SELDI技术在预测肿瘤化疗药物疗效中的应用

一直以来恶性肿瘤严重威胁着人类健康，尤其对于低收入和中等收入国家影响更甚。Ahmedin等[1]最新的全球肿瘤统计数据表明，2008年，全球有1270万人患癌，死亡人数高达760万。因其对人类如此严重的危害性，多年来，人们不断探索肿瘤的治疗方法，目前发展最快的是化学药物治疗，它已成为当今临床治疗肿瘤的重要手段之一。随着医学飞速发展，化疗药物种类日益增多。然而，很多化疗药物的疗效并不尽如人意。导致肿瘤化疗疗效差的主要原因是肿瘤细胞对化疗药物耐药，而肿瘤细胞耐药与某些蛋白高表达有关[2]。因而，筛选耐药蛋白并检测患者对某种药物耐药蛋白的表达水平，是预测该化疗方案是否敏感的关键所在。

SELDI-TOF-MS技术（表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术），是近年发展起来的蛋白质组学研究前沿技术[3]。自1993年首次此技术和1999年首次报道其在肿瘤领域的应用以来，国内外大量文献[4-8]报道介绍了用SELDI-TOF-MS技术分析血浆/血清等人体液中的差异表达蛋白质图谱。现对近年来应用SELDI-TOF-MS技术预测肿瘤化疗药物疗效的研究进展综述如下。

1 肺癌

肺癌是死亡率最高的恶性肿瘤，肺癌的化疗敏感性也是近年来很多临床医师关注的焦点[9]。Li等[2]应用CM10弱阳离子芯片结合表面增强飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术检测9例晚期肺癌患者口服吉非替尼前血清样本的蛋白质谱，口服吉非替尼1个月后，根据实体瘤近期疗效标准[10]分为服药有效组（CR+PR）4例和无效组（SD+PD）5例，利用Biomarker Wizard软件比较各组间的血清蛋白质指纹图谱。结果：有效组与无效组相比有4个蛋白质峰有显著差异性，M/Z分别为4889、1576、1762和8693，与无效组相比，有效组上调的峰为2个，其M/Z为1576和1762，下调的峰为2个，其M/Z为4889和8693。结论：SELDI-TOF-MS技术可筛选出预测吉非替尼治疗疗效的相关蛋白质组指纹，此方法捕获的蛋白质组指纹可作为一种选择用药的新指标。

Ji等[11]借助以上研究结论，以蛋白质指纹图谱M/Z：（8693±50）H+丰度≤25%这个指标为界定，进一步应用SELDI技术观察含铂方案治疗失败的患者以蛋白质指纹为依据指导化疗与吉非替尼的序贯应用的方法的远期效果。方法：选择TP、DP和GP方案化疗失败，且经SELDI检测M/Z：（8693±50）H+的丰度≤15%的NSCLC患者9例，口服吉非替尼250 mg，1次/d，治疗期间每2个月查患者血清SELDI指纹，以M/Z：（8693±50）H+的丰度>25%作为再化疗指标，并以M/Z：（8693±50）H+丰度≤15%为继续服用吉非替尼的指标，两者之间根据肿块变化和肿瘤标记物变化决定取舍吉非替尼治疗时间，指导吉非替尼与含铂方案的序贯治疗，观察总生存时间。结果：随访至2010年12月，9例患者中位总生存期为27个月（10～66个月）。结论：SELDI技术通过指纹的描述，有计划地选择这些抗肿瘤药物治疗NSCLC的取、舍，可提高药物治疗的获益率和获益时间。这项研究将SELDI技术运用于指导临床用药，且提高了治疗有效性。

2 乳腺癌

乳腺癌是女性发病率第1位恶性肿瘤，近年来新辅助化疗在减小肿瘤体积上受到广泛认可[12-13]。美国He等[14]学者取52例T2-T4未转移乳腺癌患者的新鲜肿瘤组织，在应用新辅助化疗（多西他赛、卡铂+赫赛汀）前利用SELDI技术分析肿瘤的蛋白指纹图谱，得到了对化疗不同敏感性的大量肿瘤的蛋白指纹图谱。该研究采用非监测的分层聚类和监测下的基于神经网络的分类方法比较所采集的蛋白指纹图谱。52例肿瘤样本中，其中35例被分到检测组，选择新辅助化疗药M/Z肿瘤耐药蛋白峰。其余17例样本为疗效组，被选出的蛋白峰被用于预测其余17例样本对新辅助化疗的敏感性。在整个实验组中，筛选出的蛋白峰在M/Z：16 906，根据此指标用药，对化疗有效的肿瘤组织正确率为88.9%，化疗无效的肿瘤组织正确率为91.7%。结论：SELDI-TOF-MS技术可筛选出预测新辅助化疗疗效的相关蛋白质组指纹，筛选出的蛋白质组指纹可指导乳腺癌的新辅助化疗。

