本文選題：肝細(xì)胞癌 + 驅(qū)動(dòng)蛋白家族成員1B��； 參考：《青島大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：【目的】探討肝癌患者、肝硬化患者、慢性肝炎患者、正常人群外周血驅(qū)動(dòng)蛋白家族成員1B(kinesin family member 1B,KIF1B)m RNA和信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)與轉(zhuǎn)錄激活因子4(signal transducers and activators of transcription,STAT4)m RNA表達(dá)情況及臨床意義,評(píng)價(jià)其在肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)診斷中的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí),應(yīng)用基因表達(dá)式編程(gene expression programming,GEP)方法,利用常見的肝癌血清腫瘤標(biāo)記物AFP、癌胚抗原(CEA)和糖類抗原199(CA199),以及肝功等生化指標(biāo)數(shù)據(jù)信息來建立肝癌預(yù)測(cè)模型,對(duì)肝癌患者進(jìn)行輔助性診斷�！痉椒ā�1.收集在2013年9月到2014年7月青島大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院就診的HCC患者(126例)、肝硬化患者(80例)、慢性肝炎患者(46例)、健康體檢者(100例)共352例外周血樣本。應(yīng)用實(shí)時(shí)熒光定量PCR法檢測(cè)各組外周血KIF1Bm RNA與STAT4m RNA的表達(dá)情況。應(yīng)用SPSS 17.0軟件分析KIF1B和STAT4m RNA在各組的表達(dá)水平,并繪制受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC曲線),分析KIF1B與STAT4m RNA單獨(dú)檢測(cè)及聯(lián)合AFP檢測(cè)對(duì)肝癌的診斷價(jià)值。2.收集2011年1月到2014年7月于青島大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院就診的肝癌病人(500例)和健康體檢者(500例)的腫瘤標(biāo)記物與生化指標(biāo)。采用APS 3.0軟件對(duì)其進(jìn)行GEP算法,并建立肝癌早期診斷模型。并對(duì)其可靠性還引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)的分析方法。【結(jié)果】1.肝癌患者血清CA199高水平組與低水平組相比,其外周血KIF1B m RNA出現(xiàn)較低表達(dá)(P0.05),與肝癌患者的性別、年齡、腫瘤的TNM分期、HBs Ag是否陽性、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、門脈癌栓、血清AFP和CEA水平無顯著差異(P0.05)。而STAT4 m RNA的表達(dá)在肝癌患者高年齡組中出現(xiàn)高表達(dá)(P0.05),與肝癌患者的性別、腫瘤的TNM分期、HBs Ag是否陽性、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、門脈癌栓、血清AFP、CEA和CA199水平無顯著差異(P0.05)。2.組間兩兩比較,其結(jié)果顯示肝癌組外周血KIF1Bm RNA水平顯著低于肝硬化組、慢性肝炎組以及正常對(duì)照組(F值分別為22.27、17.73、20.40,P0.05)。而外周血KIF1Bm RNA水平在肝硬化組、慢性肝炎組以及與正常對(duì)照組三組之間相互比較,其結(jié)果沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.05)。肝癌組外周血STAT4m RNA表達(dá)水平與正常對(duì)照組比較,其結(jié)果無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(F值為2.48,P0.05。肝癌組外周血STAT4m RNA表達(dá)水平與肝硬化組以及慢性肝炎組相比較,其結(jié)果無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P0.05);肝硬化組、慢性肝炎組以及正常對(duì)照組三者外周血STAT4m RNA水平相互比較,其結(jié)果亦無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義差異(P0.05)。3.在診斷肝癌方面,KIF1B、STAT4、AFP單獨(dú)檢測(cè)時(shí)的AUC分別為0.706、0.536、0.838,因STAT4曲線下的面積為0.536,接近0.5,不能用于臨床肝癌診斷價(jià)值的評(píng)價(jià)。而KIF1B與AFP兩者聯(lián)合檢測(cè),其ROC曲線下面積為0.875,與AFP單獨(dú)檢測(cè)曲線下的面積相比無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P0.05)。4.使用APS 3.0軟件建立的GEP模型1包括AFP、CEA、CA199、ALB、ALT、Cl-六項(xiàng)指標(biāo)。其訓(xùn)練集的準(zhǔn)確性為95.75%,測(cè)試集的準(zhǔn)確性為92.5%。GEP模型2包括AFP、CA199、ALB、ALT四項(xiàng)指標(biāo),其訓(xùn)練集的準(zhǔn)確性為94%,測(cè)試集的準(zhǔn)確性為92%。在ANN方法中,模型1同樣包括AFP、CEA、CA199、ALB、ALT、Cl-六項(xiàng)指標(biāo)。其訓(xùn)練集與測(cè)試集在多層感應(yīng)器中的準(zhǔn)確性分別為91.6%與89.1%,在徑向基函數(shù)中的準(zhǔn)確性分別是91%和83.3%。模型2同樣包括AFP、CA199、ALB、ALT四項(xiàng)指標(biāo)。其訓(xùn)練集與測(cè)試集在多層感應(yīng)器中的準(zhǔn)確性分別為90.5%與85.4%,在徑向基函數(shù)中的準(zhǔn)確性分別是90%和77.8%�！窘Y(jié)論】1.KIF1Bm RNA在肝癌患者外周血中呈現(xiàn)低表達(dá),且在血清CA199高水平組中出現(xiàn)低表達(dá);2.STAT4m RNA在四組研究對(duì)象外周血中表達(dá)無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,但在肝癌患者高年齡組STAT4m RNA表達(dá)水平較高。3.外周血中KIF1Bm RNA與STAT4m RNA對(duì)肝癌的診斷效能均低于AFP,說明外周血KIF1Bm RNA與STAT4m RNA不能作為新型腫瘤標(biāo)記物用于肝癌的輔助診斷。4.GEP方法聯(lián)合六項(xiàng)指標(biāo)建立的預(yù)測(cè)模型對(duì)肝癌的早期診斷有較高的準(zhǔn)確性。5.GEP模型對(duì)肝癌的輔助診斷要優(yōu)于ANN方法,更適合臨床數(shù)據(jù)的分析。可以用于肝癌的早期輔助診斷。
[Abstract]:[Objective] to investigate the expression and clinical significance of 1B (kinesin family member 1B, KIF1B) m RNA and signal transduction and transcription activator 4 (signal transducers and activators) in patients with liver cancer, cirrhosis, chronic hepatitis, and normal population. Patocellular carcinoma, HCC) diagnostic value. At the same time, using gene expression programming (GEP) method, using the common liver cancer serum tumor markers AFP, carcinoembryonic antigen (CEA) and carbohydrate antigen 199 (CA199), and liver function data information to establish the prediction model of liver cancer, to the liver cancer patients 1. HCC patients (126 cases), cirrhosis patients (80 cases), chronic hepatitis (46 cases), healthy persons (100 cases) and 352 peripheral blood samples were collected from September 2013 to July 2014 at the Affiliated Hospital of Qiingdao University medical college. The peripheral blood KIF1Bm RNA and STAT4m R were detected by real time fluorescence quantitative PCR method. The expression of NA. The expression level of KIF1B and STAT4m RNA in each group was analyzed with SPSS 17 software, and the