C-12蛋白芯片检测系统在消化道恶性肿瘤诊断中的应用价值

【摘要】 目的 研究多肿瘤标志物蛋白芯片在消化道恶性肿瘤诊断中的应用价值。方法 采用C-12蛋白芯片检测系统检测283例消化道恶性肿瘤患者(恶性肿瘤组)、186例消化道良性疾病患者(良性疾病组)和421例正常对照者(正常对照组)血清中12种肿瘤标志物的表达水平。结果 恶性肿瘤组的阳性率为77.74%,显著高于良性疾病组(35.48%, P<0.01)和正常对照组(22.09%，P<0.01)。该蛋白芯片对消化道恶性肿瘤检测的灵敏度为77.74%，特异度为73.81%，准确率为75.06%，阳性预测值为58.05%，阴性预测值为87.67%;联合检测的阳性率均显著高于单一标志物检测(P<0.05), 但是联合检测对临床Ⅰ、Ⅱ期消化道恶性肿瘤的阳性率仍然偏低，为30.16%;癌胚抗原(CEA)、CA19-9、CA242、CA15-3、CA125、铁蛋白在消化道恶性肿瘤中的表达明显强于其他标志物(P<0.05)。结论 C-12蛋白芯片检测系统监测病情和判断预后的价值优于诊断价值,但是用于消化道恶性肿瘤的早期诊断灵敏度不高。建议利用近年来血清肿瘤标志物研究的新成果，对现有指标进行优化组合，推出一款专门针对消化道恶性肿瘤的蛋白芯片，以提高其检测效果和早期诊断率。

【关键词】 消化道恶性肿瘤;肿瘤标志物;蛋白芯片;早期诊断

　　Abstract: ob[x]jective To investigate the application value of C-12 protein biochip detective system in the diagnosis of digestive tract malignancies. Methods The ex[x]pression of twelve tumor markers in serum were detected by protein biochip technology in 283 cases of malignant tumor of digestive tract cancer, 186 cases of benign digestive diseases and 421 cases of normal control. Results The positive ratio of 77.74% in the malignant tumor group was significantly higher than that of the benign diseases group (35.48%, P<0.01) and the normal control group (22.09%, P<0.01). The sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value and negative predictive value of the protein biochip system were 77.74%, 73.81%, 75.06%, 58.05%, and 87.67%, respectively. The positive ratio of combined detection was significantly higher than that of single tumor maker (P<0.05), but its positive ratio of 30.16% for staging Ⅰ and Ⅱ digestive tract cancer was still relatively low. The ex[x]pression of tumor markers CEA, CA19-9, CA242, CA15-3, CA125 and ferrtin in digestive tract cancer was markedly stronger than the others (P<0.05). Conclusions The effect of C-12 protein biochip detection system on illness monitoring and prognosis judgment was better than that on diagnosis, but it had less sensitivity for the early diagnosis of digestive tract cancer. It is preferable that the existing indicators be optimized and combined according to the latest achievements of the researches on serum tumor markers in recent years and that a specific, digestive tract cancer-targeted protein biochip be designed so as to improve the detection effectiveness and the accuracy of early diagnosis of malignant tumors of the digestive tract.

　　Key words: digestive tract malignancies; tumor marker; protein biochip; early diagnosis

　　消化道恶性肿瘤的早期临床症状没有特异性，发现时多为晚期，甚至发生远处转移，失去手术治疗机会。早期发现、早期诊断和早期治疗是目前提高消化道恶性肿瘤生存率的有效途径。多肿瘤标志物蛋白芯片检测系统具有高通量检测、高灵敏度、高特异度和微型化的特点，有研究表明，该技术对消化道恶性肿瘤的早期诊断具有一定的作用[1-2]。本研究采用C-12蛋白芯片检测系统对食管癌、胃癌和大肠癌3种常见的消化道恶性肿瘤患者血清中12种肿瘤标志物进行联合检测，同时选取良性疾病患者和正常人群的检测结果作为对照，分析和比较其表达情况，并结合相关临床资料，以探讨C-12蛋白芯片检测系统在消化道恶性肿瘤诊断中的应用价值。

