《血清肿瘤标志物谱与趋化因子蛋白谱提高肺癌早期诊断与预后预测临床研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《血清肿瘤标志物谱与趋化因子蛋白谱提高肺癌早期诊断与预后预测临床研究（88页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、复旦大学 博士学位论文 血清肿瘤标志物谱及趋化因子蛋白谱提高肺癌早期诊断及预后 预测的临床研究 姓名：杨达伟 申请学位级别：博士 专业：临床医学八年制 指导教师：白春学 2012-05-07 复旦大学博士学佳论文晴肿彦糠志袖谱反童化园子蛋白谙提高肺癌丰囊诊断反曩后疆潮的口春研究 中文摘要 前言 肺癌已经成为世界范围内死亡率最高的恶性肿瘤，同时研究证明吸烟是促进 肺癌发生的主要危险因素。研究肺癌发病的分子病理机制并发现肺癌特异的生物 标志物成为目前肺癌临床研究和转化医学研究的重点，进一步为肺癌个体化治疗 提供更多的依据。生物标志物被定义为“一种具有可以被客观测量和评价正常生 理过程、病理过程，或
2、对治疗干预的药理药效学反应的指标”，具体的检测方法 包括免疫组化( 组织中原位的表达) ；基因变异( 包括基因的扩增、突变和重排) ； 单核苷酸多态性检测( s i n g l en u c l e o t i d ep o l y m o r p h i s m s ，S N P ) 以及广谱的或靶 向的基因和蛋白的表达分析。 在肺癌早期诊断方面，低剂量螺旋计算机断层扫描( 1 0 wd o s es p i r a l c o m p u t e r i z e dt o m o g r a p h y ，L D C T ) 筛查虽然可以提示放射科医生和肺科医生发 现大多数肺内的小结节，但
3、是无法判断是否是早期肺癌，同时往往存在假阳性。 即使结合了正电子发射型计算机断层扫描显像( p o s i t r o ne m i s s i o nc o m p u t e d t o m o g r a p h y ，P E T ) 和非开胸手术活检等检查，其真阳性，即敏感性仍较低，并 且增加了一定手术风险。但是通过联合分子生物学的检测技术，来辅助影像学的 检查，可以显著提高肺癌早期诊断的特异性。这些生物标志物包括检测外周血清 中特定的肿瘤标志物，或呼出气体挥发性有机化合物( v o l a t i l eo r g a n i cc o m p o u n d s ， V O C s
4、 ) 及呼出气冷凝液( e x h a l e d - b r e a t hc o n d e n s a t e ，E B C ) 的检测。在一项我们 的临床研究中发现，联合目前己知的肿瘤标志物 癌胚抗原( c a r c i n o - e m b r y o n i c a n t i g e n ，C E A ) 、鳞状细胞癌抗原( s q u a m o u sc e l lc a r c i n o m a ，S C C ) 、细胞角蛋白 1 9 的片段( c y t o k e r a t i n1 9F r a g m e n t ，C f y r a 2 1 1 ) ，与一
5、种新型的肿瘤标志物， 胃泌素释放肽前体( p r o g a s t r i nr e l e a s i n gp e p t i d e ，P r o G R P ) ，可以提高肺癌诊断 的敏感性和特异性，这种新的方法，可以帮助临床医生，诊断一些在C T 影像中 存在疑问的肺癌患者。类似的，通过针对呼出气体分子学检测的运用，也可以提 高影像学检查的有效性。 在肺癌治疗效果方面，生物标志物变得尤为重要。在肺癌患者中，目前对单 次化疗或抗肿瘤药物治疗的反应率普遍低于其它疾病的治疗效果。另外，化疗药 物的有效浓度往往接近甚至与毒性浓度重合。因此，针对肺癌患者进行分层，同 时筛选出对特定治疗方案最
6、为敏感的人群，对患者和医生而言都具有非常重要的 临床价值。目前分子靶向药物的临床运用，便是运用了生物标志物筛查的方法， 1 1 学博士学位论文 暗肿瘤标志幡* 矗越化田子蛋白请枉高肺癌丰期掺嘶袅碱后蕞州峙牡库J 干兜 来预测患者对特定药物的治疗效果 包括反应率、无进展存活时间( p r o g r e s s i o n f r e es u r v i v a l ，P F S ) 和总生存时间( o v e r a l ls u r v i v a l ，O S ) 。例如通过表皮生长 因子受体( e p i d e r m a lg r o w t hf a c t o rr e c e
7、 p t o r ，E G F R ) 基因突变的检测，可以从肺 癌患者中筛选出- d , 部分具有该基因位点突变的人群，与其他肺癌患者相比，这 类患者对于酪氨酸激酶抑制剂( t y r o s i n ek i n a s ei n h i b i t o r ，T K I ) 的治疗具有更高 的敏感性。目前，该项检查已被列入肺癌临床治疗的推荐指南中。与此同时，其 它的一些生物标志物，例如K R A S 基因突变、E M L 4 A L K 基因突变及针对抗血 管内皮生长因子( v a s c u l a re n d o t h e l i a lg r o w t hf a c t o
8、r ，V E G F ) 治疗的生物标志物 等，仍在继续研究中，以获取更多的具有信服力的临床证据。在不久的将来，通 过生物标志物的研究还将为我们提供开发新药的信息和依据，从而降低研发的经 济和时间成本。 从系统生物学的角度来看，目前许多基于以往关于蛋白功能网络研究结果的 数据库，已被免费公开，可以供我们使用。通过计算机数学模型的运用，在这些 数据库中筛选出具有较高癌变相关值的网络蛋白谱。在之前的研究中发现了三种 类型的生物标志物，包括与肿瘤细胞生长相关的生物标志物，例如丝裂原活化蛋 白激酶家族中( m i t o g e n a c t i v a t e dp r o t e i nk i
