大肠癌是最常见的恶性肿瘤之一,尽管治疗措施不断改进,术后生存率仍较低,治疗失败的主要原因为肝转移。在发生肝转移的初期阶段,现有影像学手段难以检出,本课题将该现象定义为"大肠癌隐性肝转移"。大肠癌肝转移的过程是多种蛋白协同参与完成的,而特异蛋白的差异表达将可能是其预测的风向标。本项目拟采用蛋白组学方法分离大肠癌无肝转移、隐性肝转移和显性肝转移患者血清蛋白质,筛选并鉴定肝转移相关差异蛋白质,利用数据挖掘方法构建大肠癌肝转移的诊断模型。首先使用该方法构建小鼠大肠癌肝转移诊断模型,通过全肝脏薄层切片病理检查的方法验证"大肠癌隐性肝转移"假说,为临床实验提供理论和实验依据;接着使用上述蛋白组学和数据挖掘的方法构建人大肠癌肝转移诊断模型,横断面盲法验证其准确性,并前瞻性研究其预测隐性肝转移的价值。本课题旨在建立诊断大肠癌肝转移的新方法,探索大肠癌隐性肝转移的机制。
英文主题词colorectal cancer;liver metatases;protemics;data mining;diagnostic model