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    血常規(guī)炎癥指標聯(lián)合血清腫瘤標志物在肺癌診斷中的價值分析*

    2023-03-28 08:25:38謝惠杰黃慧芳
    檢驗醫(yī)學與臨床 2023年6期
    關鍵詞:血常規(guī)靈敏度標志物

    謝惠杰,鄒 紅,吳 賡,楊 蓉,黃慧芳

    1.福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院檢驗科,福建福州 350001;2.福建醫(yī)科大學醫(yī)學技術與工程學院,福建福州 350001;3.福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院醫(yī)務部信息隨訪中心,福建福州 350001;4.福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院中心實驗室,福建福州 350001

    肺癌是癌癥患者死亡的首要原因[1]?,F(xiàn)階段肺癌的診斷多是在出現(xiàn)疑似癥狀后結合影像學手段,對病變部位進行活檢。但病理活檢對患者創(chuàng)傷大,且診斷周期長,因此,利用簡單易行、可反復取樣檢測的血液檢驗指標建立肺癌的診斷模型具有較好的臨床價值與應用前景。腫瘤標志物在部分早期肺癌患者血清中會升高,但并不特異,在部分肺部良性病變中也會異常升高,因此,在肺癌診斷中的特異度與靈敏度有限,需結合其他指標以提高診斷效能。癌癥與炎癥密切相關[2]。血常規(guī)中的炎癥指標有血小板計數(shù)(PLT)、血小板壓積(PCT)、平均血小板體積(MPV)、血小板分布寬度(PDW)、粒細胞絕對值(Neu#)、粒細胞百分比(Neu%)、淋巴細胞絕對值(Lym#)、淋巴細胞百分比(Lym%)與紅細胞分布寬度(RDW)等。乳酸脫氫酶(LDH)可反映腫瘤細胞代謝狀態(tài),有助于臨床腫瘤的早期診斷[3]。因此,本文擬結合血清腫瘤標志物、血常規(guī)炎癥指標和LDH等常規(guī)血液檢測指標,初步探討肺癌診斷的常規(guī)檢驗指標聯(lián)合應用方案。

    1 資料與方法

    1.1一般資料 收集2018年1月至2021年4月在福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院初次就診、經(jīng)組織病理學確診、未進行放化療或肺部手術等治療的肺癌患者289例作為肺癌組;同期被確診為肺炎、肺部良性結節(jié)、慢性阻塞性肺疾病(COPD)等肺部良性病變的患者93例作為肺良性病變組;來自體檢中心的健康體檢者89例作為體檢組。排除標準:其他惡性腫瘤(除外肺癌);急慢性炎癥(除外肺炎);對血常規(guī)、血清腫瘤標志物以及LDH指標有影響的疾病,如血液系統(tǒng)疾病、術前急性損傷及肝、腎等器官器質性病變等。本研究經(jīng)福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院倫理委員會批準(2020KY053)。肺癌組中男123例(42.6%)、女166例(57.4%),年齡52(44,61)歲,小細胞型肺癌16例(5.5%)、肺腺癌245例(84.8%)、肺鱗狀細胞癌18例(6.2%)、其他10例(3.5%)。肺良性病變組中男57例(61.3%)、女36例(38.7%),年齡51(45,62)歲,肺部感染41例(44.1%)、COPD4例(4.3%)、肺部良性結節(jié)11例(11.8%)、其他37例(39.8%)。體檢組中男46例(51.7%)、女43例(48.3%),年齡48(39,58)歲。性別構成在肺癌組與肺良性病變組間差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05),年齡構成在3組間差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。

    1.2研究方法 收集所有研究對象的血液檢驗數(shù)據(jù),包括PLT、PDW、MPV、PCT、Neu#、Neu%、Lym#、Lym%、中性粒細胞與淋巴細胞比值(NLR)、紅細胞體積分布寬度變異系數(shù)(RDW-CV)和紅細胞體積分布寬度標準差(RDW-SD)等血常規(guī)炎癥指標,癌胚抗原(CEA)、糖類抗原19-9(CA19-9)、甲胎蛋白(AFP)、細胞角蛋白19可溶性片段(CYFRA)、神經(jīng)元特異性烯醇化酶(NSE)、胃泌素釋放肽前體(pro-GRP)、總前列腺特異性抗原(tPSA)、游離前列腺特異性抗原(fPSA)和CA125等血清腫瘤標志物,以及LDH的數(shù)據(jù)。比較這些血液指標在3組間的差異,選取組間差異有統(tǒng)計學意義的指標進行受試者工作特征(ROC)曲線診斷分析,再選擇曲線下面積(AUC)較大的指標用于進一步的聯(lián)合診斷分析,最后應用二分類Logistic回歸聯(lián)合ROC曲線綜合分析不同指標聯(lián)合模式對肺癌的診斷能力。

