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目的:由于淋巴瘤小病灶、早期局限病灶检出率较低,同时对于病灶隐匿或处于机体深部而患者不能耐受或不愿手术取组织活检的,给临床诊断造成极大的困难。我们利用SELDI技术对淋巴瘤患者和正常对照的血清蛋白质进行检测,通过Biomarker Wizard 3.1系统软件对蛋白质丰度和质荷比(M/S)进行分析,期望筛选出可用于临床淋巴瘤诊断的特异性血清生物标记,并进一步对淋巴瘤患者和正常对照及其非淋巴瘤组之间(淋巴结炎和其它肿瘤)有显著差异的血清蛋白质峰进行优选,建立数据库,结合人工神经网络(ANN)建立诊断模型,从而突破传统的应用组织活检才能确诊淋巴瘤的技术瓶颈。方法:运用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SELDI-TOF-MS)技术检测55例淋巴瘤,其它肿瘤108例,淋巴结炎24例,及正常对照53例的血清,用AU蛋白芯片获得血清蛋白表达指纹图谱,并用Biomarker Wizard 3.1软件对检测数据进行分析,得到的数据进行初步的统计学分析(计算均值X、P值和标准差S), P﹤0.05被认为差异具有统计学意义。从淋巴瘤组和非淋巴瘤组及其正常对照之间(淋巴结炎和其它肿瘤)血清蛋白质指纹图谱的具有明显差异的质荷比中,优选特征性蛋白质,应用BP人工神经网络建立淋巴瘤神经网络诊断模型。结果: 55例淋巴瘤患者、108例其他肿瘤患者、24例淋巴结炎、和53例健康人对照的血清蛋白质指纹图谱比较分析,发现差异表达的76个蛋白质荷峰比(P<0.05),其中69个蛋白质有显著性差异(P<0.001)。(1)有13个蛋白质峰在淋巴瘤患者血清中高表达,有6个蛋白质峰在淋巴瘤患者血清中低表达;(2)有11个蛋白质峰在淋巴结炎患者血清中高表达,有7个蛋白质峰在淋巴结炎患者血清中低表达;(3)有12个蛋白质峰在其他肿瘤患者血清中高表达,有4个蛋白质峰在其它肿瘤患者血清中低表达;(4)有5个蛋白质峰在两个病例组呈现高表达(淋巴瘤和其它肿瘤);有7个蛋白质峰在三个病例组中均呈现高表达(淋巴结炎,淋巴瘤及其它肿瘤),有5个蛋白质峰在三个病例组中均呈现低表达(淋巴结炎,淋巴瘤及其它肿瘤);有一个蛋白质峰仅在淋巴瘤中呈现低表达。(5)筛选出9种对淋巴瘤诊断鉴别有意义蛋白;其中有6个在淋巴瘤血清中高表达,高表达的蛋白质M/Z分别是4218,4966,9278,7752,8906,10220。3个在淋巴瘤血清中低表达,低表达的蛋白质M/Z分别是9216,9237,7714。2.BP人工神经网络模型诊断淋巴瘤的灵敏度87.7%,特异度98.1%,诊断准确率97.4%,阳性预测值81.8%,阴性预测值98.6%。结论:本实验研究结果表明:1.淋巴瘤患者与非淋巴瘤患者及其正常对照者血清中蛋白质的表达具有明显的差异性;2.筛选其中差异表达的蛋白质标记物建立预测模型,为淋巴瘤的实验诊断和鉴定寻找一种新方法。3.SELDI-TOF-MS技术可能是寻找淋巴瘤患者血清学生物标志物和诊断淋巴瘤的有效工具。