广东省卫生厅资助课题(2004)
- 作品数：1 被引量：10H指数：1
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- 血清蛋白质谱结合人工神经网络在头颈部鳞癌诊断中的研究被引量：10
- 2007年
- 背景与目的:头颈部鳞癌早诊率的高低是影响治疗效果的关键因素之一。本研究应用血清蛋白质谱技术结合人工神经网络建立头颈部鳞癌(head and neck squamous cell carcinoma,HNSCC)患者的诊断模型,并评价其诊断价值。方法:对74例头颈部鳞癌患者和146例健康人的血清样本随机分为训练集(148例)和测试集(72例)。首先应用表面加强激光解吸电离-飞行时间质谱(surface-enhanced desorption ioniza tiontime-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术及WCX2(weak cation-exchange)芯片检测训练集样本,结合反向传播人工神经网络(artificial neural network,ANN)的方法建立诊断模型,进一步检测测试集样本并评价该模型的诊断价值。结果:在训练集样本中筛选出4个m/z(质荷比)峰(4469u,5924u,8926u,16697u)区分头颈部鳞癌和对照人群的敏感度和特异度均达100.0%(148/148);用该模型对测试集样本进行双盲法预测的敏感度为85.7%(18/21),特异度为96.1%(49/51)。结论:该模型诊断头颈部鳞癌具有较高的灵敏度和特异度,值得进一步研究。
- 曹素梅郭翔陈福进杨安奎陈文宽李宁炜
- 关键词：鳞状上皮癌SELDI蛋白质质谱人工神经网络
