4项肿瘤标志物联合检测预测小细胞肺癌及非小细胞肺癌分型的研究

http://www.100md.com 《卫生研究》 2000年第4期

     作者：吴拥军 吴逸明 王丽萍 屈凌波 相秉仁

    单位：屈凌波 相秉仁(中国药科大学分析计算中心)；吴拥军 吴逸明(河南医科大学公共卫生学院，郑州 450052)；王丽萍(河南医科大学第一附属医院肿瘤科)

    关键词：小细胞肺癌；非小细胞肺癌；肿瘤标志物；组织分型；模式识别

    卫生研究000409 摘要：为了探讨癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA125)、胃泌素、神经元特异性烯醇化酶(NSE)在肺癌组织分型的价值，应用放射免疫分析法测定了21例小细胞肺癌(SCLC)、30例非小细胞肺癌(NSCLC)患者血清中CEA、CA125、胃泌素、NSE水平，观察了这些患者血清中该4项肿瘤标志物水平在不同的组织分型中的变化，并观察了吸烟对该4项肿瘤标志物水平的影响。在此基础上分别采用了线性学习机法、PRIMA法及KNN最近邻域法进行判别处理，尝试了这3种模式识别方法在肺癌组织分型的应用价值。结果表明：小细胞肺癌患者血清中胃泌素、NSE水平显著高于非小细胞肺癌患者，而CEA、CA125水平却明显低于非小细胞肺癌患者。吸烟仅对CEA及CA125水平有显著影响，而对胃泌素及NSE水平影响不显著。3种方法在判别SCLC与NSCLC中其准确度均在85%以上。因此，该4项肿瘤标志物联合检测并运用模式识别方法可以辅助预测小细胞肺癌与非小细胞肺癌，在肺癌组织分型方面有一定的参考价值。

    中图分类号：R734.2 R730.45 文献标识码：A

    文章编号：1000-8020(2000)04-0213-03

    Value of combined detection of tumor markers for the prediction

    of small cell and non-small cell lung cancer

    Wu Yongjun, Wu Yiming, Wang Liping, Qu Lingbo, et al.

    (Department of Labor Health and Health Toxicology, College of Public Health,Henan Medical University, Zhengzhou 450052，China)

    Abstract：To evaluate the value of detection of 4 tumor markers(CEA,CA125,gastrin, and NSE) for histological types in patients with lung cancer and to improve the predicted efficiency of tumor markers for distinguishing between small cell lung cancer(SCLC) and non-small cell lung cancer (NSCLC), these 4 tumor markers in serum were determined in 51 patients (21 cases with SCLC,30 cases with NSCLC) with confirmed primary diagnosis of lung cancer of different histology by radioimmunoassay. Linear learning machine method, PRIMA method and KNN method were used to classify SCLC and NSCLC. The levels of gastrin and NSE in SCLC were apparently higher than those of gastrin and NSE in NSCLC, but the levels of CEA and CA125 in SCLC were significantly lower than those in NSCLC. Smoking had an effect on the levels of CEA and CA125, but had little effect on those of gastrin and NSE. The total accuracy of the three methods was over 85% in distinguishing SCLC from NSCLC.So combined detection of the four tumor markers in serum might be useful in the prediction of histological types in patients with lung cancer.

    Key words:small-cell lung cancer, non-small-cell lung cancer, tumor markers, histological type, pattern recognition

    肺癌是最常见的恶性肿瘤之一，它分为非小细胞肺癌(NSCLC)主要包括鳞癌、腺癌和小细胞肺癌(SCLC)，肺癌组织类型不同，其治疗措施也不同。一般来讲小细胞肺癌多数伴有纵膈淋巴结转移，一旦确诊，多数病人将接受化疗和放疗。而非小细胞肺癌治疗以手术切除为基本手段。因此，及早确诊组织类型对决定治疗方案极为重要。目前标志物联合检测主要用于诊断及分期，本文作者联合检测了51例肺癌患者血清中癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA125)、胃泌素(gastrin)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)的含量，观察了这些患者血清中该4项肿瘤标志物水平在不同的组织分型的变化，并应用模式识别方法探讨它们在预测肺癌组织分型中的价值。

    1 对象和方法

    1.1 研究对象

    肺癌患者51例，为河南医科大学第一附属医院的住院患者，均经细胞学及组织学确诊(男39例，女12例，年龄45～69岁，平均年龄60岁)，其中吸烟者35例，不吸烟者16例，伴癌性胸腔积液者15例，远处转移者14例。根据WHO 1981年肺癌组织分类标准，非小细胞肺癌30例(NSCLC)，包括鳞癌12例，肺腺癌18例，小细胞肺癌21例(SCLC)。所有患者均经病理细胞学确诊。

