现已有一些肿瘤的生物标志常规地用于肿瘤的人群筛查，诊断，预后，治疗监测和预示复发。但大多数缺乏敏感性，特异性和预示价值，在人群中筛查少见的肿瘤尤其如此。目前它们的临床实用性仍不能让人满意。我们需要新的肿瘤生物标志以更好地用于一些肿瘤的诊断，预后和治疗监测。由于生物标志检查是非侵袭性手段且比较经济，故值得研究。人类基因组项目的完成加深了对基因和蛋白质的了解，给发现肿瘤和其他疾病的生物标带来期望。专家们认为，已经发现某些肿瘤的标志，将来可以将一些敏感性和特异性较差的标志物联合在一起检测，结合生物信息技术，可明显改善诊断的敏感性和特异性。此种努力正在进行中（1）目前检测的大多数肿瘤生物标志是应用单克隆抗体和标记免疫分析技术。将肿瘤或其细胞系的提取物免疫动物，再制备出可特异地识别肿瘤相关抗原的单克隆抗体。基因组项目的完成使人们认识到最好的肿瘤标志是肿瘤分泌的蛋白，（2）细胞蛋白的20~25%是可排泌的，但也非完全如此。癌胚抗原（CEA）和Her2/neu就是与细胞膜结合的，但其细胞外抗原要位可出现在血循环之中。应用基因差异显示技术，基因芯片技术结合生物信息技术来比较健康的和肿瘤组织，发现了肿瘤中过度表达的基因或蛋白。（3）一般认为，最好的标志应是产生过量的蛋白，但如人们所熟知的PSA却不是蛋白（4）。过表达的基因可用基因芯片来检测，在理论上可检出肿瘤生物标志，但目前用此技术发现的甚少。另一种可能是假定与已知肿瘤标志为同类的基因或蛋白也必然有可能是新的标志。如激肽释放酶原（kallikreins）是一组DNA和蛋白均有同源性的丝氨酸蛋白酶（也包括PSA）,它们可能是卵巢癌，前列腺癌或乳腺癌的后选标志。（5)基因芯片之外的新方法是蛋白质组技术。应用表面增强激光解吸飞行质谱（SELDI-TOF，Surfase-enhenced laser desorption/ionization-time-of-flight mass spectrometry)技术可以准确地检出肿瘤。此项技术正在做临床评价，也用来对后选的新标志物进行鉴定。（6）有些肿瘤适合用生物标志来作早期诊断，从体液（如痰，尿，胰液，脑脊液等）中检出肺，膀胱，胰腺和脑肿瘤的生物标志。我们完全可以期望，用蛋白质组技术从尿中检出膀胱癌发生过程中排泌的蛋白用于诊断。现已有一些生化的或基因的标志可相当敏感地特异地诊断膀胱癌。这些分子的诊断敏感性和特异性分别为：急诊膀胱特异性抗原试验（BTA stat）68%,66%。BTA试验：71%，62%。NMP22试验：64%，71%。端粒酶：74%，89%。透明质酸-透明质酸酶（HA-Haase）：91%，86%。Immunocyt：68%，79%。多色荧光原位杂交试验：84%，90%。细胞角蛋白：76%，84%。基质金属蛋白酶：60%，80%。P53基因突变：32%，100%。最常用的非侵袭性诊断方法是排出尿的细胞学检查(VUC)，其敏感性约为50%，特异性97%。对进展期的肿瘤敏感性会更高。
膀胱癌比较常见，在泌尿系统肿瘤的发病率仅次于前列腺癌。仅在美国每年就有新诊断的病例54000例，约有12000人死于此病。大多数患者为膀胱表面肿瘤，可被完全切除，但约有2/3患者在术后5年内复发，15年内会有90%复发。早期诊断对临床结局有重要价值。应用生物标志的检查可有如下的意义：
1． 由多项目联合检查来早期检出复发。
2． 作为尿液细胞学检查的补充以提高诊断率。
3． 作为尿液细胞学检查的价廉又客观的替代试验
4． 指导对患者的细胞学检查的随访。
泌尿系肿瘤诊断的金标准是用尿液，膀胱灌洗液或尿道刷采取标本的细胞学检查。由于这些多为侵袭性手段，尿液细胞学检查的敏感性和特异性又低，因此需要更好的新标志物。近期Kagayama等用尿液蛋白质组技术为发现新生物标志提供一新的方法。他们自患者的尿中发现了钙网素(Calreticulin)。经过与健康人的差异显示和质谱分析，证明此标志物在膀胱癌组织中增多。此外，还发现一种内浆性网状分子伴侣(endoplasmic reticulum chaperone)以及其他9种后选蛋白，可以组成生物标志组。这些蛋白又经过了定量的Western- blot,免疫沉淀和免疫组化分析加以确证。用于膀胱癌诊断的准确性和特异性分别为73%和86%，基本达到细胞学检查的水平。Celis等也用双向凝胶电泳检查膀胱癌患者的尿液并建立了移行性和扁平细胞性两种膀胱癌的诊断数据库。 Petricoin等应用SELDI蛋白质芯片技术及生物信息学对66例健康妇女，50例卵巢癌患者血清中蛋白质进行簇分析(cluster analysis)并建立了簇分析模型，用该簇模型检查了50例卵巢癌患者标本，全部被证实。其中包括18例1期患者。检查66例非恶性肿瘤病例，有63例排除肿瘤。该方法的敏感性100%，特异性95%，阳性预测值94%，目前美国国家癌症研究所正在对该方法筛查1期卵巢癌进行验证。（ ）Adam 等分析了167例前列腺癌，77例良性增生和82例健康男性的血清标本。用血清蛋白质指纹图谱检出前列腺癌的敏感性为83%，特异性为97%。（ ）Vlahou等应用蛋白质组学研究了94例人膀胱移行细胞癌（TCC）和其他泌尿生殖系统疾病以及健康者的尿液，发现TCC组存在5个新的TCC标志物和7个蛋白质标志簇。用蛋白质组学联合原有标志物检测的敏感性78%，有望成为TCC的新的敏感诊断方法。（ ）Li用该方法在0到1期乳腺癌患者中筛选出3个肿瘤标志物，应用这3个肿瘤标志物检查乳腺癌的敏感性为93%，特异性为91%。（ ）有的学者用SELDI蛋白质芯片技术自胰腺癌患者的胰液中鉴定出16.57kD的蛋白质称为HIP/PAP-1蛋白。胰腺癌患者的血清中此蛋白明显升高，可作为胰腺癌的辅助诊断。
（ ）Conrads TP,Zhou M,Petricoin EF et al. Cancer diagnosis using proteomics patterns. Expert Rev Mol Diagn,2003,3(4):411-420
