Протеомная диагностика рака яичника с применением SELDI-масс-спектрометрии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.00.04, кандидат биологических наук Власова, Мария Андреевна

• Власова, Мария Андреевна
• кандидат биологических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Власова, Мария Андреевна

1. Введение

2. Обзор литературы

2.1. Общие требования к биомаркерам

2.2. Биомаркеры рака яичника, используемые в клинической диагностике

2.3. Разработка новых диагностических методов путем комбинирования биомаркеров

2.4. Применение транскриптомного подхода для поиска новых биомаркеров

2.5. Использование протеомных технологий для открытия новых биомаркеров

2.5.1. Двумерный электрофорез

2.5.2. Антительные микрочипы

2.5.3. Масс-спектрометрические методы. Технология белковых чипов ЭЕШМОР

2.5.3.1 Общий подход к разработке диагностического алгоритма на основе масс-спектров

2.5.3.2 Результаты применения технологии БЕЮМОР для диагностики рака яичника

2.5.3.3 Подбор выборок для исследования

2.5.3.4 Природа маркерных масс-спектрометрических пиков

2.5.3.5 Биомаркеры, идентифицированные с использованием технологии БЕШМОР

2.5.3.6 Сывороточный амилоид А острой фазы: возможная связь с раком

2.5.3.7 Анализ модификаций белков с использованием технологии БЕЮ!-ТОР

2.5.3.8 Перспективы использования технологии БЕШМОР

3. Материалы и методы

3.1. Материалы

3.2. Объекты исследования

3.3. Иммуноферментный анализ

3.3.1 Измерение концентрации сывороточного амилоида А методом иммуноферментного анализа

3.3.2. Измерение концентрации СА125 методом иммуноферментного анализа

3.4. Профилирование сывороток с применением БЕШМОР

3.4.1 Протокол пробоподготовки с использованием анионообменных чипов БАХ

3.4.2. Протокол пробоподготовки с использованием катионообменных чипов \Л/СХ

3.4.3. Протокол пробоподготовки с использованием обращеннофазовых чипов Н

3.4.4. Протокол пробоподготовки с использованием нормальнофазовых чипов NP

3.5. Анализ масс-спектров

3.6. Статистическая обработка результатов

3.6.1. Метод опорных векторов и рекурсивный отбор признаков

3.5.2. Логистическая регрессия и информационный критерий Акаике

3.5.3. Определение эффективности диагностического алгоритма

3.5.4. Метод пар с наибольшим счетом (top scoring pairs, TSP)

3.5.5. Вычисление коэффициента корреляции

3.5.6. Кластерный анализ

3.5.7. Программное обеспечение

4. Результаты и обсуждение

4.1. Определение концентрации белка A-SAA в сыворотках методом иммуноферментного анализа

4.2. Масс-спектрометрическая детекция белка A-SAA в сыворотке крови

4.2.1. Определение чувствительности детекции A-SAA с помощью масс-спектрометрии SELDI-TOF.

4.2.2. Масс-спектрометрическое определение различных форм сывороточного амилоида в сыворотке

4.3. Обработка масс-спектров спектров SELDI-TOF, полученных с использованием чипов с нормальнофазовой поверхностью, с использованием жестких критериев для идентификации пиков

4.4. Классификация масс-спектров SELDI-TOF с использованием метода пар с наибольшим счетом (TSP)

4.5. Разработка диагностического алгоритма на основе комбинированных протеомных данных с использованием метода опорных векторов и логистической регрессии

4.6. Анализ результатов перекрестной проверки достоверности

4.7. Кластерный анализ данных масс-спектров SELDI-TOF

4.8. Дискриминаторные пики, отобранные различными классификаторами

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Протеомная диагностика рака яичника с применением SELDI-масс-спектрометрии»

