应用SELDI-TOF-MS技术诊断2型糖尿病肾病

目的比较2型糖尿病(T2DM)肾病和对照人群血清蛋白质指纹图谱的差异,建立T2DM肾病诊断模型,探讨此技术对该病诊断的价值。方法采用表面增强激光解析电离飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测51例T2DM肾病患者和66例对照人群血清,获得蛋白质指纹图谱。结合人工神经网络软件建立诊断模型并进行验证。结果在相对分子量2 000~30 000范围内共检测到175个蛋白峰,其中有17个蛋白峰明显表达差异(P<0.01)。筛选其中质荷比(m/z)分别为5 420、5 782、6 472、6 666、10 277和11 770的6个蛋白峰作为标志蛋白建立人工神经网络诊断模型。利用该模型对T2DM肾病进行盲法预测,结果表明其对该病的诊断敏感性和特异性分别为81.0%和96.2%。结论利用SELDI-TOF-MS和生物信息学技术建立了敏感性和特异性均较高的T2DM肾病诊断模型,为该病诊断提供了新途径。