    1.3統(tǒng)計學處理 采用SPSS 25.0軟件進行數(shù)據(jù)分析。非正態(tài)分布的計量資料以中位數(shù)(四分位數(shù))[M(P25,P75)]表示,兩組間比較采用Mann-Whitney秩和檢驗分析,多組間比較采用Kruskal-Wallis秩和檢驗分析;采用ROC曲線分析單項檢測指標對肺癌的診斷效能,多個指標聯(lián)合的診斷則先用二分類Logistic回歸得出預測概率,再利用預測概率做ROC曲線分析;以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結 果

    2.1各組間血液檢驗指標的差異分析 PLT、MPV、PCT、Lym#、RDW-CV、RDW-SD、LDH、Neu%、CEA、CYFRA在體檢組、肺良性病變組、肺癌組之間的差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。見表1。

    表1 血液檢驗指標在各組間的差異分析[M(P25,P75)]

    續(xù)表1 血液檢驗指標在各組間的差異分析[M(P25,P75)]

    2.2血液學檢驗指標對肺癌的診斷效能 將肺良性病變組與體檢組合并為對照組,應用ROC曲線分別評價在表1中組間差異有統(tǒng)計學意義的10項指標(PLT、MPV、PCT、Lym#、RDW-CV、RDW-SD、LDH、Neu%、CEA、CYFRA)對肺癌的診斷效能,見表2。結果顯示只有CYFRA、LDH、 PCT與RDW-CV 4項指標的AUC>0.6,由于AUC<0.5沒有診斷價值,在0.5~0.7時有較低的準確性,因此選擇這4項指標作進一步的聯(lián)合分析。

    表2 3組間存在差異的血液學檢驗指標對肺癌的診斷效能

    2.3PCT、RDW-CV、CYFRA、LDH聯(lián)合對肺癌的診斷效能 將PCT、RDW-CV、CYFRA、LDH進行相互聯(lián)合,先對聯(lián)合指標建立Logistic回歸模型,再用形成的預測概率作為分析指標作ROC曲線,分析各種組合模式對肺癌的診斷效能。在2項指標聯(lián)合模式中,LDH+CYFRA診斷肺癌的AUC最大,為0.803,回歸方程為Logit(P)=0.256-0.014×XLDH+0.704×XCYFRA。3項指標聯(lián)合模式中,RDW-CV+LDH+CYFRA診斷肺癌的AUC最大,為0.823,回歸方程為Logit(P)= -5.417+0.431×XRDW-CV-0.013×XLDH+0.689×XCYFRA,靈敏度為74.5%,特異度為88.0%。PCT+RDW-CV+LDH+CYFRA檢測的回歸方程為Logit(P)=-5.032+3.185×XPCT+0.350×XRDW-CV+0.706×XCYFRA-0.014×XLDH,AUC為0.821,靈敏度為76.5%,特異度為86.7%。PCT+RDW-CV診斷肺癌的特異度最高,為92.0%;PCT+RDW-CV+LDH+CYFRA診斷肺癌的靈敏度最高。見表3。

    表3 實驗室指標聯(lián)合對肺癌的診斷效能

    3 討 論

    鑒于血液具有窗口及鏡像效應和易于取材的特點,可以反映人類機體的生理與病理狀況,中國醫(yī)學科學院血液病醫(yī)院的程濤所長提出了“血液生態(tài)”這一概念[4]。從這一概念出發(fā),本研究團隊對肺癌的各種常規(guī)血液指標進行研究,以期能找到輔助肺癌早期診斷的簡單、便捷的指標組合。

    腫瘤與炎癥密切相關,慢性持續(xù)性炎癥可導致通常靜止的支氣管肺泡干細胞增殖,并導致肺上皮細胞癌變[5]。近年來,血常規(guī)炎癥指標在腫瘤中的應用備受關注。已有多項研究將血常規(guī)炎癥指標如PLT、PCT、MPV、PDW、Neu#、Neu%、Lym#、Lym%與RDW等應用于肺癌的診斷、進展及預后判斷[6-13]。本研究結果顯示,PLT、MPV、PCT、Lym#、RDW-CV、RDW-SD、LDH、Neu%、CEA和CYFRA在3組間的差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。ONCEL等[7]回顧性分析了44例肺癌患者的PLT、PCT、MPV和PDW值,并與47例健康受試者對比分析顯示,肺癌組的PDW值明顯高于對照組,而PCT和MPV的值低于對照組,PLT在兩組間則沒有差異,這與本研究結果不符。叢玉隆等[14]的調查表明,PLT在健康人群中與MPV呈反比,這從側面驗證了本研究的分析結果。NLR反映了中性粒細胞相關的促腫瘤炎癥和淋巴細胞依賴的抗腫瘤免疫之間的潛在平衡,高NLR可能反映了腫瘤免疫的失衡[15-16]。XU等[8]在非小細胞肺癌(NSCLC)人群中研究發(fā)現(xiàn),術前NLR值明顯高于健康對照人群,是早期診斷NSCLC的有效標志物,而本研究結果卻顯示NLR在3組間無明顯差異??赡茉蛟谟?,該研究只分析了NSCLC患者與健康人群,而本研究的研究對象包含所有病理分型的肺癌患者、健康體檢者與肺良性病變者。此外,RDW被證實可以作為胃癌、甲狀腺癌、乳腺癌和前列腺癌等腫瘤篩查的輔助診斷指標[17-20];關于RDW與肺癌,有研究報道RDW是肺癌的獨立預后因素且與其分期、轉移等病理特征相關[11-12,21-22],也有研究報道RDW可用于肺癌的早期診斷[23],與本研究結果基本一致。

