本研究通过采用液体蛋白芯片-飞行时间质谱系统对乳腺癌患者的血清蛋白质表达进行分析，旨在发现乳腺癌与健康人血清蛋白质谱的差异，并筛选出特异性蛋白标志物，进而建立乳腺癌的诊断预测模型，并评价其诊断价值。
研究过程中，研究人员首先采集了58例乳腺癌患者和57例健康女性的血清样本，并将这些样本随机分为建模组和验证组。采用的实验技术包括弱阳离子纳米磁珠（MB-WCX）结合基质辅助激光解吸离子飞行质谱（MALDI-TOF-MS）技术，以建立血清蛋白质谱。在蛋白质谱建立后，通过分析处理质谱数据，选择了遗传算法构建乳腺癌诊断预测模型，并对验证组进行了盲筛验证。
研究结果表明，研究人员在乳腺癌患者和健康人血清蛋白质谱比较中，筛选出了29个显著差异蛋白质峰（P<0.05），其中乳腺癌中表达上调的有2个蛋白质，表达下调的有27个。利用其中8个差异峰（质荷比分别为698.3、797.37、1449.56、1466.65、1520.74、1584.55、2379.26、2739.69）建立诊断模型，获得了96.55%的敏感性和96.42%的特异性。通过独立样本双盲验证后，模型的灵敏度为93.10%，特异度为96.55%。
以上研究结果表明，通过弱阳离子纳米磁珠联合MALDI-TOF-MS技术可以筛选出血清蛋白质谱中的差异蛋白质，建立的诊断模型具有较高的敏感性和特异性。这对于乳腺癌的辅助诊断具有一定的临床意义。
关键词中的“乳腺癌”指的是研究的疾病对象，“基质辅助激光解吸离子飞行质谱”是一种质谱技术，用于分析复杂蛋白质组样品，“蛋白质组学”是指对一个细胞或生物体全部蛋白质的组成及其活动规律的研究，“磁珠”在这里作为样本处理的一种介质，用于特定蛋白质的分离和富集，“诊断模型”则是通过生物信息学分析方法对数据进行处理，构建用于疾病诊断的数学模型。
本研究的中图分类号R730.43和R737.9分别对应于医学上关于肿瘤的一般问题和乳腺肿瘤。文献标志码A表明这是原创研究，文章编号则用于在出版物中唯一标识该篇文献。
该研究对于未来利用质谱技术在疾病诊断尤其是在乳腺癌早期筛查方面具有潜在的应用价值，同时也为其他疾病的生物标志物发现和诊断模型建立提供了方法学参考。