Актуальность

В современном обществе одной из основных причин смертности являются злокачественные опухоли. Огромное внимание в медицине и примыкающих к ней дисциплинах уделяется поиску новых подходов к лечению этого заболевания. Однако эффективность лечения рака во многом определяется возможностью его ранней диагностики, поэтому очень важной проблемой является разработка простых и эффективных способов диагностики рака, в особенности, на ранних стадиях. Вовремя диагностированный рак в большинстве случаев вылечивается, причем для полного выздоровления зачастую оказывается достаточно одного лишь хирургического вмешательства. Проблема ранней диагностики особенно актуальна в отношении рака яичника - наиболее распространенного из гинекологических раков. Ранние стадии рака яичника протекают практически бессимптомно, в результате почти в 90% случаев рак яичника диагностируют только на поздних стадиях, когда заболевание уже, как правило, не поддается лечению [Jacobs et al, 2004; Petricoin et al, 2002].

Из-за отсутствия клинических симптомов на ранних стадиях рака яичника для своевременного выявления болезни необходимо проводить периодический скрининг «групп риска» - определенных возрастных групп или людей, по той или иной причине имеющих индивидуальную предрасположенность к раковым заболеваниям. Для широкомасштабного обследования населения необходимо наличие простого и дешевого, но в то же время достаточно надежного диагностического метода.

Одним из распространенных и перспективных способов малоинвазивной диагностики рака является диагностика по концентрации в крови опухолевых биомаркеров. К настоящему времени для клинической диагностики рака яичника используют только один биомаркер - СА125. Однако этот биомаркер обладает невысокими чувствительностью и специфичностью (при специфичности 97% чувствительность составляет всего 65%) [Zhang et al, 2004]. Известно большое количество других биомаркеров рака ячника, однако ни один из них в отдельности не обладает высокой точностью диагностики. По-видимому, из-за сложного состава сыворотки и гетерогенной природы рака, выявить в крови универсальные белки-маркеры рака невозможно. Основной идеологией современных исследований является создание способов диагностики на основе комбинаций нескольких биомаркеров.

Интенсивное развитие протеомных технологий открыло новые перспективы для поиска биомаркеров заболеваний. Одной из наиболее высокопроизводительных и перспективных платформ для поиска биомаркеров является масс-спектрометрическая технология белковых чипов SELDI-TOF (Surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight - усиленная поверхностью времяпролетная лазерная десорбция/ионизация).

Применение масс-спектрометрии SELDI-TOF в этих целях началось около пяти лет назад и сразу дало многообещающие результаты [Petricoin et al, 2002; Kozak et al, 2003]. В ряде работ была продемонстрирована точность диагностики, близкая к 100 % [Zhu et al, 2003]. Однако плохая воспроизводимость результатов между разными лабораториями и во многих случаях неизвестная природа дискриминаторных масс-спектрометрических пиков порождало сомнения в возможности внедрения результатов в практическую медицину.

Анализ идентифицированных с использованием технологии SELDI-TOF биомаркеров рака яичника показывает, что все они присутствуют в сыворотке в достаточно высоких (в основном микромолярных) концентрациях, а изменение их концентрации обусловлено системным ответом организма на сопутствующее опухоли воспаление. Особое место среди найденных биомаркеров занимает идентифицированный в лаборатории диагностической протеомики ГУ НИИ БМХ РАМН в 2004 году биомаркер рака яичника сывороточный амилоид А острой фазы (A-SAA). Несмотря на то, что A-SAA давно известен как маркер воспаления, он обладает рядом уникальных и ценных для потенциального биомаркера рака свойств.

