蛋白质组学分析可以对肺癌分类以及预测后果
【医业网据路透社2003年8月8日纽约讯】美国范德毕尔特大学医学院的研究人员报告，肺癌组织微小标本的蛋白质组学研究可用于对疾病分类、预测所累及的结节和病人的死亡率。/, http://www.100md.com
“我们的研究结果非常重要，因为它指出你能通过测量疾病中的分子事件来判断预后”，作者之一卡普利奥利(RichardM.Caprioli)告诉路透社记者，他相信该技术“正在快速成形，用于临床不必等10年或20年，而是在近几年之内”。他和同事在8月9日的医学杂志《柳叶刀》(Lancet2003;361:415-416,433-439)上指出，基因微阵分析是另一种区分多种癌症的方式，但它不能揭示蛋白质的表达水平或蛋白质翻译后的修饰。而根据蛋白质组可能更好反映潜在病理学的理论，他们使用了基体辅助激光解吸/电离飞行质谱来研究了42个癌症标本、8个正常肺组织标本的蛋白质表达，每个标本分析了仅微毫克量的数百个细胞。/, http://www.100md.com
人工智能软件和后期统计学分析表明该方法对这组标本和另一组标本(盲组：根据组织学和淋巴结状况确定的37个肿瘤标本和6个正常肺标本)的分类100%地准确。“最重要的是，这种蛋白质模式可指出哪些病人有次发性肿瘤的危险”，卡普利奥利说，该方法对识别研究组累及的结节有85%的准确性，对盲组为75%。/, http://www.100md.com
研究者还发现，蛋白质的表达与病人的生存时间一致，它区分开了平均生存6个月的25位病人和平均生存33个月的41位病人(p<0.001)。“基因组很重要，但它在肿瘤发生中没有太多改变”，作者指出，“现在我们可以看到肿瘤生成是个连续过程的生理基础”，而不是僵硬地限于组织化学分出的阶段。该小组还成功地刻画了小鼠乳癌和大类脑瘤的蛋白质特点，并开始评估其它疾病过程，如糖尿病和精神病。/, http://www.100md.com
“临床上使用蛋白质组学技术似乎是合乎病人利益、探索、研究生物学新知识和新技术最合理、最科学的方法之一”，英国圣詹姆斯大学医院的班克(RozBanks)和西尔比(PeterSelby)在一随发评论中说。
“我们的研究结果非常重要，因为它指出你能通过测量疾病中的分子事件来判断预后”，作者之一卡普利奥利(RichardM.Caprioli)告诉路透社记者，他相信该技术“正在快速成形，用于临床不必等10年或20年，而是在近几年之内”。他和同事在8月9日的医学杂志《柳叶刀》(Lancet2003;361:415-416,433-439)上指出，基因微阵分析是另一种区分多种癌症的方式，但它不能揭示蛋白质的表达水平或蛋白质翻译后的修饰。而根据蛋白质组可能更好反映潜在病理学的理论，他们使用了基体辅助激光解吸/电离飞行质谱来研究了42个癌症标本、8个正常肺组织标本的蛋白质表达，每个标本分析了仅微毫克量的数百个细胞。/, http://www.100md.com
人工智能软件和后期统计学分析表明该方法对这组标本和另一组标本(盲组：根据组织学和淋巴结状况确定的37个肿瘤标本和6个正常肺标本)的分类100%地准确。“最重要的是，这种蛋白质模式可指出哪些病人有次发性肿瘤的危险”，卡普利奥利说，该方法对识别研究组累及的结节有85%的准确性，对盲组为75%。/, http://www.100md.com
研究者还发现，蛋白质的表达与病人的生存时间一致，它区分开了平均生存6个月的25位病人和平均生存33个月的41位病人(p<0.001)。“基因组很重要，但它在肿瘤发生中没有太多改变”，作者指出，“现在我们可以看到肿瘤生成是个连续过程的生理基础”，而不是僵硬地限于组织化学分出的阶段。该小组还成功地刻画了小鼠乳癌和大类脑瘤的蛋白质特点，并开始评估其它疾病过程，如糖尿病和精神病。/, http://www.100md.com
“临床上使用蛋白质组学技术似乎是合乎病人利益、探索、研究生物学新知识和新技术最合理、最科学的方法之一”，英国圣詹姆斯大学医院的班克(RozBanks)和西尔比(PeterSelby)在一随发评论中说。