、CA125、CA153三种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数P_1的ROC曲线中,单独检测时CA153的AUC最大,有统计学意义(P=0.000),CA125、CA153、CEA、FER联合检测的AUC大于各项肿瘤标志物单项检测的AUC,有统计学意义(P=0.000)。 乳腺癌患者腋淋巴结转移组CEA、CA125、FER、CA153水平及阳性率高于无转移组,有显著统计学差异(P＜0.01);淋巴结转移组与无淋巴结转移组血清CEA、CA125、FER与CA153的logistic回归方程P_2=1/1+e~(-(-2.27+2.05×CEA+1.94×FER+1.06×CA125+1.84×CA153));淋巴结转移组与无淋巴结转移组血清CEA、CA125、FER、CA153和四种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数P_2的ROC曲线中,单独检测时FER的AUC最大,有统计学意义(P=0.000),四种肿瘤标志物联合检测的AUC大于各项肿瘤标志物单独检测的AUC,有统计学意义(P=0.000);乳腺癌患者肿瘤直径d＞3cm组CEA、CA125、FER、CA153水平均显著高于肿瘤直径d＜3cm组,有显著统计学差异(P＜0.01)。单因素logistic回归分析CEA,CA125,FER,CA153是肿瘤大小的危险因素。 乳腺癌患者术后组血清CEA、FER、CA125和CA153水平明显降低,与术前组比较,差异均有显著性意义(P＜0.01);手术后3个月患者血清CEA、FER、CA125和CA153水平与正常对照组比较,差异无显著性意义(P＞0.05);乳腺癌复发转移组患者血清CEA、FER、CA125、CA153水平与无复发转移组比较、差异均有显著性意义(P＜0.01);复发转移组与无复发转移组血清CEA、CA125与CA153的logistic回归方程P_3=1/1+e~(-(-21.00+11.50×CEA+20.31×CA125+21.70×CA153));复发转移组与无复发转移组CEA、CA125、FER、CA153和联合四种肿瘤标志物的logistic回归曲线转化参数P_3的ROC曲线中,单独检测CA153的AUC最大,有统计学意义(P=0.000);四种肿瘤标志物联合的AUC大于肿瘤标志物单项检测的AUC,有统计学意义(P=0.000)。 结论:应用蛋白芯片技术联合检测肿瘤标志物对乳腺癌的诊断、监测其复发和转移均有较高的临床价值;血清CA125、CA153、CEA、FER是乳腺癌辅助诊断的理想指标,其联合检测有利于提高乳腺癌的诊断率;血清CA125、CA153、CEA、FER为乳腺癌患者腋淋巴结转移的高危因素,与肿瘤大小正相关,其血清水平反映了机体的肿瘤负荷;动态监测CA125、CA153、CEA、FER对乳腺癌预后具有重要临床价值;联合检测CA125、CA153、CEA、FER对于乳腺癌淋巴结转移的判断,手术前后、复发转移的病情监测是比较理想的检测指标,是监测乳腺癌复发转移较好的肿瘤标志物组合;CA199,NSE,CA242,HCG,AFP,f-PSA,PSA,HGH这些指标对乳腺癌诊断价值较低;作为一种统计手段,logistic回归可改善诊断的灵敏度和特异性。

【关键词】：蛋白芯片 乳腺癌 肿瘤标志物 癌胚抗原 糖类抗原125 糖类抗原153 铁蛋白 logistic回归
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：R737.9
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