Во-первых, его концентрация в сыворотке крови в норме в 10-100 раз ниже, чем у других кандидатных маркеров. Во-вторых, при болезни концентрация A-SAA увеличивается в 100 и более раз, тогда как концентрация большинства других маркеров меняется сравнительно слабо. В-третьих, A-SAA синтезируется в тканях некоторых злокачественных опухолей [Gutfeld et al, 2006; Kovacevic et al, 2006]. И наконец, на основании последних данных о молекулярных эффектах и взаимодействиях A-SAA, повышение его концентрации при злокачественных опухолях может играть активную роль в развитии последних. Так, показана способность A-SAA индуцировать экспрессию транскрипционного фактора NFkB 6

Не а1, 2003], играющего ведущую роль в блокировании апоптоза, и матриксных металлопротеиназ ММР1, ММРЗ и ММР9 [О'Нага ег а1, 2004; Ьее е* а1, 2005], вызывающих деградацию межклеточного матрикса и тем самым способствующих ангиогенезу и метастазированию. Способность А-БАА стимулировать пролиферацию клеток, ингибировать апоптоз, а также стимулировать ангиогенез была напрямую продемонстрирована на синовиоцитах больных ревматоидным артритом [1ее е1 а1, 2006].

Перспективным подходом к разработке нового метода диагностики рака яичника может стать объединение данных масс-спектрометрических методов с данными иммуноферментного анализа о концентрациях классического биомаркера рака яичника СА125 и белка А-БАА.

Цель и задачи исследования

Целью данной работы является разработка экспериментальной системы диагностики рака яичника путем комбинирования данных иммуноферментного анализа о концентрациях СА125 и А-БАА и протеомных профилей сыворотки крови с примением различных методов статистической обработки результатов.

В соответствии с указанной целью были поставлены следующие задачи:

1. Измерить методом иммуноферментного анализа концентрации СА125 и А-БАА в выборке сывороток больных раком яичника на разных стадиях, больных доброкачественными гинекологическими опухолями и здоровых лиц.

2. Провести масс-спектрометрическое профилирование (БЕШиТОР) всех сывороток в условиях, оптимизированных для измерения уровня А-вАА, и определить чувствительность масс-спектрометрической детекции А-ЭАА в сыворотке.

3. Провести статистический анализ полученных данных, разработать диагностический алгоритм и определить его точность, чувствительность и специфичность.

Научная новизна работы

Впервые определена чувствительность масс-спектрометрии ЭЕЮМОР для детекции белка А-вАА в составе сыворотки крови. Ранее чувствительность метода при работе с такой сложной смесью, как сыворотка крови, была неизвестна.

С помощью кластерного анализа определена природа большей части дискриминаторных пиков на масс-спектрах.

Создана экспериментальная диагностическая система на основе комбинации масс-спектрометрических данных с данными о концентрации белка A-SAA и биомаркера рака яичника СА125.

К масс-спектрометрическим данным впервые применен статистический метод пар с наибольшим счетом.

Практическая значимость работы

Предложена новая экспериментальная диагностическая система для рака яичника, разработанная с применением современных статистических методов на основе комбинации данных о концентрации классического биомаркера рака яичника СА125, концентрации сывороточного амилоида А острой фазы и данных масс-спектрометрии с точностью диагностики 95,2%. Путем анализа выборки сывороток больных и здоровых людей российского населения показана применимость масс-спектрометрического метода для диагностики рака яичника.

Положения диссертации, выносимые на защиту

1. Определение чувствительности масс-спектрометрии SELDI-TOF для детекции белка сывороточного амилоида А острой фазы в составе сыворотки крови.

2. Разработка алгоритмов распознавания сывороток больных раком яичника и сывороток женщин, не страдающих раком яичника с помощью статистических методов логистической регрессии, опорных векторов и пар с наибольшим счетом при различных комбинациях исходных данных.

Апробация работы

Основные положения работы были представлены на следующих конференциях:

1. 4-ый Ежегодный Всемирный Конгресс международной организации «Протеом человека» (HUPO 4-th Annual World Congress), Мюнхен, Германия, 28 августа-1 сентября 2005 года;

2. Международная школа-конференция молодых ученых «Системная биология и биоинженерия», (Звенигород, 28 ноября - 2 декабря 2005 г.);

3. 3-я Международная Конференция «Геномика, Протеомика, Биоинформатика и Нанотехнологии для Медицины» (3rd International Conference "Genomics, Proteomics, Bioinformatícs and Nanotechnologies for Medicine"), Новосибирск, 12-16 июля 2006 года;

4.5-ый Ежегодный Всемирный Конгресс международной организации «Протеом человека» (HUPO 5th Annual World Congress), Лонг Бич, Калифорния, 28 октября-1 ноября 2006 года.