　　1 资料和方法

　　1.1 一般资料和分组 恶性肿瘤组均为我院2005年6月—2008年12月住院治疗的消化道恶性肿瘤患者，共283例，均经病理检查确诊，其中食管癌72例，胃癌115例，大肠癌96例。临床分期：Ⅰ期26例，Ⅱ期37例，Ⅲ期86例，Ⅳ期134例;男性178例，女性105例，平均年龄57.4岁(24～86岁)。消化道良性疾病组(良性疾病组)186例，为同期住院消化道良性疾病患者，其中反流性食管炎28例，慢性胃炎46例，消化性溃疡62例，溃疡性结肠炎21例，急性胰腺炎11例，急性胆囊炎18例;男性112例，女性74例，平均年龄55.6岁(21～84岁)。正常对照组421例，来源于门诊健康体检者，其中男性268例，女性153例，平均年龄49.2岁(22～81岁)。

　　1.2 仪器和试剂 全部由浙江湖州数康生物科技有限公司提供，包括HD-2001A生物芯片检测仪、生物芯片图像分析系统软件、C-12蛋白芯片多种肿瘤检测用试剂盒。

　　1.3 测定方法 采集空腹静脉血2 ml，离心后收集无溶血的血清标本，置于4℃冰箱保存待测，测试前平衡至室温。所有步骤均严格按照C-12蛋白芯片检测系统说明书进行操作。

　　1.4 正常参考值范围 糖链抗原19-9(CA19-9)<35 kU/L，神经元特异性烯醇化酶(NSE)<13 μg/L，癌胚抗原(CEA)<5 μg/L，糖链抗原242(CA242)<20 kU/L，糖链抗原125(CA125)<35 kU/L，糖链抗原15-3(CA15-3)<35 kU/L，甲胎蛋白(AFP)<20 μg/L，铁蛋白<219 μg/L(女)、322 μg/L(男)，游离型前列腺特异性抗原(F-PSA)<1 μg/L，前列腺特异性抗原(PSA)<5 μg/L，人生长激素(HGH)<7.5 μg/L及人绒毛膜促性腺激素β(β-HCG)<3.00 μg/L。

　　1.5 结果判断标准 检测指标超过临界值即为阳性，在正常参考值范围以内为阴性。

　　1.6 统计学处理 采用SPSS 13.0统计软件进行统计分析，显著性检验使用χ2检验，P<0.05为差异有统计学意义。

　　2 结 果

　　2.1 3组C-12蛋白芯片检测结果比较 恶性肿瘤组的总阳性率显著高于良性疾病组(P< 0.01)和正常对照组(P<0.01)。见表1。本研究中C-12蛋白芯片对消化道恶性肿瘤检测的灵敏度为77.74%，特异度为73.81%，准确率为75.06%，阳性预测值为58.05%，阴性预测值为87.67%。表1 C-12蛋白芯片对各组检测的总阳性率比较与恶性肿瘤组比较：**P<0.01

　　2.2 多种肿瘤标志物在各组中的阳性率比较 检测结果显示：12种标志物中，CEA、CA19-9、CA15-3、CA242、CA125和血清铁蛋白在消化道恶性肿瘤检测中的阳性率明显高于其他标志物(P<0.05);恶性肿瘤组、良性疾病组和正常对照组之间的阳性率差异有显著性，恶性肿瘤组>良性疾病组>正常对照组(P<0.05)。见表2。表2 12种肿瘤标志物在各组中的阳性率比较

　　2.3 恶性肿瘤组不同临床分期联合检测结果比较 联合检测对Ⅰ、Ⅱ期消化道恶性肿瘤患者阳性率仅为30.16%(19/63)，Ⅰ、Ⅱ期检测阳性率明显低于Ⅲ、Ⅳ期(P<0.05)。见表3。表3 不同临床分期联合检测结果比较与Ⅲ、Ⅳ期比较：*P<0.05

3 讨 论

　　消化道恶性肿瘤发病率高，临床上常被忽视而延误诊治。血清肿瘤标志物检测方便快捷，为消化道肿瘤的早期诊断带来了希望。近年来已有多种肿瘤标志物检测广泛应用于临床，但是单一指标检测已经被证明特异度低、灵敏度差，因此国内外学者均主张进行多指标联合、动态检测[3]。

