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Einleitung: Im klinischen Alltag kann die Differentialdiagnose von entzündlichen vs. neoplastischen Pankreasraumforderungen schwierig sein. Moderne Proteomics- und Transcriptomics-Technologien werden zunehmend zur Diskriminierung zwischen Neoplasie und Entzündung eingesetzt. In einfach zugänglichem Probenmaterial (Serum) sollte geprüft werden, ob es mit Hilfe von Markerprofilen möglich ist, zuverlässig zwischen chronischer Pankreatitis und Pankreaskarzinom zu unterscheiden.

Material und Methoden: Mittels surface-enhanced laser desorption ionization mass spectometry (SELDI/TOF-MS) und Proteinchip-Technologien wurden die Protein- und Peptidmuster im Molekulargewichtsbereich 2-30 kD im Serum von 91 Patienten mit Pankreaskarzinom, 79 Patienten mit chronischer Pankreatitis und 77 Blutspendern mit Hilfe der Proteinchip-Arrays SAX2 und WCX2 analysiert. Die Diagnosen der Pankreaspatienten wurden histologisch am Pankreasresektat gestellt. Die Statistik erfolgte mit Hilfe der sog. classification and regression trees (CART).

Ergebnisse: Der SAX2-Chip identifizierte das Pankreaskarzinom mit einer Sensitivität von 73%, Spezifität von 65% und positivem Vorhersagewert von 69% bei Einschluss von 62 Markern. Die entsprechenden Daten für den WCX2-Chip betrugen 63%, 71% bzw. 67% bei 63 Markern. Die Abgrenzung der Blutspender von den Karzinompatienten gelang mit dem SAX2-Chip mit einer Sensitivität von 96% (WCX2: 95%), Spezifität von 95% (WCX2: 97%) und positivem Vorhersagewert von 95% (WCX2: 95%) bei Einschluß von 3 (WCX2: 4) Markern.

Schlussfolgerung: Mit Hilfe von Serum-Markerprofilen allein ist keine bessere Diskriminierung zwischen entzündlichen und neoplastischen Pankreasraumforderungen möglich als mit klinischen Daten und konventionellen Markern. Somit gelingt mit dieser Technologie eine zuverlässige Dignitäts-Differenzierung am Pankreas bisher weniger gut als an anderen Organen. Weitere Verbesserungen sind möglich durch die Untersuchung von Serumproteinen in anderen Molekulargewichtsbereichen sowie durch eine Kombination der Markerprofile mit klinischen Daten und klassischen Tumormarkern.