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血清学检验对于肿瘤的筛查和诊断、对于肿瘤治疗的预后评估有着重要的临床指导意义。随着生物分析技术的长足发展和人们对肿瘤分子机制的深入了解，临床医学对肿瘤标志物检测的敏感性和特异性提出了愈来愈高的要求，筛选具有临床应用价值的新型血清肿瘤标志物是肿瘤诊断学上十分重要的研究领域。毋庸质疑，从复杂且浓度动力学范围极大的血清中筛选痕量肿瘤标志物的确是一个巨大的技术挑战;这也是为什么血清肿瘤蛋白质标志物研究在过去十数年中步履蹒跚的原因所在。我们以为，提高规模化血清肿瘤标志物的筛选效率的关键不在于同一技术的简单重复或样本扩增，而很可能取决于筛选技术的革命性改变。 一般认为，血清中的高丰度蛋白质极大地干扰了痕量肿瘤蛋白质标志物的筛选和测定，因此去除高丰度血清蛋白质是血清肿瘤标志物筛选程序的重要一环。然而，人们也许忽略了一个重要事实，即高丰度蛋白质的去除必然也带来大量的低丰度蛋白质的流失，从而决定性地影响了肿瘤标志物的筛选效率。在本研究中，我们提出两个完全不同于传统方法的筛选策略。首先，我们摒弃高丰度蛋白质的去除技术，力图从原始血清样本中直接筛选肿瘤标志物;其二，我们从肿瘤蛋白质标志物的生物特征着手，试图避开血清高丰度蛋白质对痕量标志物筛选的干扰。具体而言，我们利用肿瘤相关蛋白质可能促使自身免疫反应增强的特点，从血清中直接筛选肿瘤相关的自免疫抗体;我们根据肿瘤细胞向其微环境释放分泌蛋白质的特点，从组织间隙液中筛选与肿瘤相关的标志物，然后再在大规模的血清ELISA检测中确证肿瘤标志物的存在。 通过文献检索和生物信息学方法分析，我们发现肿瘤睾丸抗原(Cancer Testis Antigen，CTA)与肺癌密切相关。我们对目前已知的CTA进行了序列分析和抗原性分析，挑选出抗原性强且能代表CTA家族的抗原作为重组CTA的候选物。我们主要利用酵母表达系统，获得了72个CTA重组蛋白质和6个非CTA重组蛋白质。在此基础上，我们建立起CTA蛋白质芯片。为了保证CTA芯片的质量，使得不同样本之间的数据具有可比性，我们比较分析了CTA芯片内和CTA芯片间的蛋白质杂交的信号CV值，发现大约80％芯片内的Human IgG和Mouse IgG的CV值分别小于9％和14％;而芯片间的杂交信号差异很大，Human IgG和Mouse IgG的CV值分别为28％和33％。同时，我们采用了proCAT的芯片归一化的方法，校正了不同样本之间的信号差异，降低了不同样本之间的系统误差。利用CTA芯片，我们初步筛选了377份血清样本。筛选结果显示，四个CTA蛋白质的组合，NY-ESO-1、XAGE-1、ADAM29和MAGEC1，对于检测非小细胞肺癌血清具有潜在的应用价值。这个标志物组合在训练组有33％的敏感性和96％的特异性，而在测试组中有36％的敏感性和89％的特异性。 组织间隙液(Tissue interstitial fluid，TIF)是指组织细胞之间的液体成分，其蛋白质成分主要由细胞分泌蛋白、膜泡蛋白以及细胞死亡细胞外漏的蛋白质构成。由于它是处于组织和循环系统之间，肿瘤组织的信息有可能通过TIF反映在血液中。因为TIF的成分相对简单又没有血液高丰度蛋白的干扰，它成为筛选血清肿瘤标志物的理想材料。为了证明上述假设，我们建立了AOM/DSS诱导的小鼠结肠癌模型，并在结肠癌发生过程中的4个时间点提取肿瘤组织和相关的TIF。我们采用iTRAQ定量蛋白质组学技术，比较和分析了TIF中与结肠癌发生过程相关的蛋白质。我们在TIF中共鉴定到了443个蛋白质，其中119个呈明显的肿瘤相关性。生物信息学分析表明，代谢相关和细胞间通讯类的蛋白质丰度对于结肠癌的发生发展过程较为敏感，变化较大，是血清标志物的候选物。为此，我们选取了PNP、MPTX和PKM2等3个蛋白质做进一步的血清分析，通过Western Blot，我们发现PNP在4个时期中的变化趋势与iTRAQ在TIF中鉴定到的趋势一致。这个结果提示PNP是一个新型的血清结肠癌相关标志物。 我们立足于发展新的血清肿瘤标志物的筛选技术，从自身免疫抗体和组织间隙液两个具体生物特征出发，建立了筛选肺癌标志物的CTA芯片和筛选结肠癌标志物的TIF定量蛋白质组分析。这两项技术都能成功地应用于血清的标志物筛选，并获得了令人信服的筛选结果。