　　C-12蛋白芯片检测系统基于免疫学和生物信号集成的原理，利用抗原与其抗体特异性结合的性质，在固相基质上结合多种肿瘤标志物的抗体，用以捕获样本中多种肿瘤标志物相关抗原，然后通过高灵敏度的示踪技术将生物学信号转换为光、电信号，从而实现对肿瘤标志物定量检测的目的[4]。本研究同时选取283例消化道恶性肿瘤患者和186例消化道良性疾病患者及421名正常体检者，采用C-12蛋白芯片检测系统对其血清中的12种肿瘤标志物进行联合检测、分析对照。结果显示，C-12蛋白芯片检测系统能显著提高消化道恶性肿瘤诊断的阳性率(77.74%)和阴性预测值(87.67%)，准确率可达75.06%。12项指标中，CEA、CA19-9、CA242、CA15-3、CA125在恶性肿瘤组的阳性率显著高于良性疾病组和正常对照组;血清铁蛋白的检测阳性率虽然明显高于部分肿瘤标志物，但其特异度较差，仅有参考价值。C-12蛋白芯片检测系统对于Ⅰ、Ⅱ期消化道恶性肿瘤患者检测阳性率偏低，只有23.08%、35.14%，在Ⅲ、Ⅳ期阳性率则明显升高，尤其Ⅳ期阳性率高达93.28%，显著高于Ⅰ、Ⅱ期患者，提示C-12蛋白芯片检测阳性的消化道恶性肿瘤患者预后较差。由于本方法特异度(73.81%)及阳性预测值(58.05%)偏低，所以更适用于无明显症状的消化道高危人群的筛查。以上结果说明，C-12蛋白芯片检测系统在消化道恶性肿瘤早期诊断中的应用价值不大，但其检测结果仍可以作为监测病情发展和判断预后的重要参考指标。

　　肿瘤标志物在消化道恶性肿瘤诊断中的应用价值主要表现在其灵敏度和特异度，理想的肿瘤标志物应该是灵敏度高、特异度强，表达量或血清中水平与肿块大小或肿瘤组织扩散呈正相关。因此，筛选有价值的新的消化道恶性肿瘤特异性标志物，确定一个合理的结合方式，有助于提高早期诊断率。随着医学技术的发展，近年来在这方面也确实取得了一些重要进展。例如，Su等[5]采用表面加强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)对多组癌症患者和健康志愿者的血清样本进行分析，发现质荷比(m/z)为1468、3935和7560的3种蛋白为胃癌的可能指纹蛋白(fingerprint)，利用该技术从健康志愿者中检测出胃癌的灵敏度和特异度分别为95.6%和92.0%;该研究还通过比较得出这3种蛋白的联合检测对胃癌的诊断价值优于CEA与CA19-9的联合检测。

　　综上所述，C-12蛋白芯片检测系统对消化道恶性肿瘤的早期诊断有一定帮助，但价值有限;该系统监测和判断预后的价值优于诊断价值。另外，C-12蛋白芯片检测系统还需要进一步改进，通过剔除某些假阳性率偏高的标志物，补充一些对消化道恶性肿瘤具有较高诊断价值的标志物如指纹蛋白、M2-PK、CA72-4等，不断提高诊断的灵敏度和特异度。如果能够利用近年来血清肿瘤标志物研究的新成果，推出一款专门针对消化道恶性肿瘤的蛋白芯片，则对提高本病检测效果和早期诊断率更有意义。

【参考文献】
　[1] Sun Z, Fu X, Zhang L, et al. A protein chip system for parallel analysis of multi-tumor markers and its application in cancer detection [J]. Anticancer Res，2004，24(2C):1159-1166.

　　[2] Rubin RB, Merchant M. A rapid protein profiling system that speeds study of cancer and other diseases [J]. Am Clin Lab，2000，19(8):28-29.

　　[3] Dacic S. Molecular profiling of lung carcinoma: identifying clinically useful tumor markers for diagnosis and prognosis [J]. Expert Rev Mol Diagn，2007，7(1):77-86.

　　[4] Weinberger SR, Dalmasso EA, Fung ET. Current achievements using ProteinChip Array technology [J]. Curr Opin Chem Biol，2002，6(1):86-91.

　　[5] Su Y, Shen J, Qian H，et al. Diagnosis of gastric cancer using decision tree classification of mass spectral data [J]. Cancer Sci，2007，98(1):37-43.