Список публикаций по материалам диссертации

1. S. Moshkovskli, М. Vlasova, М. Safarova, О. Makarov, and A. Archakov "Serum amyloid A as ovarian cancer blomarker" // Abstr. HUPO 4th Annual World Congress, (August 28-September 1, 2005, Munich). - Molecular & Cellular Proteomics. - August 2005,-Vol. 4, Number 8 {Suppl. 1);

2. M.A. Власова, C.A. Мошковский, M.P. Сафарова, О.В. Макаров, А.И.Арчаков "Молекулярная диагностика рака яичника с использованием протеомных технологий" II Биомедицинская химия. - 2005. - т. 51 № 4. - с. 367-383;

3. М. А. Власова, С. А. Мошковский, А. И. Арчаков «Комбинирование данных масс-спектров SELDI и концентрации СА125 для диагностики рака яичника» // Материалы международной школы-конференции молодых ученых «Системная биология и биоинженерия» (28 ноября - 2 декабря 2005 г., Москва). - МАКС Пресс. -2005.-с. 18;

4. Е.И. Гоуфман, С.А. Мошковский, О.В.Тихонова, П.Г.Лохов, В.Г. Згода, М.В. Серебрякова, И.Ю. Торопыгин, М.А. Власова, М.Р.Сафарова, О.В.Макаров, А.И. Арчаков Протеомное исследование термостабильной фракции сыворотки пациентов с различными опухолями с применением двумерного электрофореза. // Биохимия. - 2006. - т. 71 №4. - с. 354-360;

5. М.А. Власова, С.А. Мошковский. Молекулярные взаимодействия сывороточного амилоида А острой фазы: возможная связь со злокачественными опухолями.//Биохимия. - 2006. - т. 71 №10-с. 1051-1059;

6. S.A. Moshkovskli, М. A. Vlasova, М.А. Pyatnitskiy, A.I. Archakov Acute phase serum amyloid A in ovarian cancer as an important component of proteome diagnostic profile. // Abstr. 3rd International Conference "Genomics, Proteomics, Bioinformatics and Nanotechnologies for Medicine" (July 12-16, 2006, Novosibirsk, Russia) - p. 64;

7. Moshkovskli S.A., Vlasova M.A., Pyatnitskiy M.A., Archakov A.I. Serum amyloid A and tranthyretin forms constitute discriminatory SELDI profile for ovarian cancer. II Abstr. HUPO 5th Annual World Congress (October 28-November 1, 2006, Long Beach, California). - Molecular & Cellular Proteomics. - 2006. - Vol. 5, Number 10 (Suppl.);

8. Moshkovskii S.A., Vlasova M.A., Pyatnitskiy M.A., Tikhonova O.V., Safarova

M.R., Makarov O.V., Archakov A.I. Acute phase serum amyloid A in ovarian cancer as an 9 important component of proteome diagnostic profiling. // Proteomics. Clinical Applications. - 2007. - Vol. 1 (1). - p. 107-117.

Работа выполнена в лаборатории диагностической протеомики Государственного учреждения Научно-исследовательского института Биомедицинской химии им. В.Н. Ореховича РАМН.

Проведенные исследования были поддержаны Государственным контрактом от 28 февраля 2006 года № 02.442.11.7426 в рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники на 2002-2006 годы» «Белок сывороточный амилоид А как потенциальный маркер для ранней протеомной диагностики рака яичника».

2. Обзор литературы

Заключение диссертации по теме «Биохимия», Власова, Мария Андреевна

6. Выводы

1. Предел чувствительности масс-спектрометрической детекции белка А-БАА в сыворотке крови составляет 0,2-0,3 г/л (1,7-2,6 х 10"5 М).

