血清蛋白質譜在單純性室間隔缺損診斷中的應用

1、血清蛋白質譜在單純性室間隔缺損診斷中的應用            血清蛋白質譜在單純性室間隔缺損診斷中的應用    2008-5-9 11:38:01                        &

2、#160;                        【摘要】  目的 通過構建血清診斷模型，探討血清蛋白質譜在診斷單純性室間隔缺損中的意義。方法 采用病例對照研究設計，用CM10蛋白質芯片檢測56例單純性室間隔缺損患兒、85例兒科常見病患兒及23例其他先天性心臟病患兒血清，篩選血清差異蛋白，并構建診斷模型。結果 完整模型ROC曲線下面積、預測準確率、靈

3、敏度、特異度、陽性預測值及陰性預測值分別為0.988、95.00、100.00、92.42、87.18和100.00，簡化模型ROC曲線下面積、預測準確率、靈敏度、特異度、陽性預測值及陰性預測值分別為0.948、94.00、88.24、96.97、93.75和94.12。簡化模型與完整模型之間預測準確率、靈敏度及特異度比較，差異均無統計學意義(P>0.05)。結論 利用血清蛋白質譜建立的診斷模型能夠較好地區(qū)分病例與對照，對診斷室間隔缺損具有一定的發(fā)展和應用前景。     【關鍵詞】  血清蛋白質譜； 室間隔缺損； 病例對照研究 

4、       【Abstract】  Objective  To explore the value of serum protein profiling for diagnosis of isolated ventricular septal defect (VSD) through developing the serum diagnostic model. Methods  Using casecontrol design, serum samples from 56 isolated V

5、SD patients, 85 patients with common pediatric diseases and 23 patients with other congenital heart disease were detected by CM10 ProteinChip for searching the proteins that were significantly different between serum of VSD and control. Diagnostic model was established by Biomarker Patterns software

6、. Results  In the intact model and the terse model, the area under receiver operating characteristic curve, accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were 0.988 and 0.948, 95.00%(95/100) and 94.00%(94/100), 100.00%(34/34) and 88.24%(30/34), 92.4

7、2%(61/66) and 96.97%(64/66), 87.18%(34/39) and 93.75%(30/32), and 100.00%(61/61) and 94.12%(64/68), respectively. Between these two models, the accuracy, sensitivity, and specificity were similar (P>0.05). Conclusions  The model, constructed by serum protein profiling, has capability of dist

8、inguishing the cases from the controls, and shows great potential for diagnosis of VSD.    【Key words】  Serum protein profiling; Ventricular septal defect; Casecontrol study    單純性室間隔缺損(ventricular septal defect，VSD)是先天性心臟病(congenital heart disease,CHD)的常

9、見類型，傳統的影像學診斷方法不便于在人群中快速篩檢出VSD患兒及對其早期干預。本研究采用病例對照研究設計，利用表面增強激光解吸/電離飛行時間質譜(surfaceenhanced laser desorption/ionization timeofflight mass spectrometry,SELDITOFMS)技術獲取VSD患兒與非VSD其他患兒的血清蛋白質譜，并以此構建VSD的血清診斷模型，探討血清蛋白質譜對VSD的診斷意義。    1  材料與方法    1.1  材料 &#

10、160;          血清蛋白質譜在單純性室間隔缺損診斷中的應用    2008-5-9 11:38:01                             

11、                    6)。病例與對照在簡化決策樹模型中的分組情況見圖1。        圖1  簡化決策樹模型中病例與對照的分布（略）    Figure 1  Distribution of cases and controls in the mo

12、del    3  討論    VSD是最常見的CHD類型(廣西VSD占CHD的41.52)，盡管現有的影像學診斷方法，對VSD的識別都具有較高的靈敏度及特異度，但不便用于篩查，不能從人群中快速篩檢出VSD患兒并對其早期干預。而血清中所包含的大量的、可作為疾病標志物的蛋白質或多肽2,3，以及被視為各種疾病血清蛋白質組學研究及發(fā)展疾病血清學診斷技術的重要工具4的SELDITOFMS技術的日益完善，為發(fā)展VSD的血清學診斷技術提供了條件。    本研究采用病例對照研究的方法，利用SELDI

