应用金芯片技术预测肾功能损害的临床应用研究

摘要：

目的 探讨利用金(Au)芯片检测尿蛋白质指纹图谱在预测肾功能损害中的应用价值.方法 利用表面增强激光解吸电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术及Au芯片检测186例肾病患者和188例对照者尿蛋白质指纹图,分析肾病患者与对照组尿蛋白质表达差异并筛选标志蛋白质,结合人工神经网络(ANN)技术建立智能预测模型,评价其诊断肾病的应用价值.对部分差异蛋白质通过电喷雾四级杆飞行时间质谱(ESI-Q-TOF)进行鉴定.用免疫散射比浊法检测尿微球蛋白并与蛋白质指纹图谱结果 比较,评价SELDI-TOF-MS检测性能.结果 肾病患者与对照者尿中共检测到214个蛋白质峰,有69个蛋白质峰差异有统计学意义(P<0.05),筛选其中质荷比(m/z)11 735、23 770、51 720、58 720、67 650、80 045、91 240蛋白质建立的ANN模型预测肾功能损害的灵敏度为98.8%(85/86),特异度为96.6%(85/88).蛋白鉴定结果 表明m/z 11 735、23 770、67 650、80 045蛋白质分别为β2-微球蛋白、α1-微球蛋白、白蛋白、转铁蛋白.SELDI-TOF-MS检测微球蛋白较免疫散射比浊法更灵敏.结论 基于Au蛋白芯片技术的尿蛋白质指纹图谱检测,可快速、灵敏、高通量的显示尿蛋白质表达情况,对诊断肾损伤、判断蛋白尿类型及治疗评价具有重要的应用价值.

关键词：蛋白芯片、肾病、蛋白质标志物、人工神经网络

所属期刊栏目：25

分类号：R446.1(诊断学)

在线出版日期：2010-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：278-282