摘要：目的建立胃癌人工神经网络蛋白分子诊断模型,寻找胃癌早期诊断的新方法。方法采用表面增强激光解析离子化飞行时间质谱（SELDI-TOF-MS）技术及配套芯片CM10和Biomarker Wizard 3.1软件筛选胃癌差异表达蛋白,通过人工神经网络（ANN）建立并验证胃癌的SELDI分子诊断模型。结果共建立3个胃癌诊断模型（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ）,分别为胃癌的诊断、筛查、鉴别诊断模型。选其中由5个差异表达蛋白（质荷比为2502、2544、3085、8574、8740）组成的胃癌人工神经网络诊断模型Ⅰ作为胃癌人工神经网络诊断模型,对胃癌的诊断灵敏度为95.0%,特异度为98.33%,阳性预测值为95.0%,阴性预测值为98.33%,诊断准确度为97.5%。结论 SELDI-TOF-MS技术对胃癌的早期诊断具有一定的价值,值得进一步的研究。

关键词：胃肿瘤 神经网络模型 分子诊断模型 

单位：四川省绵阳市人民医院检验科 621000 泸州医学院附属医院检验科 四川泸州646000