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简介：摘要：目的 探讨肿瘤标志物在妇科肿瘤诊断中的辅助作用。方法 选取100例妇科肿瘤患者作为病变组，50例健康体检者作为健康组，比较两组的CEA、CA125、CA199水平。比较恶性病变与良性疾病患者的CEA阳性率、CA125阳性率、CA199阳性率、联合检测阳性率。结果病变组的CEA、CA125、CA199水平均显著高于健康组（P

简介：摘要肿瘤标志物（TM）定量检测在肿瘤的筛查、监测及治疗干预中意义重大，这就对其检验质量提出了较高要求。TM的量值溯源在检验试剂生产和临床实验室检验过程中十分重要，可提高TM检测的可靠性和可比性，是提升检验质量的重要手段。本文以国际现行的量值溯源的原则和分类体系为基础，综述了有关蛋白类和核酸类TM的参考物质和参考测量方法的质量要求，以及TM的国际约定参考测量程序和量值溯源体系中存在的问题，为TM的质量保证工作提供新的思路。

简介：摘要：宫颈癌是女性第二大肿瘤，宫颈腺癌(Adenocarcinoma of Cervix, ADC)约占宫颈癌25% [1]，由于缺乏特定血清肿瘤标志物和相关研究，ADC的诊断比宫颈鳞癌困难很多，其预后也比宫颈鳞癌患者差。ADC患者术前血清CA-125、CEA、CA19-9等较正常患者升高，对ADC患者的诊断及预后有帮助，其分别在截断值为35 U/ml、5 ng/ml、39 U/ml时提示肿瘤的发生，CA-125和CEA与ADC患者的预后有重要联系，但尚缺乏CA19-9与预后的直接联系。本文通过对当前相关研究的细致调研，探讨ADC患者术前血清肿瘤标志物水平与诊断及预后的关系。

简介：摘要近年来，分子诊断技术日新月异，伴随而来的分子标志物在肿瘤的预防、诊断、治疗、预后评估、复发监测等中应用研究也越来越多，但各种实验室技术和分子标志物具有各自的优势和局限性，如何选择适宜的实验技术和恰当的血清肿瘤分子标志物是临床实践中的关注热点。

简介：【摘要】目的：探讨肿瘤标志物检验用于肺癌诊断中的应用效果。方法：从我院2020年1月至2021年1月确诊的肺癌患者中，择取54例资料完备的作为观察组；择取同期在我院进行体检的健康者54例作为参照组。对两组研究对象进行肿瘤标志物筛查，就其检验结果进行比较。结果：观察组的肿瘤标志物检验结果相较于参照组，差异具有统计学意义（P＜0.05）。结论：在肺癌诊断中，运用血清肿瘤标志物检验，能够及时辨别患者的实际状况，具有较高的临床使用价值。

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简介：【摘要】目的：分析肿瘤标志物联合检验应用于胃癌诊断中的价值。方法：选取2020年5月到2021年4月间我院收治的胃癌患者70例作为研究对象，将其设为观察组，同时选择70例胃部良性病变患者作为对照A组，70例健康志愿者作为对照B组，分别对三组受检者实施肿瘤标志物检验，比较不同组别患者的不同肿瘤标志物定量检测结果。同时，对肿瘤标志物单独或者联合诊断胃癌的效能进行计算和比较。结果：研究组患者CA724、CEA、CA242、CA199四项肿瘤标志物的检测结果均显著高于对照A组和对照B组，比较存在统计学差异，P＜0.05。同时对不同指标单独或联合检验诊断胃癌的灵敏度、特异性和准确度进行比较，则有联合检验显著高于单独检验的结果，差异同样有统学意义，P＜0.05。结论：通过肿瘤标志物联合检验可以对胃癌进行准确诊断，且诊断的灵敏度和特异性都比较好，效果值得肯定。

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简介：【摘要】目的：对肿瘤标志物检验胃癌与病理检验的临床效果展开研究分析。方法：选取我院收治的胃癌患者共计100例作为实验组，选取时间为2020年1月至2020年12月，并选取同期胃部良性病变患者共计100例作为参照组，对两组的血管内皮生长因子阳性表达概率、肿瘤标志物与病理检验的相关性展开对比分析。结果：实验组的血管内皮生长因子阳性概率（97.00%），相较于参照组（84.00%）明显偏高，组间比较呈现为P＜0.05的统计学意义；血管内皮生长因子阳性表达与病理检验胃癌的分期、分化以及淋巴结转移存在内在关系。结论：胃癌病理检验，可能与血管内皮生长因子存在关联性，其阳性概率和胃癌分期、分化层级、淋巴结转移存在内在关系。

简介：【摘要】目的：深入分析应用化学发光法进行肿瘤标物检测的影响因素。方法：通过应用化学发光法实施肿瘤标志物的检测和分析，进行检测前、中、后的各个环节因素总结与分析。结果：化学发光法实施肿瘤标志物检测环节，对于前、中、后都有因素会给检测结果产生影响。结论：在进行肿瘤标志物检测分析时，了解各种产生影响的因素，采取必要的措施预防和避免，提高临床检测效果和水平，为今后的临床检验水平提升奠定基础。

简介：【摘要】目的：评价肿瘤标志物检验胃癌与病理检查的临床疗效。方法：选取我院2020年4月-2021年3月期间收治的82例胃癌患者，将其随机均分为2组，各41例患者。参照组患者采用病理检查，研究组患者采用肿瘤标志物检查。对比2组患者肿瘤标志物阳性表达率及肿瘤标志物参考值对比。结果：研究组患者肿瘤标志物阳性表达率相较于参照组而言更高，差异显著，统计学意义显现（P＜0.05）。研究组患者各项肿瘤标志物水平相较于参照组均更高，差异具备统计学意义（P＜0.05）。结论：肿瘤标志物检验能够发挥较好的诊断效果，有助于胃癌的早期诊断。

