甲状腺癌是常见的头颈部恶性肿瘤,也是内分泌系统中最常见的恶性肿瘤。我国甲状腺癌的临床发病率近年明显上升,且有年轻化趋势,已成为常见的恶性肿瘤之一。其中分化型癌占80％-90％,手术是各型甲状腺癌的基本治疗方法,所以甲状腺癌的早期诊断具有重要的意义。目前临床甲状腺癌术前诊断主要依靠B超、CT、MRI、核素扫描、细针穿刺细胞学检查等,但当前诊断技术尚无法满足临床上无创、特异性早期诊断甲状腺癌的要求。因此,寻找甲状腺癌早期诊断的理想生物标记物,降低术前误诊率,已成亟待解决的问题。　　 表面增强激光解析电离--飞行时间质谱(Surface Enhanced LaserDesorption/Ionization Tune of Flight Mass Spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术是一种新兴的蛋白质组学研究工具。它是一种应用基因芯片的原理,把层析、质谱技术和蛋白质芯片技术相结合的研究方法,具有快速、灵敏、自动化、高通量等特点,对疾病尤其是癌症的早期发现具有重大的意义。目前在发现和定量分析疾病标志物方面取得了一系列突破性发展,在多种肿瘤的研究应用中显示出广阔的前景。　　 目的　　 应用表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(SELDI-TOF-MS)及其配套蛋白质芯片检测甲状腺癌患者、良性结节性甲状腺肿患者和健康人的血清、唾液蛋白质指纹图谱,筛选甲状腺癌早期诊断的特异性蛋白质标记物并构建诊断模型,为甲状腺癌的早期诊断提供简便易行的方法。同时探讨甲状腺癌患者不同证型间的血清、唾液蛋白表达质谱的差异并构建诊断模型,为甲状腺癌的中医辩证分型提供客观依据；也为建立唾液蛋白质组无创伤诊断技术探讨新的途径和方法。　　 方法　　 应用PBSⅡ型SELDI-TOF-MS技术平台,采用CM10芯片,检测40例甲状腺癌患者和30例健康人的血清蛋白质指纹图谱,得到的原始数据先用Proteinchip Software3.2.1做校正,使总离子强度及分子量达到均一,再使用Biomarker Wizard软件和Biomarker Pattern Software5.0.2软件对获得的数据进行分析处理,选择组间特异性表达差异蛋白,并结合生物信息学方法建立组间血清差异蛋白决策树分类诊断模型；同时根据中医辨证分型并结合生物信息学方法建立甲状腺癌肝郁气滞组和痰瘀互结组间的血清差异蛋白决策树分类诊断模型。应用NP20芯片对49例甲状腺癌患者、34例良性结节性甲状腺肿和43例健康者的唾液样本进行检测,寻找组间表达差异蛋白,筛选出并结合生物信息学方法建立唾液差异蛋白决策树分类诊断模型:甲状腺癌组和健康对照组的唾液差异蛋白决策树分类诊断模型、甲状腺癌组和良性结节性甲状腺肿组间的唾液差异蛋白决策树分类诊断模型、甲状腺癌肝郁气滞组和痰瘀互结组间的唾液差异蛋白决策树分类诊断模型。　　 结果　　 1、甲状腺癌组和健康对照组的血清差异蛋白比较有18个血清蛋白质峰在甲状腺癌组和健康对照组间的表达有显著性差异(P<0.01),其中M/Z为2050.69、2940.50、3942.92、5345.54、6918.33的5个蛋白质峰用于构建决策树分类诊断模型。该模型交叉验证(测试组)总准确率为81.4％(57/70),灵敏度为80.0％(32/40),特异度为83.3％(25/30),阳性预测值86.5%(32/37),阴性预测值75.8%(25/33),Youden指数为0.633,ROC曲线下面积为0.997。　　 2、甲状腺癌肝郁气滞组和痰瘀互结组间的血清差异蛋白比较有22个血清蛋白质峰在甲状腺癌肝郁气滞组和痰瘀互结组间表达有显著性差异(P<0.01),其中M/Z为4099.85、9418.17的2个蛋白质峰构用于建两组间决策树分类诊断模型。