9、n a s e s ，M A P K ) ，M A P K l ( E R K 2 ) 、 M A P K 3 ( E R K l ) 及M A P K l 4 ( p 3 8 a ) ；S M A D 蛋白家族( S M A D l 、S M A D 2 、 S M A D 3 和S M A D 4 ) ：受体酪氨酸激酶( r e c e p t o rt y r o s i n ek i n a s e ，R T K ) 中的E G F R 、 成纤维细胞生长因子受体( f i b r o b l a s tg r o w t hf a c t o rr e c e p t o r1 。F
10、 G F R l ) 和胰岛素 受体( i n s u l i nr e c e p t o r ，I N S R ) ；转录调节因子中的C R E B B P 、C T N N B l ( D 连环 素) 、E 2 F 1 和M Y C 。与肿瘤细胞存活相关的生物标志物，包括T P 5 3 ( p 5 3 ) 、T R A F 6 、 B R C A I 、S P I 、丝氨酸苏氨酸激酶( s e r i n e t h r e o n i n e s p e c i f i cp r o t e i nk i n a s e ，A K T ) 及C S N K 2 A 1 ( C K 2
11、) 。以及与肿瘤细胞迁徙相关的生物标志物，包括P T 比( F A K ) 、 T S C 2 、P L C G l 和E z r i n 。 本课题通过在两个肺癌患者队列的研究，分别利用血清肿瘤标志物谱或血清 趋化因子蛋白谱测定的方法，来寻找在肺癌早期诊断及预后预测中具有重要作用 的生物标志物。另外，本课题在分析了我国导致肺癌诊断周期( d i a g n o s t i cl e a dt i m e ， D L T ，定义为从症状出现到临床诊断的时间) 延长的潜在因素，并首次建立了一 套肺癌患者数字化临床评估系统( d i g i t a le v a l u a t i o ns c
12、o r es y s t e m ，D E S S ) ，用来 将临床上描述性的信息转换为临床生物学信息。通过蛋白质组学和临床数据的相 互整合，我们发现了一组肺癌生物标志物，具有较高的敏感性和特异性，并且可 以显著减少肺癌的诊断周期。 复卫大学博士学位论文 晴肿着标志幡* 反蠢化园子蛋白谱提高肺癌早期诊断反覆后疆溯的床J I f 宽 第一部分血清肿瘤标志物谱在具有肺癌相关症状和高危因素的肺癌患者 队列中早期诊断的作用 目的t 本研究使用一组肺癌特异性指标谱为临床医生提供诊断信息，以便 鉴别诊断小细胞肺癌( s m a l lc e l ll u n gC a l l c e r ，S C L
13、C ) 和非小细胞肺癌( n o n s m a l l c e l ll u n gc a n c e r ，N S C L C ) 患者。 方法：测定8 9 名具有肺癌高危因素的健康对象、1 2 名小细胞肺癌和5 2 名 非小细胞肺癌患者血清中P r o G R P 、C E A 、S C C 和C y f r a2 1 1 四种肿瘤标志物指 标。诊断周期的资料，通过针对所有研究对象进行面谈获得。 结果：小细胞肺癌患者的P r o G R P 显著升高( p 5 口霉，一 M e m l d ：S D 州F m J S C C 2 哪，m I M a 恤喀D 哪，_ n 1 2 7 5 9
14、 8 8 9 0 5 2 9 帆 4 0 3 3 4 7 ：r ：8 4 2 1 0 71 6 5 6 4 2 2 2 3 05 3 2 27 5 - x - 9 4 8 7 6 I3 3 7 9 2 9 9 l 4 1 7 0 4 44 0 6 9 2 姚 2 0 50 0 4 0 3 4 士4 5 8 8 6 0 0 0 4 5 8 1 8 0 7 86 6 6 9 1l I 6 03 8 8 5 7 5 1 02 7 9 0 9 9 1 7 5 5 2 0 28 7 3 + 3 2 i 3 6 8 3 2 9 B 3 0 0 9 - 2 - O7 C Y F R A 2 1 - i 3
15、3a g m l 5 00 0 0 0 6 d = o I 1 1l ( P o lO 0 8 5 5 6 0 0 o 1 7 3 0 1 5 士I 8 5 7 7 0 1 0 I 4 ：k 1 7 5 5 0 0 2 9 6 9 0 2 93 9 * 1 21 6 7 5 9 0 4 4 0 0 _ 3 3 士2 3 3 6 2 2 5 2 0 。7 0 I 6 I9 5 5 2 0 * M 0 是指癌症I 至I I I 期，M l 是指I v 期。 ( 四) R O C 曲线分析及临界值的确定 图1 - 6 、图1 7 和图1 - 8 反映了分别运用P r o G R P 、C E A 、
16、S C C 和C y f r a 2 1 - 1 指标，在全人群队列中诊断肺癌、非小细胞肺癌和小细胞肺癌患者，各自所对应 的R O C 曲线。在诊断小细胞肺癌方面，P r o G R P 受试者工作特征曲线下面积为 0 。8 8 8 士0 0 6 7 ，显著大于其它指标( p 2 指标升高) 肺癌2 5 0 01 0 00 06 8 6 01 0 0 0 06 5 0 l C E A + S C C + c y f 】- a2 1 - I + P r o G R P ( I 肺癌8 9 1 0 6 8 5 07 7 1 06 7 1 08 9 7 00 5 8 旧指标升高) C E A + S C C + C y f r a2 1 I + P r o G R P ( 2 1 指标升高) C E A + S C C + C y f h2 1 I