( ) Adam BL, Qu Y, Davis JW et al Serum protein fingerprinting coupled with a pattern-matching algorithm distinguishes prostate cancer from benign prostate hyperplasia and healthy men Cancer Res,2002,62(13),3609-3614
( ) Vlahou A, Schellbammer PF, Mendrino S,et al. Development of a novel proteomic approach for the detection of transitional cell carcinoma of the bladder in urine. Am J Pathol,2001,158(4):1491-1502
( ) Li J, Zhang Z, Rosenweig J, et al Proteomics and bioinformatics approaches for identification of serum biomarkers to detect breast cancer. Clin Chem,2002,48(8):1296-1304
( ) Rosty C, Christa L, Kuzdzal S et al. Identification of heptocarcinoma-intestine-pancreas/
pancreatitis-associated protien 1 as a biomarker for pancreatic ductal adenocarcinoma by protein biochip technology.Cancer Res,2002,62(6):1868-1875
但蛋白质组技术并不能常规地用于诊断。将这些标志性蛋白分离，纯化用来制备单克隆抗体作标记免疫分析来检查尿中的分泌性蛋白抗原会大有希望。至少可是传统的侵袭性检查法的重要替代或补充。
参考文献
(1) Stephan C,Vogel B,Cammann H et al An artificial neural network as a tool in
risk evaluation of prostate cancer.indication for biopsy with the PSA range of 2-20 micro g/l. Urologe A 2003,42:1221-9
(2) Welsh JB,SepinosoLM,KernSG et al Large-scale delineation of secreted protein biomarkers overexpressed in cancer tissue and serum .Proc Netl Acad Sci USA 2003,100:3410-5
(3) Yousef GM, Polymeris MF Yacoub GM et al.Parallel overproduction of seven kallikrein genes in ovarien cancer. Cancer Res 2003,63:2223-7
(4) Magklare A, Scorllas A, Stephen C et al decreased concentration of PSA and human glandular kallikrin 2 in malignant versus nonmalignant prostatic tissue Urology 2000,56:527-32
(5) Diamandis EP, Yousef GM. Human tissue kallikrins:a family of new cancer biomarkers Clin Chem 2002,48:1198-205
(6) Aebersold R, Mann M, Mess spectrometry-based proteomics. Nature 2003,422:198-207
(7) Editorials how are we going to discover new cancer biomarkers? A proteomic approach for bladder cancer. Clin Chem 2004,50(50): 793-5
膀胱癌比较常见，在泌尿系统肿瘤的发病率仅次于前列腺癌。仅在美国每年就有新诊断的病例54000例，约有12000人死于此病。大多数患者为膀胱表面肿瘤，可被完全切除，但约有2/3患者在术后5年内复发，15年内会有90%复发。早期诊断对临床结局有重要价值。应用生物标志的检查可有如下的意义：
1． 由多项目联合检查来早期检出复发。
2． 作为尿液细胞学检查的补充以提高诊断率。
3． 作为尿液细胞学检查的价廉又客观的替代试验
4． 指导对患者的细胞学检查的随访。
泌尿系肿瘤诊断的金标准是用尿液，膀胱灌洗液或尿道刷采取标本的细胞学检查。由于这些多为侵袭性手段，尿液细胞学检查的敏感性和特异性又低，因此需要更好的新标志物。近期Kagayama等用尿液蛋白质组技术为发现新生物标志提供一新的方法。他们自患者的尿中发现了钙网素(Calreticulin)。经过与健康人的差异显示和质谱分析，证明此标志物在膀胱癌组织中增多。此外，还发现一种内浆性网状分子伴侣(endoplasmic reticulum chaperone)以及其他9种后选蛋白，可以组成生物标志组。这些蛋白又经过了定量的Western- blot,免疫沉淀和免疫组化分析加以确证。用于膀胱癌诊断的准确性和特异性分别为73%和86%，基本达到细胞学检查的水平。Celis等也用双向凝胶电泳检查膀胱癌患者的尿液并建立了移行性和扁平细胞性两种膀胱癌的诊断数据库。 