13、TOFMS技術獲取VSD患兒與非VSD患兒(兒科常見病患兒及其他CHD患兒)的血清蛋白質譜，并以篩選出的血清差異蛋白為預測變量，構建血清診斷模型，分析模型區(qū)分病例與對照的能力，探討利用血清蛋白質譜診斷VSD的價值，探索發(fā)展一種簡單有效的血清學診斷方法的可能性。    血清診斷模型分為完整模型和簡化模型，前者以所有有差異的蛋白質峰作為預測變量，評價各變量在模型中的意義，為建立簡化模型打基礎；后者以完整模型中意義較大的幾個蛋白質峰作為預測變量，突出診斷模型的實用性。這一方面是由于生命的復雜性，單一標志往往無法區(qū)分樣本人群，需要一個多標志的復雜模型5；另一方面考慮到臨床

14、應用的可行性，模型中不可包含過多變量。從所構建模型的結果來看，完整模型各項指標中陽性預測值最低，為87.18，靈敏度和陰性預測值均達到100.00；簡化模型中各項指標也在88.2496.97之間，且完整模型與簡化模型的主要診斷指標(預測準確率、靈敏度及特異度)均無統計學差異(P>0.05)，簡化模型可以替代完整模型。對簡化模型的驗證結果也比較理想，各項診斷指標在81.82100.00之間，說明其準確性和可靠性高，能夠較好地將VSD患兒與非VSD患兒區(qū)分開來，具有一定的發(fā)展和應用前景。    為了保證所建診斷模型具有較高的質量，筆者等在研究設計、實驗操作、數據

15、處理及建模等整個過程中采取了嚴格而全面的質量控制。所有研究對象均經過彩色超聲心動圖檢查；從多家醫(yī)院選取研究對象；以兒科常見疾病和其他CHD患兒作為對照，排除疾病炎性反應的干擾6并避免試驗準確度被過高估計7；保持實驗過程中操作的一致性；所有數據經過統一校正、去除基線噪音及標化，并棄去02 000 Da的數據，避免各種可能因素的干擾8；分層隨機抽樣的方法抽取蛋白質質譜原始數據形成訓練集和測試集，降低選擇性偏倚。但由于條件所限，本研究只選擇了1種較為常用的弱陽離子蛋白質芯片檢測病例與對照的血清蛋白質譜，且所構建的血清診斷模型的穩(wěn)定性還需進一步驗證，這些不足之處有待于在后續(xù)研究中予以完善。 

16、   【參考文獻】  仇小強，覃益敏，謝曉宇，等. 1 286例先天性心臟病患兒致病因素的調查研究 J. 同濟醫(yī)科大學學報， 1999，28(5)：399401.     Liotta LA, Ferrari M, Petricoin E. Clinical Proteomice: Written in blood J. Nature, 2003，425(6961):905.    3 Thadikkaran L, Siegenthaler MA, Crettaz D, et

17、 al. Recent advances in bloodrelated proteomics J. Proteomics, 2005,5(12):30193034.    4 Bons JA, Wodzig WK, van DieijenVisser MP. Protein profiling as a diagnostic tool in clinical chemistry: a review J. Clin Chem Lab Med， 2005,43(12):12811290.    5 Seibert V

18、, Wiesner A, Buschmann T, et al. Surfaceenhanced laser desorption ionization timeofflight mass spectrometry (SELDI TOFMS) and ProteinChip technology in proteomics research J. Pathol Res Pract, 2004,200(2):8394.    6 Seibert V, Ebert MP and Buschmann T. Advances in clinical cancer proteomics: SELDIToFmass spectrometry and biomarker discovery J. Bri