肿瘤的发生是肿瘤细胞逃避机体免疫监视的结果,导致肿瘤宿主免疫功能紊乱,其发展又与机体的免疫状态有关,在抗肿瘤免疫中以细胞免疫为主,而细胞免疫应答主要由T细胞介导。调节性T细胞（regulatory T cell,Treg）主要在机体免疫系统中发...肿瘤的发生是肿瘤细胞逃避机体免疫监视的结果,导致肿瘤宿主免疫功能紊乱,其发展又与机体的免疫状态有关,在抗肿瘤免疫中以细胞免疫为主,而细胞免疫应答主要由T细胞介导。调节性T细胞（regulatory T cell,Treg）主要在机体免疫系统中发挥负向调节作用,既能抑制不恰当的免疫反应,又能限定免疫应答的范围、程度及作用时间,对效应细胞的增殖、免疫活性的发挥起抑制作用。展开更多
目的:应用表面增强激光解析离子飞行时间质谱(Surface-enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术筛选与恶性肿瘤化疗后血糖变化情况相关的血清蛋白质组指纹并建立模型。方法:应用CM1...目的:应用表面增强激光解析离子飞行时间质谱(Surface-enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术筛选与恶性肿瘤化疗后血糖变化情况相关的血清蛋白质组指纹并建立模型。方法:应用CM10弱阳离子芯片结合SELDI-TOF-MS技术检测197例恶性肿瘤患者化疗后血清样本的蛋白质谱,2年后随访,按血糖标准分为血糖正常组(171例)、糖耐量异常组(16例)和糖尿病组(10例),利用Biomarker Wizard软件比较各组间的血清蛋白质指纹图谱,Biomarker Pattern软件建立模型。结果:M/Z为4276和4662的两个蛋白质组成的诊断模型可将糖尿病组与糖耐量异常组准确分组,灵敏度、特异度和准确度分别为70%、81.25%和76.92%;M/Z为2818、7535和2633的三个蛋白质组成的诊断模型可将糖尿病组与血糖正常组准确分组,灵敏度、特异度和准确度分别为80%、79.53%和82.32%;M/Z为2818、7744、3187、2564、4175、5165和3374的七个蛋白质组成的诊断模型可将糖耐量异常组与血糖正常组准确分组,灵敏度、特异度和准确度分别为87.5%、87.72%和88.77%。结论:SELDI-TOF-MS技术筛选出恶性肿瘤化疗后三组血糖情况的蛋白质指纹,M/Z为4175、4276、4086、3158、3374、3316、2044、3441、4662和4290可作为预测化疗后糖尿病的指标,M/Z为2818、3374、3352、4276、2932、8817、4070、3187、7535和15525可作为预测化疗后糖耐量异常的指标,M/Z为6021、3187、2818、2932、3273、4070、7916、8817、8057和4387可作为预测化疗后可能不会发生糖尿病的指标,这为化疗副反应的防治提供了科学依据。展开更多
文摘肿瘤的发生是肿瘤细胞逃避机体免疫监视的结果,导致肿瘤宿主免疫功能紊乱,其发展又与机体的免疫状态有关,在抗肿瘤免疫中以细胞免疫为主,而细胞免疫应答主要由T细胞介导。调节性T细胞（regulatory T cell,Treg）主要在机体免疫系统中发挥负向调节作用,既能抑制不恰当的免疫反应,又能限定免疫应答的范围、程度及作用时间,对效应细胞的增殖、免疫活性的发挥起抑制作用。
文摘目的:应用表面增强激光解析离子飞行时间质谱(Surface-enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术筛选与恶性肿瘤化疗后血糖变化情况相关的血清蛋白质组指纹并建立模型。方法:应用CM10弱阳离子芯片结合SELDI-TOF-MS技术检测197例恶性肿瘤患者化疗后血清样本的蛋白质谱,2年后随访,按血糖标准分为血糖正常组(171例)、糖耐量异常组(16例)和糖尿病组(10例),利用Biomarker Wizard软件比较各组间的血清蛋白质指纹图谱,Biomarker Pattern软件建立模型。结果:M/Z为4276和4662的两个蛋白质组成的诊断模型可将糖尿病组与糖耐量异常组准确分组,灵敏度、特异度和准确度分别为70%、81.25%和76.92%;M/Z为2818、7535和2633的三个蛋白质组成的诊断模型可将糖尿病组与血糖正常组准确分组,灵敏度、特异度和准确度分别为80%、79.53%和82.32%;M/Z为2818、7744、3187、2564、4175、5165和3374的七个蛋白质组成的诊断模型可将糖耐量异常组与血糖正常组准确分组,灵敏度、特异度和准确度分别为87.5%、87.72%和88.77%。结论:SELDI-TOF-MS技术筛选出恶性肿瘤化疗后三组血糖情况的蛋白质指纹,M/Z为4175、4276、4086、3158、3374、3316、2044、3441、4662和4290可作为预测化疗后糖尿病的指标,M/Z为2818、3374、3352、4276、2932、8817、4070、3187、7535和15525可作为预测化疗后糖耐量异常的指标,M/Z为6021、3187、2818、2932、3273、4070、7916、8817、8057和4387可作为预测化疗后可能不会发生糖尿病的指标,这为化疗副反应的防治提供了科学依据。
