多因子固相抗体芯片筛选评价免疫细胞治疗肺癌的生物标志物

发布时间：2018-04-05 05:29

  本文选题：肺癌　切入点：免疫细胞治疗　出处：《中国肿瘤生物治疗杂志》2017年05期

【摘要】：目的:应用多因子固相抗体芯片筛选免疫细胞治疗肺癌患者血清的标志性蛋白作为临床评价指标,建立肺癌疗效评价模型。方法:采用多因子Proteome Profiler~(TM)固相抗体芯片和Image J软件对5例肺癌恶化患者(恶化组)、5例肺癌治疗有效患者(有效组)及10例健康体检者(正常个体对照组)进行血清蛋白的灰度/光密度分析,将得到的蛋白灰度值采用SPSS软件进行分析,建立肺癌疗效评价的Fisher模型。结果 :对比肺癌治疗恶化组、有效组患者和正常对照组健康个体的共有标志性蛋白,筛选得到8个有显著差异(P0.05)的蛋白(二肽基肽酶Ⅳ、生长激素、IL-4、髓过氧化物酶、骨桥蛋白、晚期糖基化终产物受体、肿瘤坏死因子-α和尿激酶纤维蛋白溶酶原激活物受体)。对所有试验者进行聚类分析,发现这8个蛋白能区分恶化组和有效组患者及正常组健康个体。肺癌的Fisher模型得到验证。结论:多因子固相抗体芯片技术和优化统计方法能够筛选出与肺癌的发生发展及疗效有关的血清生物标志物,为肺癌的发病机制研究及临床诊断和治疗奠定一定的临床试验基础,对肺癌的个体化治疗具有重要指导意义。
[Abstract]:Objective: to establish a model for evaluating the efficacy of lung cancer by using multifactor solid phase antibody chip to screen the iconic protein in serum of patients with lung cancer.Methods: using multifactor Proteome Profiler TM solid phase antibody chip and Image J software, 5 patients with lung cancer deterioration (5 patients with lung cancer effective treatment) and 10 healthy people (normal individual control group) were treated with serum.Gray / optical density analysis of protein,The gray value of protein was analyzed by SPSS software, and the Fisher model of lung cancer curative effect evaluation was established.Results: compared with the control group and the effective group, eight proteins (dipeptidyl peptidase 鈪，

本文编号：1713427