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研究背景：
肺癌是全世界范围内最常见及死亡率最高的肿瘤。每年新发病例300万人，其中，80％为非小细胞肺癌。随着越来越多的化疗药物的开发及应用，肺癌的治疗不断进步。目前三代新药两药含铂方案为ⅢB-Ⅳ期患者的标准的一线治疗，有效率在30％-40％，中位生存时间仅8-10个月，现普遍认为应用化疗来治疗晚期NSCLC的疗效已进入平台期。近几年来，靶向治疗成为研究的热点，表皮生长因子-酪胺酸激酶抑制剂在几项大型的临床研究中显示出对既往化疗失败患者较好的有效率及较好的耐受性，进一步的研究显示该类药物的疗效与某些临床及分子特征相关，在临床方面主要是性别，种族，病理类型和吸烟史，分子生物学方面主要是EGFR基因突变，基因扩增和蛋白过表达。但是，在所有的研究中，以上的各种指标仅可以预测一部分但非全部的EGFR-TKIs获益人群。
研究目的：
比较接受EGFR-FKI治疗的患者中不同治疗结果的两组患者血清中的蛋白质谱的差异表达，以寻找与生存相关的分子标志物，并建立稳定可靠的分类预测模型用于预测EGFR-TKIs的生存获益情况。
研究方法：
44名既往化疗失败的患者接受EGFR-TKIs为2线或2线以上治疗。根据RESICT标准将患者分为预后较好组和预后较差组。所有患者的血清样本均为治疗前收集，用磁性微球纯化样本，MALDII-TOF-MS方法分析不同患者血清蛋白表达。比较24例训练组中不同预后患者的血清蛋白表达差异，通过遗传算法结合K阶最近邻分类法对差异蛋白进行分析运算，建立预测模型，以另外20例患者血清作为测试组对预测模型进行盲法检验，并研究模型对患者生存获益的预测情况。
研究结果：
1.训练组中预后较好和预后较差两组患者的血清中共找到18个差异表达的蛋白峰。
2.通过计算软件的运算选择m/z值为7766.58和5965.53的两个峰建立了分类预测模型，在用测试组进行检验时，该模型能将86.7％预后较好的患者及80％预后较差的患者准确分组。
3.我们应用此模型对所有44名患者进行分组，结果显示预测生存较好组的患者其生存较预测生存较差组的明显延长(P<0.001)。随后用此模型对女性，非吸烟，腺癌等亚组的患者进行分组，结果显示模型仍能较好的预测各亚组患者的生存情况。
研究结论：
本研究发现不同生存结果的患者血清中存在蛋白表达差异。并建立了基于蛋白质组学的分类预测模型能较好的预测接受EGFR-TKIs治疗的NSCLC患者的生存情况，有望为临床筛选靶向治疗人群提供有用信息。