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    重庆时时彩中奖率高吗: 血浆评估肺癌的生物标记物.pdf

    关 键 词:
    血浆 评估 肺癌 生物 标记
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    摘要
    申请专利号:

    CN201310625462.8

    申请日:

    2013.11.29

    公开号:

    CN104677998A

    公开日:

    2015.06.03

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G01N 30/02申请公布日:20150603|||实质审查的生效IPC(主分类):G01N 30/02申请日:20131129|||公开
    IPC分类号: G01N30/02 主分类号: G01N30/02
    申请人: 沈阳药科大学
    发明人: 李清; 毕开顺; 刘然; 毕文川; 何博赛; 贾英
    地址: 110016辽宁省沈阳市沈河区文化路103号
    优先权:
    专利代理机构: 沈阳杰克知识产权代理有限公司21207 代理人: 李宇彤
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310625462.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.08.03|||2015.07.01|||2015.06.03

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及用于评估肺癌疾病的新生物标记物,所述生物标记物对肺癌病理学改变较敏感,特别是在疾病或损伤早期阶段。它采用UHPLC-MS/MS法分别检测健康人和癌症病人血浆样本中1,3-丙二胺(DAP),腐胺(PUT),尸胺(CAD),精脒(SPD),精胺(SPM),胍丁胺(AGM),鸟氨酸(ORN),赖氨酸(LYS),精氨酸(ARG),S-腺苷蛋氨酸(SAM),?;罚∟PUT),?;罚∟SPM),?;撸∟SPD)与γ-氨基丁酸(GABA)等14种与多胺合成与分解代谢密切相关物质的浓度。本发明提供了人体血浆中S-腺苷蛋氨酸与精氨酸作为肺癌标记物的应用,该生物标记物对癌症中病理学改变较敏感,可用于肺癌的诊断、预后和疗效评价。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  人体血浆中S-腺苷蛋氨酸与精氨酸作为肺癌诊断标记物的应用。

    2.  如权利要求1所述的应用,其特征在于S-腺苷蛋氨酸与精氨酸浓度的乘积作为肺癌诊断标记物的应用。

    3.  一种应用S-腺苷蛋氨酸与精氨酸浓度的乘积进行肺癌评估的方法,其步骤包括:
    (1)分别收集已知肺癌患者和待评估人的血浆样本;
    (2)分别检测肺癌患者和待评估人血浆样本中的S-腺苷蛋氨酸与精氨酸的浓度;
    (3)用步骤(2)测得的S-腺苷蛋氨酸与精氨酸浓度的乘积进行聚类分析。