2. На выборке из российского населения показана применимость метода масс-спекгрометрии БЕЮ^ТОР для классификации сывороток больных раком яичника, доброкачественными гинекологическими опухолями и здоровых женщин. Наиболее высокая точность диагностики была получена при применении к масс-спектрометрическим данным метода опорных векторов и составила 89,5 %.

3. Добавление к масс-спектрометрическим данным данных иммуноферментного анализа о концентрации СА125 и А-БАА привело к повышению точности диагностики до 95%.

4. На основе результатов кластерного анализа масс-спектрометрических данных и анализа литературных данных часть пиков на масс-спектре аннотирована. Показано, что несколько дискриминаторных масс-спектрометрических пиков соответствуют сывороточному амилоиду А острой фазы, транстиретину и их модификациям.

5. Заключение

Результаты проведенного исследования доказывают, что используя масс-спектрометрическую технологию SELDI-TOF, можно с достаточно высокой эффективностью распознавать раковые сыворотки и сыворотки здоровых или больных доброкачественными гинекологическими опухолями женщин.

Основой разработанной экспериментальной диагностической системы являются масс-спектрометрические данные, использование которых в отдельности позволило получить точность диагностики около 90%. Добавление к масс-спектрометрическим данным данных иммуноферментного анализа о концентрации СА125 и SAA привело к повышению точности диагностики до 95%. Наилучшие результаты были достигнуты при применении метода опорных векторов. Попытки объединения данных масс-спектрометрии SELDI-TOF и данных о концентрации СА125 предпринимались ранее Zhang с соавторами, однако они не привели к повышению точности диагностики [Zhang et al, 2004].

Большим преимуществом предложенного нами метода профилирования является его простота. Отсутствие стадий префракционирования сыворотки приводит к повышению воспроизводимости результатов и увеличивает шансы на внедрение методики в практическую диагностику.

В мировой практике использования SELDI-TOF есть тенденция к усложнению стадии предобработки сыворотки или плазмы перед масс-спектрометрическим профилированием. Стадия предобработки часто включает в себя очистку сыворотки от мажорных белков [Kozak et al, 2005; Chen et al, 2007], хроматографическое префракционирование сыворотки [Zhang et al, 2004; Ward et al, 2006]. В то же время, существенного увеличения чувствительности масс-спектрометрии SELDI-TOF не наблюдается, и набор идентифицированных белков ограничивается мажорными компонентами сыворотки. Значительная часть описанных компонентов масс-спектрометрических профилей были детектированы нами на масс-спектрах, полученных с использованием предельно упрощенной процедуры получения спектров. Панель выявленных маркерных пиков сопоставима с предложенными другими исследовательскими группами [Zhang et al, 2004; Kozak et al, 2005].

Полученные результаты могут служить предпосылками для внедрения в перспективе в медицинскую практику нового способа диагностики рака яичников.

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Власова, Мария Андреевна, 2007 год

1. Говорун В.М., Арчаков А.И. Биохимия, 2002, 67, ст. 1341-1359.

2. Agarwal R., Kaye S.B. Expression profiling and individualisation of treatment for ovarian cancer. // Curr. Opin. Pharmacol. 2006; 6(4), p. 345-349. Review.

3. Ahmed N., Oliva K.T., Barker G., Hoffmann P., Reeve S., Smith I A, Quinn M.A., Rice G.E. Proteomic tracking of serum protein isoforms as screening biomarkers of ovarian cancer. Proteomics, 2005; 5(17), p. 4625-4636.

4. Bernstein L.H., Ingenbleek Y. Transthyretin: its response to malnutrition and stress injury, clinical usefulness and economic implications. II Clin. Chem. Lab. Med. 2002; 40(12), p. 1344-1348. Review.

5. Biran, H., Friedman, N., Neumann, L., Pras, M., and Shainkin-Kestenbaum, R. Serum amyloid A (SAA) variations in patients with cancer: correlation with disease activity, stage, primary site, and prognosis. // J. Clin. Pathol., 1986, 39, p. 794-797.

