血清p53自身抗体对胶质瘤诊断与预后判断价值探讨
[Abstract]:Objective to evaluate the early diagnosis and prognosis of gliomas without serological markers. The purpose of this study was to explore the value of p53 autoantibody expression in the diagnosis and prognosis of glioma. Methods the tumor tissue and serum of 48 glioma patients admitted in the first affiliated Hospital of Suzhou University from January to December 30, 2013-01-01-2014-12-30, were selected as the study objects, and 38 normal subjects as control. The response of serum p53 autoantibodies to polypeptides was detected by polypeptide microarray nanochip technique, the expression of p53mRNA in tissues was detected by polymerase chain reaction (PCR), and the expression of p53 protein was detected by immunohistochemistry. Results the total value of signal noise ratio (signal noise ratio,SNR) of p53 autoantibody was 19.05 卤22.21 in 48 glioma serum samples, which was higher than the diagnostic cut-off value of 7.08 卤5.75.p53 autoantibody in normal subjects. The area under the ROC curve was 0.63.48 patients, the positive rate of p53 autoantibody was 37.50.The sensitivity of 2.6%.p53 autoantibody to the diagnosis of glioma was 37.50%, while that of 38 normal controls was 37.50%. There was no significant correlation between p53 autoantibodies and p53mRNA level and p53 protein expression in immunohistochemistry. 48 cases of glioma patients were followed up. It was found that p53 autoantibody positive patients had longer survival time than those with negative p53 autoantibodies, and the difference was statistically significant (P 0.05). Conclusion the positive rate of p53 autoantibody in the serum of normal people is lower, but the positive rate of p53 autoantibody in the serum of glioma patients is higher, and the SNR value is higher. Detection of serum p53 autoantibodies by polypeptide microarray technique has a certain role in the diagnosis of glioma. It is of great value for postoperative follow-up and prognosis of glioma patients.
【作者单位】: 江苏省靖江市人民医院神经外科;苏州大学附属第一医院神经外科;
【基金】:国家自然科学基金(81572475)
【分类号】:R739.41
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,本文编号:2377019
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