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血清蛋白质谱结合人工神经网络在胃癌诊断中的研究被引量：1: 2010年; 目的建立筛选胃癌血清蛋白质谱的人工神经网络（ANN）诊断模型。方法将84例胃癌患者和75例对照者的血清样本按照随机数字表法随机分为训练集（106例）和测试集（53例）。首先应用表面加强激光解吸电离一飞行时间质谱（SELDI．TOF．MS）技术及弱阳离子交换表面芯片（CMIO）检测训练集样本，结合反向传播ANN的方法建立诊断模型，进一步检测测试集样本并评价该模型的诊断价值。结果胃癌患者与对照者血清蛋白质谱图有5个明显表达差异的蛋白质峰（尸〈0．05），质荷比分别为7567、6742、5262、4869、4256m／z，5个蛋白质峰作为标志蛋白建立ANN诊断模型。利用该模型对胃癌患者进行盲法预测，结果表明其对胃癌的诊断灵敏度和特异度分别为90．O％和91．3％。结论胃癌血清蛋白质谱结合ANN建立的诊断模型对胃癌诊断具有较高的灵敏度和特异度，可用于胃癌早期诊断与肿瘤标志物筛选研究。; 奉镭邓明明王开正张巍; 关键词：胃肿瘤光谱法基质辅助激光解吸电离

蛋白指纹图谱蛋白芯片技术检测诊断早期胃癌的临床意义被引量：2: 2012年; 目的:应用SELDI蛋白质芯片检测胃癌患者血清蛋白质指纹图谱,筛选候选肿瘤标志物以建立诊断模型,并探讨其诊断早期胃癌的临床意义。方法:表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及其配套蛋白质芯片检测80例胃癌患者(Ⅰ/Ⅱ期40例与Ⅲ/Ⅳ期40例)、80例良性胃病患者(胃溃疡40例与慢性萎缩性胃炎40例)和80例健康人的血清蛋白质质谱。将部分研究对象随机分为训练集(40例胃癌、20名良性胃病与20名健康人群)和验证集(40例胃癌、20名良性胃病与20名健康人群),前者用于筛选胃癌差异蛋白标志物并建立人工神经网络诊断模型,后者用于模型诊断效度的盲法验证。结果:质荷比(m/z)分别为2927、3217、3236、3287的4个蛋白质峰组合所构建的诊断模型能达到诊断胃癌患者的最佳诊断效果,灵敏度90.0%,特异度92.5%。结论:SELDI蛋白芯片技术在胃癌的诊断尤其是早期诊断、术前分期及候选肿瘤标志物筛选等方面具有一定价值,值得进一步研究。; 奉镭王烜王专邓明明; 关键词：早期胃癌 SELDI 蛋白质质谱人工神经网络

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四川省卫生厅科研基金(070242)