    1.2 标本的采集及处理

    抽取患者晨起空腹静脉血5ml，置于37℃水浴箱中，20min后取出，3 000 r/min离心20min，吸取上层血清后立即置于-20℃冰箱保存待测。

    1.3 试剂与仪器

    4项标志物的测定均采用放射免疫分析法，所用仪器为西安262厂生产的FJ-2008自动γ-免疫计数器。CEA试剂盒由河南省焦作市免疫诊断试剂研究所提供，胃泌素试剂盒由中国原子能科学院同位素所提供，CA125及NSE试剂盒由中国医学科学院肿瘤研究所北京佳科生物技术公司提供，操作按说明书进行。

    1.4 数据处理及统计学分析

    所有实验数据均以两样本均数±标准差(±s)表示，统计学分析用两样本均数比较的t检验、方差分析等，判别处理采用模式识别方法，模式识别(pattern recognition)的基本功能是对若干类的样本进行分类或判别^[1]。模式识别方法很多，线性学习机法通过训练已知的样本集合，找到线性判别函数，然后将预测样本代入函数，根据函数值大于或小于零，来判别归属于哪一类。PRIMA法是基于类距离的有监督的分类方法，通过训练集获得类重心和类距离等基本参数，然后计算未知样本至各类的距离。KNN邻域法是对任意一个未知类别的模式X，若它的K个最近邻的模式中大多属于某一类，则该模式X也就属于这一类。

    上述方法相关程序采用中国药科大学分析计算中心编制的软件包并在计算机上运行。

    2 结果

    2.1 肺癌患者血清中4项肿瘤标志物含量的比较

    从表1看出：小细胞肺癌组中4项肿瘤标志物含量与非小细胞肺癌组差异有显著性，非小细胞肺癌组血清中CEA和CA125含量显著高于小细胞肺癌组(P<0.01)，而小细胞肺癌组血清中胃泌素和NSE含量则明显地高于非小细胞肺癌组(P<0.05)。

    表1 不同组织类型肺癌患者血清中CEA、CA125、胃泌素、NSE水平比较 (±s) 组别

    n

    CEA

    (μg/L)

    CA125

    (mg/L)

    胃泌素

    (ng/L)

    NSE

    (μg/L)

    非小细胞肺癌

    30

    34.09±7.08

    71.69±52.85

    138.68±39.73

    36.40±17.89

    腺癌

    18

    37.19±7.44

    85.51±56.83

    139.16±41.67

    41.11±11.55

    鳞癌

    12

    29.43±2.66

    48.46±23.47

    137.95±38.43

    27.65±20.65

    小细胞肺癌

    21

    25.49±6.51

    32.03±17.13

    227.27±70.90

    51.33±28.35

    t

    4.41

    3.31

    5.69

    2.30

    P⁽¹⁾

    <0.001

    <0.01

    <0.001

    <0.05

    注：(1)P值为小细胞肺癌组与非小细胞肺癌组比较表2 肺癌患者吸烟组与非吸烟组血清中CEA、CA125、胃泌素、NSE水平的比较(±s) 组别

    n

    CEA

    (μg/L)

    CA125

    (mg/L)

    胃泌素

    (ng/L)

    NSE

    (μg/L)

    吸烟组

    35

    32.89±7.57

    65.56±48.73

    168.52±69.15

    43.17±20.99

    非吸烟组

    16

    25.40±6.59⁽¹⁾

    31.17±9.88⁽¹⁾

    189.71±71.06

    38.67±24.79

    注：与吸烟组比较 (1)P<0.052.2 肺癌患者吸烟组与非吸烟组血清CEA、CA125、胃泌素、NSE的比较

    肺癌患者吸烟组与非吸烟组血清中CEA、CA125水平相比差异有显著性，而胃泌素、NSE水平在两组之间差异无明显著性。

    2.3 不同判别方法的结果比较(表3)

    线性学习机法、PRIMA法及KNN法均属于有监督的学习方法，通过所谓的训练来获得判别准则(或判别函数)，然后根据这些判别准则来判决未知模式所属的类别。这3种模式识别方法都选择训练样本30例，其中非小细胞肺癌15例(鳞癌7例、腺癌8例)、小细胞肺癌15例。预测样本21例，其中非小细胞肺癌15例(鳞癌5例、腺癌10例)、小细胞肺癌6例。

