【摘要】：目的結直腸癌(CRC)是癌癥死亡的第三大原因,早期發(fā)現(xiàn)可以顯著提高患者的生存率。在臨床中,以易于操作的方式準確的篩選和診斷結直腸癌是非常有必要的。癌癥可以影響重要的代謝通路,血液中充滿了具有不同結構和性質的小分子代謝物,在許多研究中代謝物水平的變化被用作潛在的生物標志物。本研究旨在篩選具有結直腸癌診斷潛力的代謝標志物。方法基于干血滴(DBS)的直接注射質譜代謝組學方法被用于區(qū)分結直腸癌與結直腸息肉。應用85名結直腸癌患者和81名結直腸息肉患者的DBS樣品進行檢測,檢測的目標代謝物由23個氨基酸和26個�；鈮A組成,從而構建偏最小二乘判別分析(PLS-DA)模型,用于分析數(shù)據(jù)并檢驗結直腸癌組和結直腸息肉組之間的差異代謝,并找出對于區(qū)分兩組貢獻最大的代謝物,構建二元Logistic回歸模型,用ROC曲線驗證這些代謝物對結直腸癌組與結直腸息肉組的判別能力。結果通過多因素分析篩選出血液中與結直腸癌相關的21種代謝物�；趨�(shù)C16(P0.0001)、Arg(P0.0001)、C4/C8(P=0.0006)、C5/C3(P0.0001)、Val(P=0.0042)、Phe/Tyr(P=0.0018)、Ala(P=0.0187)、C4/C3(P=0.0057)構建二元Logistic回歸模型,用十倍交叉驗證(CV)法檢驗這個模型,用ROC曲線來評價診斷模型,該模型顯示敏感度是81.18%,特異性是83.95%,AUC是0.909。結論在這項研究中,用8個血液參數(shù),如C16、C4/C8、C5/C3、C4/C3、Arg、Val、Ala和Phe/Tyr,建立了一個合理的診斷回歸模型,可用于區(qū)分結直腸癌與結直腸息肉,并回答基于干血滴的直接注射質譜技術可用于促進CRC篩選和早期診斷。
[Abstract]:Objective (CRC) is the third leading cause of cancer death in colorectal cancer. In clinical practice, it is necessary to screen and diagnose colorectal cancer accurately and easily. Cancer can affect important metabolic pathways and the blood is filled with small molecular metabolites with different structures and properties. In many studies changes in metabolite levels have been used as potential biomarkers. The aim of this study was to screen metabolic markers with diagnostic potential for colorectal cancer. Methods Direct injection mass spectrometry based on dry blood drop (DBS) was used to distinguish colorectal cancer from colorectal polyp. DBS samples from 85 patients with colorectal cancer and 81 patients with colorectal polyps were detected. The target metabolites were composed of 23 amino acids and 26 acyl carnitine. A partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) model was constructed. To analyze the data and examine the differential metabolism between colorectal cancer group and colorectal polyp group, and to identify the metabolites that contribute most to the distinction between the two groups, a binary Logistic regression model was constructed. The discriminant ability of these metabolites between colorectal cancer group and colorectal polyp group was verified by ROC curve. Results 21 metabolites associated with colorectal cancer were screened by multivariate analysis. A binary Logistic regression model was constructed based on C16 (P0.0001) Arg (P0.0001) C4 / C8 (P0. 0006) C5 / C3 (P0. 0001) Val (P0. 0042) and P0. 0018) Ala (P0. 0187) C4 / C3 (P0. 0057). The model was tested by ten times cross-validated (CV) method. The diagnostic model was evaluated by ROC curve. The sensitivity of the model was 81.18 and the specificity was 83.95AUC was 0. 909. Conclusion in this study, a reasonable diagnostic regression model was established using eight blood parameters, such as C16 / C4 / C8 / C5 / C3 / Argor Vala and Phe/Tyr, which can be used to distinguish colorectal cancer from colorectal polyps. Direct injection mass spectrometry based on dry blood drops can be used to promote CRC screening and early diagnosis.
【學位授予單位】：錦州醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R735.34

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本文編號：2240330