working characteristic curves of the subjects (receiver operating characteristic curve, ROC curve) were plotted. The value of the diagnosis of liver cancer was collected from January 2011 to July 2014 in Qingdao. The tumor markers and biochemical indexes of liver cancer patients (500 cases) and healthy persons (500 cases) were treated in the Affiliated Hospital of University Medical College. The GEP algorithm was carried out by APS 3 software, and the early diagnosis model of liver cancer was established. And the reliability of the artificial neural network (artificial neural network, ANN) was also introduced. [results] 1 Compared with the low level group, the CA199 high level group of liver cancer patients had lower expression of KIF1B m RNA in peripheral blood (P0.05). There was no significant difference in sex, age, TNM staging, HBs Ag, lymph node metastasis, portal vein thrombus, serum AFP and CEA levels in the patients with liver cancer (P0.05). High expression (P0.05) was found in patients with liver cancer, the TNM staging of tumor, HBs Ag positive, lymph node metastasis, portal vein tumor thrombus, serum AFP, CEA and CA199 levels were not significantly different (P0.05) in group.2. (P0.05). The results showed that the KIF1Bm RNA level in peripheral blood of liver cancer group was significantly lower than that of liver cirrhosis, chronic hepatitis and normal control. Group (F value was 22.27,17.73,20.40, P0.05). But the level of KIF1Bm RNA in peripheral blood was compared between three groups of liver cirrhosis, chronic hepatitis and normal control group, and the results were not statistically significant (P0.05). There was no statistical difference between the expression level of STAT4m RNA in the peripheral blood of liver cancer group and the normal group (F value of 2.48, P0.05.). The expression level of STAT4m RNA in peripheral blood of liver cancer group was compared with that of liver cirrhosis group and chronic hepatitis group, the results were not statistically different (P0.05). The level of STAT4m RNA in peripheral blood of the three groups of liver cirrhosis, chronic hepatitis and normal control group was compared, and there was no statistically significant difference (P0.05).3. in the diagnosis of liver cancer, KIF1B, STAT4, AFP. The AUC of the single test was 0.706,0.536,0.838, respectively, because the area under the STAT4 curve was 0.536, and was close to 0.5. It could not be used for the evaluation of the diagnostic value of the clinical liver cancer. The joint detection of KIF1B and AFP had an area of 0.875 under the ROC curve, which was not statistically different from the area under the AFP single detection curve (P0.05).4. using APS 3 software. The GEP model 1 includes six indexes, such as AFP, CEA, CA199, ALB, ALT, Cl-. The accuracy of the training set is 95.75%. The accuracy of the test set is the four indexes of AFP, CA199, ALB and ALT. The accuracy of the training set is 94%. The accuracy of the test set is six. The accuracy of the training set and the test set in the multilayer sensor is 91.6% and 89.1% respectively. The accuracy in the radial basis function is 91% and the 83.3%. model 2, respectively, including the four indexes of AFP, CA199, ALB, ALT. The accuracy of the training set and the test set in the multilayer sensor is 90.5% and 85.4% respectively, and the accuracy in the radial basis function is divided. The low expression of 90% and 77.8%. [Conclusion] 1.KIF1Bm RNA in the peripheral blood of the patients with liver cancer and low expression in the high level group of serum CA199; 2.STAT4m RNA in the peripheral blood of the four groups of subjects, there is no statistical difference, but the KIF1Bm RNA in the.3. peripheral blood of the high age group of the liver cancer patients and the KIF1Bm RNA in the.3. peripheral blood The diagnostic efficiency of the liver cancer is lower than that of AFP. It shows that the peripheral blood KIF1Bm RNA and STAT4m RNA can not be used as a new tumor marker for the auxiliary diagnosis of liver cancer, the prediction model established by the.4.GEP method combined with six indexes, the prediction model for the early diagnosis of liver cancer has a higher accuracy. The auxiliary diagnosis of the liver cancer by the.5.GEP model is better than the ANN method. The analysis of bed data can be used for early diagnosis of liver cancer.

【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R735.7

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本文編號(hào)：1810162