    4.  如权利要求3所述的方法,其特征在于聚类分析为SPSS软件(版本号19.0)中的系统聚类分析方法。

    说明书

    说明书血浆评估肺癌的生物标记物
    技术领域
    本发明涉及用于评估肺癌疾病的新生物标记物,所述生物标记物对肺癌病理 学改变较敏感,特别是在疾病或损伤早期阶段。此外,本发明涉及用于评估人患 肺癌的风险。
    背景技术
    代谢组学(metabonomics/metabolomics)是继基因组学、转录组学、蛋白质 组学之后提出的一门新的学科,是系统生物学中的一个重要组成部分。生物机体 在受到外界病源或环境改变的刺激时,会产生多层次、多器官和多组织的应答反 应,这些应答反应最终将影响到终端代谢水平的变化正是研究这种机体在受到内 因、外因的刺激时,机体内的终端小分子代谢物(通常指分子量小于1000Da)的 变化规律的科学,从整体上动态地阐述生理或病理状态下机体对外界刺激的应答 和动态系统性的变化过程,为全面理解多因素影响下的癌症的发生机制研究将提 供一个新的视角。同时,从整体上考察人体的生理状态,能得到更多的疾病相关 信息,有利于癌症的早期诊断。另外,代谢组学技术分析的样本主要是尿液和血 液,其采集过程对人体无伤害或是有极小的伤害,因此代谢组学的方法将有利于 癌症的大规模筛查。
    癌症是一大类恶性肿瘤的统称。癌细胞的特点是无限制、无止境地增生,使 患者体内的营养物质被大量消耗;癌细胞释放出多种毒素,使人体产生一系列症 状;癌细胞还可转移到全身各处生长繁殖,导致人体消瘦、无力、贫血、食欲不 振、发热以及严重的脏器功能受损等等,继而破坏组织、器官的结构和功能,引 起坏死出血合并感染,患者最终由于器官功能衰竭而死亡。
    肺癌是最常见的肺原发性恶性肿瘤,无论是在全世界还是国内上来看,肺癌 均占肿瘤之首,其发病率和病死率均迅速上升,死于癌病的男性病人中肺癌已居 首位。肺癌的发病率和死亡率在逐年上升,世界年患病人数在90万左右,我国 近10年内恶性肿瘤发病率及死亡率以肺癌增长最为迅速,肺癌已成为我国第一 大癌症。肺癌是复发转移率高的肿瘤,即使进行根治性切除,也多因术后复发转 移而死亡。肺癌的病发与不良的生活习惯,环境因素与大气污染等密切相关。肺 癌生长速度缓慢,病程较长的早期诊断与治疗可以在很大程度上给患者带来治愈 的机会,肺癌的诊断中肿瘤标记物的检测就显得十分重要。
    目前临床上以大分子癌症标记物的单一或联合使用作为癌症诊断手段的研 究较多,而对于小分子类癌症标记物缺乏系统深入的研究。现代研究表明,内源 性小分子物质多胺类化合物与癌症的发生密切相关。国内外研究均表明癌症患者 体内多胺水平高于正常人群及非肿瘤患者体内多胺水平。多胺在生物体内多是水 溶性的,通常在体液pH环境下完全质子化,以多阳离子形式存在,常与RNA, DNA等多阴离子复合体结合在一起,并处于动态平衡之中。多胺能直接参与生 物体内的多种生理活动,如核酸的复制、转录、翻译,蛋白质的合成和膜结构的 稳定等,它是生物体生长和细胞代谢所必须的内源性微量活性物质。一般在RNA, DNA及蛋白质合成增高之前,多胺含量急剧上升,如在癌症组织中多胺水平明 显升高,而多胺的过度积累还会导致细胞的凋亡及转变,使癌症进一步恶化。多 胺包括1,3-丙二胺、腐胺、尸胺、精脒、精胺、?;?、?;返?。多胺包 括1,3-丙二胺、腐胺、尸胺、精脒、精胺、?;?、?;返?。目前研究未 能证实何种多胺为癌症的生物标记物,也未能找到肺癌的特异性标记物,这大大 影响了多胺作为肺癌辅助诊断、预后和疗效评价指标等方面的应用。
    发明内容
    本发明的目的是提供肺癌的特异性多胺生物标记物,该标记物为人血浆中的 精氨酸与S-腺苷蛋氨酸,具体为精氨酸与S-腺苷蛋氨酸浓度的乘积。
    本发明采用UHPLC-MS/MS法分别检测健康人和癌症病人血浆样本中1,3-丙 二胺(DAP),腐胺(PUT),尸胺(CAD),精脒(SPD),精胺(SPM), 胍丁胺(AGM),鸟氨酸(ORN),赖氨酸(LYS),精氨酸(ARG),S-腺 苷蛋氨酸(SAM),?;罚∟PUT),?;罚∟SPM),?;撸∟SPD) 与γ-氨基丁酸(GABA)等14种与多胺合成与分解代谢密切相关物质的浓度。(详 见Determination of polyamine metabolome in plasma and urine by ultrahigh  performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry method:Application  to identify potential markers for human hepatic cancer.Anal Chim Acta. 2013;791:36-45)对于得到的检测数据,首先对所测得的血浆中多胺类物质的数 据进行异常值检测,去掉由于样本收集或者测定误差等导致的异常样本。进而分别 对肺癌患者和健康人赋值为1和2作为因变量,以14种待测物为自变量进行二元逻 辑回归分析,所得到的变量精氨酸与S-腺苷蛋氨酸浓度的乘积可以作为区分肺癌 与健康人的依据。最后以此变量为指标采用聚类分析的方法进行验证。结果表明 以精氨酸与S-腺苷蛋氨酸浓度的乘积为指标可以将肺癌患者与健康人区分开来。
    本发明的目的还包括应用血液中精氨酸与S-腺苷蛋氨酸浓度乘积进行肺癌 评估的方法,其步骤包括:
    (1)分别收集肺癌患者和待评估人的血浆样本;
    (2)分别检测肺癌患者和待评估人血浆样本中精氨酸与S-腺苷蛋氨酸的浓度;
    (3)用步骤(2)测得的精氨酸与S-腺苷蛋氨酸浓度的乘积进行聚类分析。
    如果最终能够聚为一类,则可评估待测人患肺癌的风险高。聚类分析方法优选 “SPSS”软件(版本号:19.0)中的系统聚类分析方法。
    附图说明
    图一为实施例3中去除异常值数据后,以肺癌患者于健康人血浆中精氨酸与S-腺 苷蛋氨酸浓度乘积为指标的聚类谱系图。结果表明以精氨酸与S-腺苷蛋氨 酸浓度的乘积为指标可以将肺癌患者与健康人区分开来。(图中HP01-HP50 为健康人数据,其中异常值去除了HP14与HP35;FP01-FP50为肺癌患者数 据,其中异常值去除了FP02,FP26与FP30)
    具体实施方式
    实施例1 肺癌与健康人血浆样品收集方法
    收集经病理细胞学证实为肺癌患者50例,其中男性30例,女性20例,年龄 27-77岁,平均53岁。对照组50例,均为健康成年人,采用血常规,尿常规等常 规检验证实,其中男性30例,女性20例,年龄27-65岁,平均52岁。采集肺癌 患者及健康人静脉血,血样收集后应立即于3500rpm离心10分钟,分离血浆, 分离出的血浆样品置于已标记好的试管中,在超低温冰箱中低于-80℃冷冻保 存。
    取血浆样品250μL于EP管中,加入50μL加入血的甲醇:水(20:80,v:v) 混合溶液和50μL溶液内标溶液(1,6-己二胺,100ng/mL),涡旋30s。加入含0.1% 乙酸的甲醇溶液后涡旋5min,15000r/min离心3min,取上清液于空气流下吹 干,以50μL含0.05%七氟丁酸甲醇溶液–含0.05%七氟丁酸水溶液(20:80,v/v) 复溶。取5μL上清液用于UHPLC-MS/MS分析。
    实施例2 肺癌与健康人血浆中多胺类样品检测方法
    对实施例1制得的5μL上清液进行UHPLC-MS/MS分析,检测条件如下:
    (1)试剂
    标准物质1,3-丙二胺,腐胺,尸胺盐酸盐,精脒盐酸盐,精胺盐酸盐,胍丁 胺硫酸盐,?;费嗡嵫?,?;哐嗡嵫?,?;费嗡嵫?,鸟氨酸盐酸盐, 赖氨酸,精氨酸,S-腺苷蛋氨酸,七氟丁酸均为Sigma公司产品。HPLC级甲醇 为Fisher公司产品,其它化学试剂仅为分析纯,水为去离子重蒸水。
    (2)仪器
    Prominence UFLC XR型超快速高分离液相色谱仪配有LC-20AD输液泵、 SIL-20AC自动进样器、CTO-20AC柱温箱和DGU-20A3脱气机(日本岛津株 式会社);API4000型三重四极杆串联质谱仪(美国ABSCIEX公司)和Analyst1.5. 1数据处理系统;AB135-S电子天平(瑞士梅特勒-托利多仪器有限公司);超声 波发生器(浙江象山石浦海天电子仪器厂);液体快速混合器(上海医科大学仪 器厂);HC-2516高速离心机(科大创新股份有限公司)。
    (3)色谱条件
    采用岛津公司XRLC-20AD ProminenceTM UFLC系列仪器,色谱柱: Shim-pack XR-ODS色谱柱(75mm×3.0mm,2.2μm),流动相:以0.05%七氟 丁酸水溶液(A)-0.05%七氟丁酸甲醇(B)梯度洗脱,梯度洗脱程序如下: 0.01-2.00min,20%B;2.01-4.00min,20%B→50%B;4.01–6.00min,50%B; 6.01–9.00min,20%B。流速:0.4mL/min;柱温:40℃;进样量:5μL。
    (4)质谱条件
    采用AB公司QTRAPTM4000MS/MS系列质谱仪。离子源:ESI;检测模式: 正离子模式;扫描模式:多反应离子监测(MRM)。源温度500℃;气帘气(氮气) 压力138kPa(20psi);雾化气压力276kPa(40psi);涡轮气压力276kPa(40psi); 离子喷雾电压5500V;各待测物离子源参数与定量分析方法如表一所示,扫描时间 为200ms。以所建立的方法测定50例肺癌患者和50例健康人血浆中多胺代谢轮廓 中各待测物的含量,每一样品测试一次。根据标准曲线,计算血浆样品中各待测 物浓度。(数据见附表二)
    表一 多胺代谢物离子源参数与定量分析方法