Petricoin等应用SELDI蛋白质芯片技术及生物信息学对66例健康妇女，50例卵巢癌患者血清中蛋白质进行簇分析(cluster analysis)并建立了簇分析模型，用该簇模型检查了50例卵巢癌患者标本，全部被证实。其中包括18例1期患者。检查66例非恶性肿瘤病例，有63例排除肿瘤。该方法的敏感性100%，特异性95%，阳性预测值94%，目前美国国家癌症研究所正在对该方法筛查1期卵巢癌进行验证。（ ）Adam 等分析了167例前列腺癌，77例良性增生和82例健康男性的血清标本。用血清蛋白质指纹图谱检出前列腺癌的敏感性为83%，特异性为97%。（ ）Vlahou等应用蛋白质组学研究了94例人膀胱移行细胞癌（TCC）和其他泌尿生殖系统疾病以及健康者的尿液，发现TCC组存在5个新的TCC标志物和7个蛋白质标志簇。用蛋白质组学联合原有标志物检测的敏感性78%，有望成为TCC的新的敏感诊断方法。（ ）Li用该方法在0到1期乳腺癌患者中筛选出3个肿瘤标志物，应用这3个肿瘤标志物检查乳腺癌的敏感性为93%，特异性为91%。（ ）有的学者用SELDI蛋白质芯片技术自胰腺癌患者的胰液中鉴定出16.57kD的蛋白质称为HIP/PAP-1蛋白。胰腺癌患者的血清中此蛋白明显升高，可作为胰腺癌的辅助诊断。
（ ）Conrads TP,Zhou M,Petricoin EF et al. Cancer diagnosis using proteomics patterns. Expert Rev Mol Diagn,2003,3(4):411-420
( ) Adam BL, Qu Y, Davis JW et al Serum protein fingerprinting coupled with a pattern-matching algorithm distinguishes prostate cancer from benign prostate hyperplasia and healthy men Cancer Res,2002,62(13),3609-3614
( ) Vlahou A, Schellbammer PF, Mendrino S,et al. Development of a novel proteomic approach for the detection of transitional cell carcinoma of the bladder in urine. Am J Pathol,2001,158(4):1491-1502
( ) Li J, Zhang Z, Rosenweig J, et al Proteomics and bioinformatics approaches for identification of serum biomarkers to detect breast cancer. Clin Chem,2002,48(8):1296-1304
( ) Rosty C, Christa L, Kuzdzal S et al. Identification of heptocarcinoma-intestine-pancreas/
pancreatitis-associated protien 1 as a biomarker for pancreatic ductal adenocarcinoma by protein biochip technology.Cancer Res,2002,62(6):1868-1875
但蛋白质组技术并不能常规地用于诊断。将这些标志性蛋白分离，纯化用来制备单克隆抗体作标记免疫分析来检查尿中的分泌性蛋白抗原会大有希望。至少可是传统的侵袭性检查法的重要替代或补充。
参考文献
(1) Stephan C,Vogel B,Cammann H et al An artificial neural network as a tool in
risk evaluation of prostate cancer.indication for biopsy with the PSA range of 2-20 micro g/l. Urologe A 2003,42:1221-9
(2) Welsh JB,SepinosoLM,KernSG et al Large-scale delineation of secreted protein biomarkers overexpressed in cancer tissue and serum .Proc Netl Acad Sci USA 2003,100:3410-5
(3) Yousef GM, Polymeris MF Yacoub GM et al.Parallel overproduction of seven kallikrein genes in ovarien cancer. Cancer Res 2003,63:2223-7
(4) Magklare A, Scorllas A, Stephen C et al decreased concentration of PSA and human glandular kallikrin 2 in malignant versus nonmalignant prostatic tissue Urology 2000,56:527-32
(5) Diamandis EP, Yousef GM. Human tissue kallikrins:a family of new cancer biomarkers Clin Chem 2002,48:1198-205
(6) Aebersold R, Mann M, Mess spectrometry-based proteomics. Nature 2003,422:198-207
(7) Editorials how are we going to discover new cancer biomarkers? A proteomic approach for bladder cancer. Clin Chem 2004,50(50): 793-5