简介：摘要：目的：探讨检测血清中CEA、ACA125、SCCAg、NSE、CYFRA21-1的含量对肺癌患者的诊断意义。方法：选取2018年10月～2019年10月就诊的130例肺部疾病患者和70例健康志愿者，将其分为三组，其中65例确诊的肺癌患者为肺癌组，65例肺良性病变患者为肺良性病变组，70例健康志愿者为健康对照组。分别检测三组患者血清样本中CEA、CA125、SCCAg、NSE、CYFRA21-1的含量，分析各血清肿瘤标志物的敏感性。结果：肺癌组CEA、CA125、SCCAg、NSE、CYFRA21-1的含量均高于肺良性病变组和健康对照组（P＜0.05）。肺良性病变组的上述检测指标均高于健康对照组（P＜0.05）。6种血清肿瘤标志物中，CA125的敏感性最高（70.76%）。结论：肺癌患者血清中CEA、CA125、SCCAg、NSE、CYFRA21-1的含量均显著高于健康的正常人，可作为肺癌患者的诊断指标。

简介：摘要免疫检查点抑制剂成为近年来肿瘤治疗的热点，越来越多的肿瘤患者从免疫治疗中获益。由于免疫治疗费用较高，未检测人群免疫治疗获益率仅为20%。因此，精准地选择预测性生物标志物对于肿瘤患者个体化免疫治疗至关重要。反映肿瘤免疫微环境和肿瘤细胞内在特征的生物标志物，如程序性死亡蛋白1(PD-1)及其配体PD-L1、肿瘤突变负荷、微卫星不稳定性等，均已被证实与抗PD-1/PD-L1治疗效果相关。同时，基于组织和血清的标志物层出不穷，如何真正实现精确的肿瘤免疫治疗仍有待进一步临床研究。

简介：摘要：目的：探讨血清多种肿瘤标志物联合检测对肺癌的诊断价值。方法：选70例肺部肿瘤患者为研究组，根据病理学检测结果将患者分成研究A组（n=35例，肺癌）和研究B组（n=35例，肺部良性肿瘤），另选择70例体检健康者为参照组。结果：研究A、B组的CA125、SCC和NSE、CYFR21-1高于参照组，研究A组的CA125、SCC和NSE、CYFR21-1高于研究B组，P＜0.05。单项CA125、SCC和NSE、CYFR21-1检测肺部肿瘤的阳性率与准确率低于联合检测，P＜0.05。结论：血清肿瘤标志物CA125、SCC和NSE、CYFR21-1联合检测对肺癌的诊断价值高，可提高诊断准确率。

简介：摘要：目的：肺癌患者实施血清多种肿瘤标志物联合检测的临床价值分析。方法：样本来源：2018年4月～2019年4月在我院接受肺癌治疗的70例患者，将其设为肺癌组，70例肺部良性病变患者设为良性组，另外选择同期在我院进行健康体检的70例健康人设为健康组，对比三组受检者的血清肿瘤标志物的水平和不同类型肺癌患者血清肿瘤标志物的水平。结果：肺癌组受检人员的血清癌胚抗原(简称：CEA)、神经元特异性烯醇化酶(简称：NSE)、细胞角蛋白19片段(简称：CY211)、鳞状细胞癌抗原(简称：Scc-Ag)等指标数据均高于良性组和健康组（P＜0.05）；腺癌患者的CEA、Scc-Ag等指标数据均高于小细胞癌与鳞癌，小细胞癌NSE指标数据高于腺癌与鳞癌，鳞癌CY211指标数据高于腺癌和小细胞癌（P＜0.05）。结论：通过诊断CEA、NSE、CY211以及Scc-Ag指标数据可以有效鉴别患者的病情，多项联合检测可提高肺癌症状检测的准确性，避免误诊的情况发生，值得推广。

简介：摘要随着检测手段的发展，各种肝癌标志物不断被发现，这对肝癌的早期诊断及治疗后实时监测有重要意义。基于不同标志物敏感性和特异性的差异，探讨其对肝癌诊断及预后评估的价值，可以为临床医生科学合理地应用不同标志物提供重要参考。

简介：摘要：目的：探讨肿瘤标志物（TM）糖类抗原125（CA125）、糖类抗原19-9（CA19-9）、癌胚抗原（CEA）和甲胎蛋白（AFP）联合检测对老年肝硬化的临床诊断价值。方法：2017年3月至2019年3月，选择116例老年肝硬化患者为肝硬化组，90例健康人为对照组。采用电化学发光法检测血清CA125、CA19-9、CEA和AFP。比较各组及不同child-Pugh分级肝硬化患者血清CA125、CA19-9、CEA、AFP水平；肝功能生化指标正常和升高患者血清TM水平；敏感性、特异性、特异性、特异性、特异性、特异性、特异性、特异性、特异性，比较单次和联合检测各TM指标对老年肝硬化患者的特异性和诊断符合率，分析TM检测对老年肝硬化患者的诊断意义。采用Spss19.0软件进行数据分析。结果：肝硬化患者血清CA125、CA19-9、CEA、AFP水平均高于正常对照组（P

简介：摘要随着高通量测序和多组学技术的应用，越来越多的生物标志物被挖掘并用于疾病诊断、风险分层、疗效评估及预后预测的研究中。由于机器学习能处理复杂数据，并通过建立模型等方法较好预测临床疾病变化，因此其在肿瘤标志物的挖掘和应用中具有一定的优势。通过总结近年来常用的机器学习方法，阐述其在标志物挖掘中的应用进展，并总结不同的机器学习方法在标志物挖掘中的优劣。