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1、分类号：R73 单位代码：10114密 级： 学 号: 201020786SELDI 技术检测恶性肿瘤患者 SSTR1-3 表达研 究 生： 甄 雪指 导 教 师： 裴 毅申 请 学 位 门 类 级 别： 医 学 硕 士专 业 名 称： 肿 瘤 学研 究 方 向： 肿瘤蛋白质组学所 在 学 院： 第二临床医学院二一三年三月十六日学位论文独创性声明本人声明，所呈交的学位论文系在导师指导下本文独立完成的研究成果。文中任何引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何
2、贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本文如违反上述声明，愿意承担以下责任和后果：1、 交回学校授予的学位证书；2、 学校可在相关媒体上对作者本人的行为进行通报；3、本文按照学校规定的方式，对因不当取得学位给学校造成的名誉损害，进行公开道歉。4、本人负责因论文成果不实产生的法律纠纷。论文作者签名： 甄雪 日期：2013 年 5 月 2 日学位论文版权使用授权书本人完全了解山西医科大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山西医科大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其
3、他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为山西医科大学。(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名：甄雪 日期： 2013 年 5 月 2 日指导教师签名：裴毅 日期： 2013 年 5 月 2 日（本声明的版权归山西医科大学所有，未经许可，任何单位及任何个人不得擅自使用）山西医科大学硕士学位论文目 录中文摘要II英文摘要IV插图和附表清单VII前言 1正文 31.实验材料32.实验方法53.实验结果74.讨论13结论 16参考文献17综述 20正文20参考文献23附录 25附录一25附录二26致谢 33个人简历34I
4、山西医科大学硕士学位论文SELDI 技术检测恶性肿瘤患者 SSTR1-3 表达中文摘要目的：生长抑素（SST）及类似物通过生长抑素受体（SSTR ）介导可抑制肿瘤的生长，但 SSTR 并非在全部恶性肿瘤都表达，了解各种疾病中 SSTR 的表达模式，有助于 SST 的靶向治疗。虽然采用免疫组化法可以检测肿瘤组织的 SSTR表达或缺失情况，但是有的患者不能取得足够的标本，甚至无法取得标本。另一方面，肿瘤呈多中心生长，病理标本检查无法涵盖，导致检测结果与实际 SSTR表达有差异。SSTR 有 5 种亚型，常用于检测指导临床治疗的为 SSTR1-3。SELDI技术是近年来新兴的一种蛋白质组学技术1,2
5、 ，只需患者的血清。不仅取材、检测方便，而且敏感性和特异性较高，本文旨在探索用 SELDI 指纹技术检测外周血血清寻找能间接反映区别 SSTR1 阳性、SSTR2 阳性、SSTR3 阳性的相关指纹，建立 SSTR1、SSTR2、SSTR3 表达的诊断模型，为临床选用生长抑素及其类似物抗肿瘤实现肿瘤的个体化治疗提供一个新的方向。方法：收集山西省肿瘤医院 2011 年 6 月至 2012 年 6 月经病理确诊且未行放化疗的 30 例消化道肿瘤患者的病理组织及血浆为研究对象。肿瘤诊断由两位经验丰富的病理医生参考 2003 年世界卫生组织肿瘤分类标准诊断。30 例肿瘤组织进行免疫组化（PV9000 法
6、）检测，根据表达结果分为 SSTR1 阳性组、SSTR2 阳性组、SSTR3 阳性组和 SSTR1 阴性组、SSTR2 阴性组、SSTR3 阴性组。所有血样均于术前 1 天清晨空腹采集。采用 ProteinChip Software 软件检测患者血清蛋白指纹，根据组化分组情况对应将血清蛋白指纹图谱分组（即 SSTR1 阳性蛋白指纹组、SSTR2 阳性蛋白指纹组、SSTR3 阳性蛋白指纹组、SSTR1 阴性蛋白指纹组、SSTR2 阴性蛋白指纹组、SSTR3 阴性蛋白指纹组） ，采用 BiomarkerWizard 软件分析并寻找区别 SSTR1 阳性、SSTR2 阳性、SSTR3 阳性的有价值指
7、纹，采用 Biomarker pattern 软件建立 SSTR1、SSTR2、SSTR3 阳性表达的诊断模型。结果：II山西医科大学硕士学位论文1、分别比较 SSTR1 阳性与阴性组、 SSTR2 阳性与阴性组、SSTR3 阳性与阴性组蛋白指纹图谱，SSTR1、SSTR2 、SSTR3 阳性表达的蛋白指纹各不相同。2、比较 SSTR1 阳性与阴性组指纹图谱，检测出的 22 个图谱中，有 7 个有统计学意义（P0.05 ） 。两组相比， SSTR1 阳性组有 4 个质峰（m/z8552、8680、13738、13916）上调，3 个（m/z9297、11648、11818）下调。应用 Biom
8、arker Pattern 软件分析，结果发现：m/z 为 8552、9297 和 11818 的 3 个蛋白质组成的诊断模型可将 SSTR1 阳性组与阴性组患者准确的分组。3、比较 SSTR2 阳性与阴性组指纹图谱，检测出的 79 个图谱中，有 1 个有统计学意义（P0.05 ） 。两组相比， SSTR2 阳性组蛋白质峰下调（m/z 1025） 。m/z 为1025 的 1 个蛋白质组成的诊断模型可将 SSTR2 阳性组与阴性组患者准确的分组。4、比较 SSTR3 阳性与阴性组指纹图谱，检测出的 76 个图谱中，有 2 个有统计学意义（P0.05 ） 。两组相比， SSTR3 阳性组 2 个
9、蛋白质峰上调（m/z1139） 。m/z 为 1139 的 1 个蛋白质组成的诊断模型可将 SSTR3 阳性组与阴性组患者准确的分组。结论：1、采用 SELDI-TOF-MS 技术检测外周血血清蛋白质可间接反映肿瘤组织 SSTR表达，筛选出相关的生物标记，建立检测 SSTR 表达的诊断模型。2、建立的 SSTR1-3 表达的诊断模型各不相同。3、m/z 为 8552 的蛋白质峰上升，m/z 为 9297 和 11818 的蛋白质峰下降为 SSTR1阳性表达的诊断模型。4、m/z 为 1025 的蛋白质峰下降为 SSTR2 阳性表达的诊断模型。5、m/z 为 1139 的蛋白质峰下降为 SSTR
10、3 阳性表达的诊断模型。关键词：SSTR，免疫组化，SELDI，蛋白质组III山西医科大学硕士学位论文SELDI to detect patients with malignant tumors SSTR1-3expressionAbstactObject:Somatostatin and its analogues mediated by somatostatin receptor (SSTR)inhibits tumor growth, but SSTR is not expressed in all malignant tumor understandthe expression pat
11、tern of SSTR in various diseases, help SST of targeted therapy.Although using immunohistochemical method to detect expression of SSTR tumortissues or missing, but some patients cant get enough specimens, even unable toobtain specimens. A multicenter tumor growth, on the other hand, the pathologicals
12、pecimens cannot cover this multicenter growth, cause there are differences betweenthe readings and the clinical practical SSTR expression. SSTR subtypes commonly usedto detect guide clinical treatment for SSTR1-3. SELDI technology is emerging in recentyears a proteomics technology 1, 2, the only patients serum, materials, testing notonly convenient, and high sensitivity and specificity, the purpose of this paper is toexplore using SELDI fingerprint technology to detect peripheral blood serum for canindirectly reflect the r
