中文摘要：

系统性红斑狼疮（SLE）患者的病情易出现复发，使用传统指标虽可预测复发，但预测时间短、准确性差，且无法预测复发脏器及复发程度。本研究拟采用高通量比较蛋白质组学研究方法，联合双向电泳-MS/MS和SELDI-TOF-MS检测优势，全面筛查SLE患者血清和尿液中的复发早期候选差异蛋白质位点/差异蛋白质峰，通过分析其与复发时间、受损脏器之间的关系，从中筛选可早期预测复发脏器及复发程度的候选差异蛋白生物标志物。利用人工神经网络筛选出预测复发准确率最高的候选差异蛋白生物标志物组合，初步建立SLE复发早期预测模型。通过前瞻性随访验证模型的预测价值，对具有重要预测意义的差异蛋白生物标志物进行鉴定，建立重要差异蛋白质功能定位较明确，能够预测复发脏器和复发严重程度的SLE复发早期预测模型。本研究所建模型能够弥补传统指标的预测缺陷，有助于指导临床更精确地控制SLE患者病情、减轻损伤，降低复发程度甚至避免复发。

结论摘要：

背景系统性红斑狼疮（SLE）是一种多系统累及的自身免疫性疾病，患者病情具有复发和缓解周期性交替出现的临床特征，而病情的反复复发会对患者脏器造成不可逆性损伤，影响疾病预后。目前已知SLE复发可以预测，而且早期干预有助于避免患者出现病情严重复发。然而，目前监测狼疮病情的指标主要局限于抗dsDNA抗体、补体、血沉、全血检测、尿蛋白和尿沉渣分析等，尚缺乏能够早期预测SLE复发而且敏感性和特异性较高的可靠生物标志物，继续寻找这样生物标志物仍是SLE研究领域的一个重要课题。目的通过对比分析性别和年龄匹配的SLE病情活动患者、病情稳定患者和健康对照者的血清标本，筛选具有SLE疾病相关和复发特异性的血清差异蛋白质点，寻找可预测SLE复发的新型生物标志物。方法依照患者的系统性红斑狼疮疾病活动性指数（SLEDAI）的评分结果，80例SLE患者分为2组，其中21例患者归为病情活动组(SLEDAI≥6)，59例患者归为病情稳定组(SLEDAI≤4)。另设性别与年龄匹配的健康志愿者76例为正常对照组。将病情活动组、病情稳定组和正常对照组的血清标本分组混合后进行二维凝胶电泳，采用分析软件对银染2-DE凝胶图像进行分析，识别具有2倍以上差异的蛋白质点进行标记。采用液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）筛选差异蛋白质点，然后利用DataAnalysis 3.2 软件、Mascot软件和SwissPort数据库进行数据分析。结果双向电泳图像中检测到的蛋白质点分别为病情活动组367±29个、病情稳定组347±29个、正常对照组383±28个。三个匹配组中表达量差异在2倍以上的差异蛋白质点共有23个，并鉴定了其中的15个。采用ELISA法对转铁蛋白和免疫球蛋白κ链（Ig kappa）这2个差异蛋白质点进行验证当SLE活动时，转铁蛋白出现低表达而Ig kappa 链的表达水平增高。这表明转铁蛋白和Ig kappa 链可能属于SLE活动过程中的相关指标，具有SLE疾病相关和复发特异性，即可能是预测SLE复发的新型生物标志物。结论蛋白组学技术可用于筛选预测SLE复发的新型生物标志物。在此初步研究中，我们利用蛋白组学方法鉴定了15个差异蛋白质点，但这些指标在SLE病理生理中的作用，仍需今后进一步研究。