    表3 3种判别方法结果比较 判别

    方法

    训练

    样本

    识别

    结果

    总识别率

    (%)

    预测

    样本

    预测

    结果

    总预示

    率(%)

    线性学习机法

    100

    85.7

    SCLC

    15

    15

    6

    9

    NSCLC

    15

    15

    15

    12

    PRIMA法

    86.7

    85.7

    SCLC

    15

    17

    6

    5

    NSCLC

    15

    13

    15

    16

    KNN法

    96.7

    95.2

    SCLC

    15

    14

    6

    7

    NSCLC

    15

    16

    15

    14

    3 讨论

    对于肺癌组织分型的诊断，目前临床上主要采用细胞及组织病理学进行组织分型，方法复杂，需要具有一定专业知识的专家才能进行。除了细胞学及病理学技术外，血液的实验室诊断正处于研究阶段。根据肿瘤标志物对不同组织分型具有一定特异性的的特点进行分类，但是从目前发现的标志物来看，单一标志物的特异性并不高，只有多种标志物联合检测才能进行组织分型。血清CEA是一种恶性肿瘤相关抗原，据报道肺腺癌升高最为明显，因为肺腺癌细胞能直接产生CEA^[2，3]。本研究发现肺腺癌患者血清CEA水平明显高于小细胞肺癌组和鳞癌组患者，此外还发现吸烟对CEA含量有显著的影响，提示某些吸烟者也可以出现假阳性，单独使用有一定局限性。CA125是一种似粘液蛋白复合物，研究表明对NSCLC意义更大^[4]。胃泌素是一种胃肠激素，肺癌患者血清胃泌素浓度与肺癌的组织类型和分期有关。NSE是由于含有NSE的癌细胞破坏而使NSE扩散到血液中^[5]，对SCLC阳性率为75%～80.8%，NSCLC为10%～30%它被认为是小细胞肺癌的特异性标志物^[6]。因此，CEA、CA125在NSCLC中的应用价值较高，胃泌素、NSE在SCLC中的意义较大^[7]。利用这4项标志物联合检测可以用于肺癌组织分型。

    本文利用模式识别方法进行了判别分类的结果表明，3种方法总的识别率及预测率均大于85%，训练集中识别率以线性学习机法最高(100%)，KNN次之，PRIMA法相对较低(86.7%)。预测集中以KNN法最高(95.2%)，PRIMA法与线性学习机法均为一致(85.7%)。从这3种方法来看，线性学习机法容易理解，使用方便，但无法控制判错的风险，易受训练次序影响。PRIMA法对应用条件不太严格，适于比较复杂的情况，且算法简单、稳定。KNN-最近邻域法分类结果较好，但存贮量和计算量庞大。总之，3种方法各有优缺点，同时使用，预测结果可能不同，这是由于方法本身造成的，使用条件不同结果也可能不同。

    由此可见，该4项肿瘤标志物对肺癌组织分型的价值比较大，但任一单项标志物检测的判别正确率均显著低于4项联合检测的正确率，因为联合检测具有互补性，可以提高判别正确率。检测方法与病理活检比较，创伤小，危险性低，简便快速，易于临床实验室推广。同时表明模式识别技术可以用于预测肺癌组织分型，从而为两型肺癌的诊断提供有价值的参考资料。

    基金项目：河南省科委资助项目(No.991170215)

    作者简介：吴拥军，男，博士

    参考文献

    1，相秉仁.计算药学.北京：中国医药科技出版社，1990，296

    2，李殿清.现代肺癌诊治.郑州：河南科技出版社，1994，59

    3，王容丽，李代渝，雄瑛，等.联合检测CA125和NSE在肺癌诊断和预后中的意义.实用肿瘤学杂志，1999，13(2)：145

    4，Manuel D, Antonio T, Marina P, et al. Prognostic significance of serum CA125 antigen assay in patients with non-small cell lung cancer. Cancer,1994,73：1368

    5，Ebert W, Hug G, Stabrey A, et al. Neuron-spezifische enolase as marker fur das kleinzellige Bronchialkarzinom. Tumordiagn Ther, 1990,11:60

    6，周建奖，熊启逵.血清肌酸激酶同功酶BB和神经元特异性烯醇化酶用于小细胞肺癌的临床价值.华西医科大学学报，1995，26(1)：90

    7，周建奖，润丹.血清神经原特异性烯醇化酶和胃泌素用于肺癌的临床价值.肺瘤防治研究，1999，26(5)：339

    (2000-01-24收稿)

    百拇医药网 http://www.100md.com/html/analecta/2003/08/28/60/834.htm