6. H. Burger D., Dayer J.M. High-density lipoprotein-associated apolipoprotein A-l: the missing link between infection and chronic inflammation? //Autoimmun. Rev. 2002;1(1-2), p. 111-117. Review.

7. Casl M.T., Coen D., Simic D. Serum amyloid A protein in the prediction of postburn complications and fatal outcome in patients with severe burns. // Eur. J. Clin. Chem. Clin. Biochem., 1996; 34(1), p. 31-35.

8. Casl M.T., Surina B., Glojnaric-Spasic I., Pape E., Jagarinec N., Kranjcevic S. Serum amyloid A protein in patients with acute myocardial infarction. II Ann. Clin. Biochem., 1995; 32 (Pt 2), p.196-200.

9. Chan D.C., Chen C.J., Chu H.C., Chang W.K., Yu J.C., Chen Y.J., Wen L.L., Huang S.C., Ku C.H., Liu Y.C., Chen J.H. Evaluation of serum amyloid A as a biomarker for gastric cancer II Ann. Surg. Oncol. 2007; 14(1), p. 84-93.

10. Craven R.A., Totty N., Harnden P., Selby P.J., Banks R.E. Laser capture microdissection and two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis: evaluation of tissue preparation and sample limitations. //Am. J. Pathol., 2002;160(3), p. 815-822.

11. Engwegen J.Y., Mehra N., Haanen J.B., Bonfrer J.M., Schellens J.H., Voest E.E., Beijnen J.H. Validation of SELDI-TOF MS serum protein profiles for renal cell carcinoma in new populations. // Lab. Invest. 2007; 87(2), p. 161-172.

12. Escher N., Kaatz M., Melle C., Hipler C., Ziemer M., Driesch D., Wollina U„ von Eggeling F. Posttranslational modifications of transthyretin are serum markers in patients with mycosis fungoides. II Neoplasia, 2007; 9(3), p. 254-259.

13. Folgueras A.R., Pendas A.M., Sanchez L.M., Lopez-Otin C. Matrix metalloproteinases in cancer: from new functions to improved inhibition strategies. II Int. J. Dev. Biol. 2004; 48(5-6), p. 411-424. Review.

14. Haab B.B., Geierstanger B.H., Michailidis G., Vitzthum F., Forrester S., Okon R., Saviranta P., Brinker A., Sorette M., Perlee L., Suresh S., Drwal G., Adkins J.N., Omenn

15. HH. Jacobs I., Bast R.C. Jr. The CA 125 tumour-associated antigen: a review of the literature. II Hum. Reprod., 1989; 4(1), p. 1-12. Review.

16. Jensen, L.E., Hiney, M.P., Shields, D.C., Uhlar, C.M., Lindsay, A.J., and Whitehead, A.S. Acute phase proteins in salmonids: evolutionary analyses and acute phase response//J. Immunol., 1997,158, p. 384-392.

17. Kaneti J., Winikoff Y.( Zimlichman S., Shainkin-Kestenbaum R. Importance of serum amyloid A (SAA) level in monitoring disease activity and response to therapy in patients with prostate cancer. II Urol. Res.; 1984,12(5), p. 239-41.

18. L., Chi K., Tyldesley S., Flibotte S., Diamond D.L., Kuzyk M.A., Sadar M.D. Identification of serum amyloid A as a biomarker to distinguish prostate cancer patients with bone lesions. II Clin. Chem., 2005; 51(4), p. 695-707.

19. Lee M.S., Yoo S.A., Cho C.S., Suh P.G., Kim W.U, Ryu S.H. Serum amyloid A binding to formyl peptide receptor-like 1 induces synovial hyperplasia and angiogenesis. //J. Immunol., 2006; 177(8), p. 5585-5594.

20. Mor G., Visintin I., Lai Y., Zhao H., Schwartz P., Rutherford T., Yue L., Bray-Ward P., Ward D.C. Serum protein markers for early detection of ovarian cancer. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2005; 102(21), p. 7677-7682.

