用激光捕获显微切割联合蛋白质芯片筛选肺腺癌和鳞癌组织差异蛋白研究

西安交通大学医学院第二附属医院
田应选 杨拴盈 南岩东 张 潍 周 斌 卜丽娜 霍树芬

浙江大学医学院第二医院肿瘤研究所 余捷凯 郑 树

肺鳞癌和腺癌是肺癌的主要组织类型；应用蛋白质组学方法比对两种肿瘤的差异蛋白是阐明其癌变机制、筛选分型和诊断标志的有效手段。但肿瘤组织的异质性是蛋白组学研究面临的主要问题。激光捕获显微切割（LCM）技术是解决肿瘤组织异质性问题的有效方法。其联合表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）蛋白质芯片技术可以从微量样品中筛选差异蛋白。

我们应用LCM联合SELDI-TOF-MS 蛋白质芯片技术及支持向量机（SVM）方法进行肺腺癌和鳞癌差异蛋白组研究的可行性。将6 例新鲜肺腺癌及7 例肺鳞癌组织标本制备8um 厚度冰冻切片；改良HE 染色；用LCM选择性获取1.2×105/个同质腺癌细胞和1.45×105/个鳞癌细胞。经过PBS II＋型SELDI-TOF-MS 分析仪（IMAC 芯片）分析腺癌及鳞癌细胞的蛋白质表达谱并对比差异点；应用ZUCI-ProteinChip DataAnalyze System 软件包筛选并验证候选的标志蛋白的判别效能。

结果表明在比较鳞癌和腺癌细胞间的SELDI 谱图，共筛选出87 个差异蛋白峰。将差异最明显的10 个蛋白峰作为潜在的候选标志蛋白。4种蛋白（分子量分别为2505 U、4004 U、4847 U、11412 U）在鳞癌中呈高表达；6 种蛋白（分子量分别为3333 U、3592 U、3848 U、5036 U、5191 U、5211 U）在鳞癌中低表达而在腺癌中呈高表达。其中4847 U 在鳞癌和腺癌中表达比较差异有统计学意义（P＜0.05）。随机组合10 个差异蛋白，形成组合模型；用SVM 和ROC 曲线建立分类预测模型并评价各模型效能；筛选出由3 个蛋白质点（分子量分别为4847 U、11412 U、3592 U）组合成的分型诊断模型。经盲法交叉验证该模型可以准确区分鳞癌和腺癌，其敏感度和特异度可达100%。提示LCM 联合SELDI 蛋白质芯片技术可以筛选敏感性高、特异性强的肺癌标志蛋白及分型诊断模型；该技术将为肺腺癌早期诊断研究提供新的有效工具。