3 胰腺癌

胰腺癌（PC）因其侵袭性及早期转移成为预后最差恶性肿瘤之一。在美国，胰腺癌死亡率位居各恶性肿瘤第4位，5年生存率只有4%～5%[15]。Cao等[16]进行了一项研究，应用SELDI-TOF-MS技术筛选预测吉西他滨化疗的胰腺癌预后的蛋白标志物。方法：用SELDI-TOF-MS技术结合CM10芯片和生物信息技术工具分析了45只小鼠的血清样本。血清样本均取自眼眶后窦静脉，经离心（3000 rpm）10 min贮存于-80 ℃。血清样本被分为三组：健康对照组、胰腺癌模型组（人类胰腺癌的原位移植模型）和为建立蛋白指纹模型的吉西他滨治疗组。胰腺癌模型组的建立采用肿瘤移植1周后的小鼠。吉西他滨治疗组的小鼠经腹腔内注射吉西他滨（240 mg/kg），每周1次，共4次。PC模型组和健康组注射生理盐水。结果：该实验筛选出了3个蛋白标志物，M/Z：9308、9475和4911，能一次性区分健康组、PC模型组和吉西他滨有效的PC组。运用SELDI技术将胰腺癌样本从正常样本中区分出来，其特异性95.0%，灵敏性95.0%。通过留一法交叉验证将正常组、PC模型组和吉西他滨治疗组区分开来，其特异性95.0%，灵敏性75.0%，并且这些蛋白标志物在其他研究中未被提及[17]。结论：SELDI-TOF-MS结合精密生物技术工具有助于发现新的生物标志物，并为准备接受化疗的PC患者建立具有高灵敏性和特异性的蛋白指纹图谱模型。

4 卵巢癌

上皮性卵巢癌（EOC）是恶性程度最高的妇科肿瘤。Zhang等 [18]进行了一项研究，研究目的：发展卵巢癌特意性血清蛋白指纹图谱的基本原理，并分析多耐药P-糖蛋白（MDR1）的蛋白指纹图谱，同时建立快速且敏感的多耐药蛋白（MRP）血清模型。方法：36例上皮性卵巢癌血清样本组和30例健康对照组，运用SELDI-TOF-MS技术比较两组血清蛋白指纹图谱。采用盲法试验依次对蛋白模型进行鉴定。经免疫组化检测到MDR和MRP的表达。结果：在卵巢癌和健康对照组之间有29个蛋白峰差异显著（P

5 胃癌

胃癌是常见恶性肿瘤，是消化系统最多发肿瘤[19]。日本的Ogawa等[20]进行了一项有趣的研究，TS-1是一种在日本很常用的口服抗肿瘤药，尤其针对治疗胃肠道肿瘤[21]。但近年因其骨髓抑制的副反应而被停用。据报道，一种传统的日本药JTT可以刺激造血并减少放化疗带来的副作用[22]。该实验利用蛋白质组学技术（SELDI-TOF-MS），探索能够反映TS-1引起骨髓抑制并可由JTT减轻这种骨髓抑制的生物标志物[23-24]。结果：经SELDI-TOF-MS分析后，有3个蛋白峰在给予TS-1治疗的小鼠体内增高，但在同时给予JTT的小鼠体内无明显变化。其中一个蛋白峰M/Z：4223.1被进一步鉴定为白蛋白特异C-终端片段。结论：这项研究表明，经SELDI技术检测后，白蛋白的C-终端片段是预测TS-1引起骨髓抑制的一个潜在蛋白标志物。

6 问题与展望

表面增强激光解析离飞行时间质谱（surface-enhanced laser desorption/ionization-time of flight-mass spectrometry，SELDI-TOF-MS）具有操作较简便、多样本检测、检测快速、灵敏性高等优点，是实验室诊断技术革命性的进展[25]。也正是因该技术对检测样品需要量极少，灵敏度极高，其对样品的质量控制、操作过程的规范化及仪器校准的标准化等要求极为严格，这些因素直接影响实验结果的准确性和可靠性[26]。随着研究深入，人们发现SELDI-TOF-MS技术在生物医学中研究中重现性较差，这可能与各实验室间对研究对象的选择、标本的处理和储存、仪器参数设置及统计分类的控制差异有关。因此，进一步研究发展该技术，使该技术得到更精准的标准化控制，是目前SELDI技术在肿瘤诊断及治疗应用中需要解决的问题。

国内外现已有大量文献报道介绍了用SELDI-TOF-MS 技术分析血浆/血清等人体液中的差异表达蛋白质图谱，因而SELDI技术在肿瘤诊断方面的应用已经很普遍。如发现卵巢癌、肝癌、前列腺癌等多种肿瘤疾病相关生物标志物[26]。然而，运用SELDI技术预测肿瘤药物治疗疗效方面的研究还比较有限。由于肿瘤耐药与蛋白表达水平密切相关，因而耐药蛋白表达特征是判断恶性肿瘤化学治疗敏感性的一个极其重要的指标。希望有更多关于利用SELDI技术筛选肿瘤化疗药物耐药蛋白的研究，发现更多耐药蛋白标志物，从而有助于为患者选择更行之有效的个体化化疗方案。

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（收稿日期：2014-03-21） （本文编辑：欧丽）