该模型交叉验证(测试组)总准确率为82.5%(33/40),灵敏度为73.7％(14/19),特异度为90.5％(19/21),阳性预测值87.5％(14/16),阴性预测值79.2％(19/24),Youden指数为0.642,ROC曲线下面积为0.982。　　 3、甲状腺癌组和健康对照组的唾液差异蛋白比较有28个唾液蛋白质峰在甲状腺癌组和健康对照组间表达有显著性差异(P<0.01).其中M/Z为3491.10、3642.28、4315.10、7424.63的4个蛋白质峰用于构建决策树分类诊断模型。该模型交叉验证(测试组)总准确率为81.8％(72/88),灵敏度为88.9％(40/45),特异性为74.4％(32/43),阳性预测值78.4％(40/51)阴性预测值86.5％(32/37),Youden指数为0.633,ROC曲线下面积为0.953。　　 4、甲状腺癌组和良性结节性甲状腺肿组间的唾液差异蛋白比较有49个唾液蛋白质峰在甲状腺癌组和良性结节性甲状腺肿组间表达有显著性差异(P<0.01),其中M/Z为2587.38、3346.06、3584.20、8054.57的4个蛋白质峰构建决策树分类诊断模型。该模型交叉验证(测试组)总准确率为89.1％(74/83),灵敏度为87.7％(43/49),特异性为91.1％(31/34),阳性预测值93.4％(43/46),阴性预测值83.7％(31/37),Youden指数为0.788,ROC曲线下面积为0.954。　　 5、甲状腺癌肝郁气滞组和痰瘀互结组间的唾液差异蛋白比较有29个唾液蛋白质峰在甲状腺癌患者肝郁气滞组和痰瘀互结组间表达有显著性差异(P<0.01),其中M/Z为3809.85、3110.04、4970.80的3个蛋白质峰构建决策树分类诊断模型。该模型交叉验证(测试组)总准确率为85.7％(42/49),灵敏度为84.6％(22/26),特异性为86.9％(20/23),阳性预测值88.0％(22/25),阴性预测值83.3％(20/24),Youden指数为0.715,ROC曲线下面积为0.967。　　 结论　　 1、本实验选取CM10和NP20两种芯片分别检测血清样本和唾液样本,具有很好的稳定性和重复性。　　 2、BPS判别分析选出M/Z为2050.69、2940.50、3942.92、5345.54、6918.33的5个蛋白质峰构建甲状腺癌组和健康对照组血清差异蛋白决策树分类诊断模型,总准确率为81.4％。对从健康人中筛选甲状腺癌患者具有很好的应用价值。　　 3、BPS判别分析选出M/Z为4099.85、9418.17的2个蛋白质峰构建甲状腺癌肝郁气滞组和痰瘀互结组间血清差异蛋白决策树分类诊断模型,总准确率为82.5％。对甲状腺癌中医辨证分型具有较好的诊断价值,为甲状腺癌中医辨证分型提供血清蛋白质水平上的客观依据。　　 4、BPS判别分析选出M/Z为3491.10、3642.28、4315.10、7424.63的4个蛋白质峰构建甲状腺癌组和健康对照组唾液差异蛋白决策树分类诊断模型,总准确率为81.8％。对从健康人中筛选甲状腺癌患者具有较高的应用价值,为甲状腺癌的无创伤诊断提供新的途径。　　 5、BPS判别分析选出M/Z为2587.38、3346.06、3584.20、8054.57的4个蛋白质峰构建甲状腺癌组和良性结节性甲状腺肿组唾液差异蛋白决策树分类诊断模型,总准确率为89.1％。对鉴别甲状腺癌与良性结节、甲状腺癌术前判别具有很好的应用价值。　　 6、BPS判别分析选出M/Z为3809.85、3110.04、4970.80的3个蛋白质峰构建甲状腺癌肝郁气滞组和痰瘀互结组间唾液差异蛋白决策树分类诊断模型,总准确率为85.7％。对甲状腺癌中医辨证分型具有较好的诊断价值。初步建立了甲状腺癌的中医辩证模式--唾液蛋白质指纹图谱,也为中医证候实质的研究提供新的方法和途径。