    ROC曲線分析PLT、MPV、PCT、Lym#、RDW-CV、RDW-SD、LDH、Neu%、CEA和CYFRA對肺癌的診斷效能,但只有PCT、CYFRA、LDH、RDW-CV的AUC>0.6,其中CYFRA的AUC最高也僅有0.707,說明單項指標對肺癌的診斷效能均不理想。CEA、CA19-9、AFP、CYFRA、NSE、PSA和CA125是臨床常用的肺癌標志物。血清腫瘤標志物是由腫瘤細胞自身合成、釋放或機體對腫瘤細胞反應而升高的一類物質,對腫瘤的診斷、療效判斷和復發(fā)監(jiān)測具有一定價值。由于腫瘤標志物的敏感性、特異性和器官定位作用均不理想,主要用于療效監(jiān)測[24],對癌癥的診斷價值有限。結合血常規(guī)炎癥指標與血清腫瘤標志物或可提高對肺癌的早期診斷率。LDH是糖酵解途徑中的關鍵酶,LDH升高是預后不良的一種生物標志物[25]。一篇包含28項研究的Meta分析顯示血清LDH升高與NSCLC患者總體生存率之間存在顯著相關性[26]。本研究結果也顯示LDH在肺癌診斷中具有一定的價值,但LDH是否可用于肺癌的早期診斷尚未可知。

    聯(lián)合多項檢測指標是提高疾病診斷準確度的有效措施。本研究將PCT、CYFRA、LDH、RDW-CV相互聯(lián)合,在11種聯(lián)合模式中,RDW-CV+LDH+CYFRA診斷肺癌的AUC最高,可達0.823,高于PCT+RDW-CV+LDH+CYFRA診斷肺癌的AUC(0.821),RDW-CV+LDH+CYFRA診斷的靈敏度、特異度分別為74.5%、88.0%。但特異度最高的模式為PCT+RDW-CV,達92.0%;靈敏度最高的模式為PCT+RDW-CV+LDH+CYFRA,達76.5%。為何PCT+RDW-CV的特異度最高,甚至超過了3項或4項指標的聯(lián)合檢測模式?2018年發(fā)表于《Nature》的一篇文章報道,研究人員分析了37例“前白血病患者”和262例健康人的血常規(guī)和生化檢查數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)RDW升高是急性髓系白血病(AML)的風險因素,基于上面的血液常規(guī)數(shù)據(jù),他們用機器學習算法開發(fā)了一套預測模型,這個以RDW為主要指標的模型可以提前6~12個月預測AML的發(fā)生,靈敏度為25.7%,特異度則為98.2%[27]。這與本研究結果類似,即PCT+RDW-CV診斷肺癌的特異度高(92.0%),但是靈敏度卻只有33.0%。RDW是反映人體內數(shù)量最大的紅細胞大小不一的參數(shù)。從血液生態(tài)的角度來看,血液系統(tǒng)是各組織器官之間互相合作的紐帶和信息傳遞的“使者”,而血常規(guī)是最能代表血液生態(tài)的一種檢測,因此,鑒于血液生態(tài)的統(tǒng)一整體性,RDW這一指標能在疾病早期就發(fā)生變化,特異度高。Logistic回歸屬于概率型非線性回歸,可客觀地實現(xiàn)靈敏度與特異度的平衡。因此聯(lián)合CYFRA與LDH這兩項靈敏度較好的指標,通過Logistic回歸構建的模型與ROC曲線結合,建立聯(lián)合新指標的模型可提高診斷的綜合效能。

    本研究存在的局限性:為單中心回顧性分析,會存在選擇偏倚的問題;因收集數(shù)據(jù)不夠全面,未能收集肺癌患者的病理學數(shù)據(jù)及診療隨訪信息,不能進一步分析這些血液學指標與肺癌患者病理學特征,如病理分型、分期或轉移等的關系,也沒有采用獨立的驗證隊列來驗證診斷的效能。不可否認的是血液學指標對肺癌的診斷效能不及影像學和病理活檢技術,但是血液學指標有廉價易得、可重復操作的優(yōu)勢,且腫瘤標志物的靈敏度極高,或可對肺癌的早診早治起一定的作用。

    綜上所述,在眾多常規(guī)血液學檢驗指標中,只有RDW-CV、PCT、LDH、CYFRA對肺癌具有一定的診斷效能,其中聯(lián)合RDW-CV、LDH、CYFRA這3項指標對肺癌的臨床診斷價值最大。

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