    表二 50名肺癌患者与50名健康人血浆中多胺代谢物浓度分布情况

    实施例3 肺癌样品的数理统计方法
    对实施例2测得的数据首先进行异常值检验,采用汉佩尔检验法进行分析,其 具体步骤为:
    1.计算整个数据集的均值(Me),该均值将这一数据集分为高低俩部分。
    2.根据数据集中所有元素的均值计算ri
    ri=(xi-Me)为数据集中的简单数据,
    x属于1--n这一数据集,n为数据集中元素的数量,Me为均值
    计算偏差Me|ri|的均值,根据条件|ri|≥4.5Me|ri|
    当以上条件成立时,该数据集中的数值即被视为异常值。
    3例肺癌数据与2例健康人数据被去除。进而分别对肺癌血浆与健康人血浆数 据赋值1与2作为因变量,14个多胺待测物作为自变量进行二元逻辑回归分析。结 果在回归方程中得到自变量精氨酸与S-腺苷蛋氨酸,其回归系数Sig值均不大于 0.002(详见表三)。根据精氨酸与S-腺苷蛋氨酸的相关系数为0.670,表示为正 相关(详见表四)。因此对精氨酸与S-腺苷蛋氨酸的浓度做乘积,应用SPSS软件 (版本19.0)对肺癌患者与健康人血浆中精氨酸与S-腺苷蛋氨酸浓度乘积的情况 进行系统聚类分析,采用离差平方和法(Ward’s method),以切比雪夫定律 (chebychev)作为样品相似性的测度。聚类分析将93个血浆样本分为2类,其中肺 癌患者被分成一组,健康人群被分为另一组。证明采用血浆中精氨酸与S-腺苷蛋 氨酸浓度可以区分肺癌患者与健康人。(详见图一)
    表三 肺癌患者与健康人二元逻辑回归分析结果
    Variables in the Equation

    a.Variable(s)entered on step1:ARG.
    b.Variable(s)entered on step2:SAM.
    c.Variable(s)entered on step3:ORN.
    表四 肺癌患者与健康人二元逻辑回归分析结果
    Correlation Matrix

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