21. Nakayama T., Sonoda S., Urano T., Yamada T., Okada M. Monitoring both serum amyloid protein A and C-reactive protein as inflammatory markers in infectious diseases. II Clin. Chem., 1993; 39(2), p. 293-297.

22. S3. Nedelkov D., Kiernan U.A., Niederkofler E.E., Tubbs K.A., Nelson R.W. Investigating diversity in human plasma proteins. // Proc. Natl. Acad. Sci. U S A., 2005 Aug 2; 102(31), p. 10852-10857.

23. Omenn G.S. Strategies for plasma proteomic profiling of cancers. // Proteomics. 2006; 6(20), p. 5662-5673. Review.

24. Rapkiewicz A.V., Espina V., Petricoin E.F. 3rd, Liotta L.A. Biomarkers of ovarian tumours. // Eur. J. Cancer, 2004; 40(17):2604-2612. Review.

25. Sty. Rau B., Steinbach G., Baumgart K., Gansauge F„ Grunert A., Beger H.G. Serum amyloid A versus C-reactive protein in acute pancreatitis: clinical value of an alternative acute-phase reactant. II Crit. Care Med., 2000; 28(3), p. 736-742.

26. Rodland K.D. Mass spectrometry and biomarker development. // Dis. Markers. 2004; 20(3), p. 129-130.$2- Rodland K.D. Proteomics and cancer diagnosis: the potential of mass spectrometry. II Clin. Biochem. 2004; 37(7), p. 579-583.

27. Sheth K., Bankey P. The liver as an immune organ. // Curr. Opin. Crit. Care. 2001; 7(2), p. 99-104. Review.

28. OZ Sorace J.M., Zhan M. A data review and re-assessment of ovarian cancer serum proteomic profiling. // BMC Bioinformatics. 2003; 4:24.

29. Urieli-Shoval S., Linke R.P., Matzner Y. Expression and function of serum amyloid A, a major acute-phase protein, in normal and disease states. // Curr. Opin. Hematol., 2000; 7(1), p. 64-69. Review.

30. Hf- Urieli-Shoval, S., Cohen, P., Eisenberg, S., and Matzner, Y. Widespread expression of serum amyloid A in histologically normal human tissues. Predominant localization to the epithelium. // J. Histochem. Cytochem., 1998, 46, p. 1377-1384.

31. Jig. Vapnik, V.N., Statistical Learning Theory, Springer-Verlag, New York 1998

32. Radonovich M., Pise-Masison C., Brady J., Hao K., Berkowitz R.S., Mok S., Birrer M.J.99

33. Xu F.J., Yu Y.H., Daly L., Anselmino L., Hass G.M., Berchuck A., Rodriguez G.C., Soper J.T., Clarke-Pearson D.L., Hollis D., et al. OVX1 as a marker for early stage endometrial carcinoma. // Cancer, 1994; 73(7), p.1855-1858.

34. Xu L., Tan A.C., Naiman D.Q., Geman D., Winslow R.L. Robust prostate cancer marker genes emerge from direct integration of inter-study microarray data. // Bioinformatics, 2005; 21(20), p. 3905-3911.

35. Zhu Y., Wu R., Sangha N., Yoo C., Cho K.R., Shedden K.A., Katabuchi H., Lubman DM. Classifications of ovarian cancer tissues by proteomic patterns. // Proteomics. 2006; 6(21), p. 5846-5856.1. Благодарности

36. Выражаю глубокую благодарность моему научному руководителю к. б. н. Мошковскому Сергею Александровичу за постановку задачи и конструктивные советы по ходу ее выполнения.

37. Благодарю аспиранта Михаила Пятницкого за большую помощь в статистической обработке результатов, а также всех сотрудников протеомного отдела за моральную поддержку.

38. Выражаю глубокую благодарность проф. О.В. Макарову за предоставленные для исследования сыворотки.