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目的：原发性肝癌是由肝细胞或肝内胆管细胞发生的癌肿,是我国常见的恶性肿瘤之一,其死亡率在消化系统肿瘤中列第三位,仅次于胃癌和食道癌,临床上以肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)最为多见。肝细胞癌是世界上最常见恶性肿瘤之一,总的5年生存率低于5%。目前HCC发病率在我国呈日渐上升趋势,造成其高病死率的主要原因是目前尚缺乏特异性高的早期诊断方法,由于HCC病人早期常无症状,发现时已属中、晚期,丧失了治疗的最佳时机。因此,迫切需要探索一种快速、简单、灵敏度高、特异性好的早期诊断方法。在众多的检测手段中,表面增强激光解析电离飞行时间质谱技术(Surface enhanced laser desorption ionization time of flight mass spectrometry, SELDI-TOF-MS)无疑是当今报道最前沿、最热门、检测敏感度和特异度最高的技术。任何疾病在出现病理变化之前,细胞内的蛋白质在成分和数量上都会有相应改变,并通过血清中的蛋白质模式反映出来。因此,通过比较不同疾病人群血清中差异蛋白质的表达,可能筛选出肿瘤相关的标志分子。本研究采用差异蛋白组学的方法,利用SELDI-TOF-MS技术检测乙肝、肝硬化、原发性肝癌患者、其他消化系统肿瘤与健康人血清蛋白指纹图谱,并筛选原发性肝癌患者特异表达的血清蛋白标志物,结合人工神经网络技术(artificial neural network,ANN)建立预测模型,探索其用于原发性肝癌实验诊断的临床价值,以建立早期有效检测原发性肝癌的客观实验指标。方法：利用SELDI-TOF-MS技术及其配套的金芯片(Gold Chip)检测435份血清标本得到相应的蛋白指纹图谱,经Biomarker Wizard分析软件找出差异蛋白,采用人工神经网络,建立诊断原发性肝癌实验诊断模型。将其中75例乙肝和68例肝硬化、100例原发性肝癌、91例其他消化系统肿瘤和101例健康人血清随机分为训练集(乙肝35例,肝硬化33例,原发性肝癌50例,其他消化系统肿瘤41例,健康人51例)结合到金芯片上,检测血清蛋白质谱数据,将获得的蛋白质谱图用Ciphergen ProteinChip 3.0软件进行数据的校正和分析,采用Ciphergen Biomaker Wizard 3.1软件筛选肝炎、肝硬化、原发性肝癌和其他消化系统肿瘤的差异蛋白。此数据将用于筛选肝癌的差异蛋白标志物并建立人工神经网络诊断模型。验证集(乙肝40例,肝硬化35例,原发性肝癌50例,其他消化系统肿瘤50例,健康人50例)进行相同的处理后数据用于模型诊断效度的盲法验证。结果：原发性肝癌患者与对照组血清蛋白指纹图谱筛选出75个差异表达的蛋白质荷比峰(P<0.05),利用其中7个有明显表达差异的标志蛋白(P<0.01)建立人工神经网络诊断模型,.其质荷比(m／z)分别为4207、6604、7734、8106、8545、8599、8894。经Swiss-Prot蛋白数据库检索,初步鉴定为Peptide YY-like,50S ribosomal protein L30,50S ribosomal protein L35, Neutrophil-activating peptide 2 (74), Acyl carrier protein,30S ribosomal protein S21, UPF0330 protein TK1752。利用该模型对原发性肝癌进行盲法预测,对原发性肝癌的诊断灵敏度和特异度分别为84.00%和81.25%,受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积(AUC)为0.847,阴性预测值94.20%,阳性预测值58.33%,准确度为81.90%。结论：原发性肝癌患者血清具有明显表达差异的特征蛋白,建立的人工神经网络模型为原发性肝癌的诊断提供了的新方法,,对原发性肝癌的鉴别诊断、治疗和基因研究具有重要意义。