【摘要】：目的結(jié)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(zhǔn)確的篩選和診斷結(jié)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(jié)構(gòu)和性質(zhì)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(biāo)志物。本研究旨在篩選具有結(jié)直腸癌診斷潛力的代謝標(biāo)志物。方法基于干血滴(DBS)的直接注射質(zhì)譜代謝組學(xué)方法被用于區(qū)分結(jié)直腸癌與結(jié)直腸息肉。應(yīng)用85名結(jié)直腸癌患者和81名結(jié)直腸息肉患者的DBS樣品進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)的目標(biāo)代謝物由23個(gè)氨基酸和26個(gè)�；鈮A組成,從而構(gòu)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(yàn)結(jié)直腸癌組和結(jié)直腸息肉組之間的差異代謝,并找出對(duì)于區(qū)分兩組貢獻(xiàn)最大的代謝物,構(gòu)建二元Logistic回歸模型,用ROC曲線驗(yàn)證這些代謝物對(duì)結(jié)直腸癌組與結(jié)直腸息肉組的判別能力。結(jié)果通過多因素分析篩選出血液中與結(jié)直腸癌相關(guān)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(gòu)建二元Logistic回歸模型,用十倍交叉驗(yàn)證(CV)法檢驗(yàn)這個(gè)模型,用ROC曲線來評(píng)價(jià)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(jié)論在這項(xiàng)研究中,用8個(gè)血液參數(shù),如C16、C4/C8、C5/C3、C4/C3、Arg、Val、Ala和Phe/Tyr,建立了一個(gè)合理的診斷回歸模型,可用于區(qū)分結(jié)直腸癌與結(jié)直腸息肉,并回答基于干血滴的直接注射質(zhì)譜技術(shù)可用于促進(jìn)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(xué)位授予單位】：錦州醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R735.34

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本文編號(hào)：2240330