Logistic回归和ROC曲线分析血清玻连蛋白, ɑ-1-B糖蛋白, 抗凝血酶Ⅲ, 甲胎蛋白在肝细胞癌早期诊断中的价值

文章亮点

实验背景

诸多癌症之中, 肝癌尤其凶险, 其发病率和病死率均较高, 分别居世界第五位和第二位. 肝细胞肝癌最佳的手术时机是早期肝癌, 但早期多无明显的症状, 体征, 发现时多数已为中晚期, 总体5年生存率<5%. 病理活检是肝癌诊断的金标准, 但其为有创操作, 且有诸多禁忌症. 甲胎蛋白(alpha fetoprotein, AFP)是目前诊断肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC) 最重要的肿瘤标志物, 然而其敏感性和特异性均不令人满意.

实验动机

旨在寻求一种无创, 敏感性和特异性都较高的诊断早期肝癌的方法, 辅助临床提高对早期肝癌的诊断率, 从而提高肝癌患者的生存率.

实验目标

评估玻连蛋白(vitronectin, VTN), ɑ-1-B糖蛋白(alpha 1 B glycoprotein , A1BG), 抗凝血酶Ⅲ(antithrombin-Ⅲ, AT-Ⅲ), AFP对HCC的诊断价值, 筛选并获得最佳检测组合.

实验方法

应用电化学发光免疫法检测参与实验人群血清AFP水平, 通过酶联免疫吸附试验测定参与实验人群血清VTN, A1BG, AT-Ⅲ水平. 然后应用ROC曲线分析血清AFP, HRG, A1BG和AT-Ⅲ单项及联合检测HCC的敏感度和特异度并以肝病状态(HCC组, 非HCC组)为应变量, 血清AFP, A1BG和AT-Ⅲ测定结果为自变量, 建立HCC诊断综合预测模型.

实验结果

血清AFP, VTN, A1BG和AT-Ⅲ水平在HCC组, LC组, CH组和HC组之间差异具有统计学意义, 通过logistic逐步回归方法将AFP, AT-Ⅲ, A1BG三个指标纳入了得出的诊断初发肝癌的概率预测模型中, 最终得出P = 1/[1+exp(0.152-0.035 AFP-0.006 A1BG+0.021 AT-Ⅲ)], 该模型经过似然比检验, 此回归模型具有统计学意义(χ² = 7.58, P = 0.476). 通过ROC曲线计算出此概率预测模型AUC为 0.923, 与 AFP, A1BG和AT-Ⅲ单独检测的AUC比较, 差异均有统计学意义(P＜0.05). 概率预测模型的敏感性和特异性为85.00％和88.42％.

实验结论

实验得出诊断初发肝癌的概率预测模型P = 1/[1+exp(0.152-0.035 AFP-0.006 A1BG+0.021 AT-Ⅲ)], 该模型经过似然比检验, 此回归模型具有统计学意义(χ² = 7.58, P = 0.476). 本研究利用Logistic逐步回归筛选出可以纳入概率预测模型的检测指标, 并利用该概率预测模型对初发肝癌进行联合检测, 提高诊断效能. 本研究创新性应用统计学知识, 做到优化的组合检测, 有效提高指标组合检测的诊断效能. 本研究结果有望对临床难以发现的初发肝癌做出及时诊断, 提高肝癌患者的生存质量.

展望前景

考虑纳入更多便于精准医疗的检测指标, 以实现对初发肝癌的早起诊断, 方便临床予以及时治疗, 提高肝癌患者的生存率.