结核病是由结核分枝杆菌感染引起的慢性传染病，目前仍然是全球十大死因之一。尽管现有药物已经能治愈超过90%药物敏感性结核菌感染引起的结核病，但由于治疗方案疗程长（6-9个月），病人依从性差和药物毒副作用等原因，仍有（3-9%）结核病在完成疗程后复发。目前结核防治的难题在于1）缺少快速有效的诊断方法2）发病机制不明确，无有效的保护性疫苗。陈心春教授团队长期致力于结核病诊断标志和发病机制的研究。近期取得了一系列的进展。

陈心春教授团队首次将蛋白芯片检测技术应用于结核病诊断。研究中采用前瞻性研究方法，纳入份的临床病例，通过蛋白芯片检测技术同时检测了结核菌多肽刺激后的培养上清中种蛋白。筛选出16个结核病人特异性表达的蛋白，并且订制基于16个蛋白的小芯片。进一步，利用16个蛋白的小芯片检测了近份临床病例，并且对检测结果进行不同深度的学习算法。经过两轮筛选，最后筛选出8个蛋白（I-TAC、I-、MIG、颗粒溶素、FAP、MEP1B、Furin和LYVE-1）作为最后的蛋白标志物。基于上述8个蛋白相关指标的建立随机森林算法（randomforestalgorithm，RF）模型，可有效区分结核病患者（TB）与健康对照者（HC）、结核菌潜伏感染者（LTBI）和非结核性肺炎患者（PN）。为了进一步验证基于8个蛋白的RF模型临床应用的可行性，研究人员前瞻性纳入例病例（predictcohort），其中结核病患者32例，非结核患者80例，发现基于8个蛋白的RF模型用于诊断结核病灵敏度和特异性准确性分别为75%和84%，比传统的痰涂片检测提高了将近5倍。本研究有望为结核病早期、快速、准确的临床诊断提供新方法。大大提高了肺结核早期诊断的成功性，具备了极高的临床应用价值！这一成果已经发表在国际知名期刊《Thorax》（一区，TOP），国家感染性疾病临床医学研究中心杨倩婷博士为本文第一作者，陈心春教授为本文共同通讯作者，深圳大学为通讯作者单位。

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