毛细管电泳和神经元网络用于癌症病人体液中核苷的研究

建立了适于尿和血中核苷分析的结合亲和色谱预处理的毛细管电泳法和高效液相色谱法，解决了MEKC中峰定性问题，发展了人工神经元网络方法，并将上述成果应用于核苷作潜在肿瘤标记物的研究。结果表明，当人体的某一部位发生癌变时，体液中核苷含量比正常人明显增高。以修饰核苷浓度作数据矢量，对近百位癌症病人和正常人进行分类研究，识别率达80%以上。再采集手术前一天乳腺癌病人尿样进行研究，她们和正常人处于两个明显不同的区域，而通常的肿瘤标记物CEA、CAI53只识别出6%、11%。此外，研究结果也表明修饰核苷作为肿瘤标记物在区分良恶性肿瘤、监测/评价治疗效果以及预测肿瘤复发等方面都令人满意。