危險因素聯合檢測對非小細胞肺癌EGFR突變狀態的預測價值

宋瑞 胡懷遠 劉巖

肺癌的發病率及病死率從20世紀70年代明顯增加，已成為我國發病率升幅最大的惡性腫瘤之一[1]。非小細胞肺癌是臨床常見的肺癌類型。現有研究證實，表皮生長因子受體酪氨酸激酶抑制劑(epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors，EGFR-TKI)對非小細胞肺癌EGFR敏感者具有良好療效[2,3]，但因EGFR基因突變比例較低、組織活檢要求高等，使其檢測率偏低，限制了EGFR-TKI的臨床應用。目前，血清癌胚抗原(carcinoembryonic antigen，CEA)、細胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)、癌抗原、神經特異性烯醇化酶等在非小細胞肺癌診斷及鑒別診斷中具有良好效能[4,5]，但各指標均有自身的優勢和局限性，且單一指標較難兼顧靈敏度和特異度。因此，本研究以102例晚期非小細胞肺癌患者為研究對象，通過分析影響患者EGFR突變狀態的危險因素，建立聯合檢測因子模型，并探討該模型對非小細胞肺癌EGFR突變狀態的預測價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取我院2016年9月至2019年12月收治的102例晚期非小細胞肺癌患者作為研究對象，其中男68例，女34例；年齡55～78歲，平均年齡(62.77±3.52)歲；吸煙史65例，飲酒史42例；高血壓53例，糖尿病38例，高血脂31例。根據患者EGFR突變狀態，將71例野生型患者作為野生型組(n=71)，31例EGFR發生19Del、21L858R等突變狀態的患者作為突變型組(n=31)。本研究通過我院倫理委員會批準，所有患者及其家屬均由本研究醫護人員告知相關研究內容及意義，并知情同意。

1.2 納入與排除標準

1.2.1 納入標準：經我院病理和細胞學診斷為非小細胞肺癌；具有完整的臨床病例資料，并進行EGFR突變分析；生存期超過3個月；臨床分期為ⅢB～Ⅳ期；入組前未接受化療及抗腫瘤藥物治療；有客觀性、可評價的病灶；配合治療者。

1.2.2 排除標準：無病理及細胞學明確診斷證據；早期非小細胞肺癌；Karnofsky評分<60分；入組前接受化療或服用抗腫瘤藥物；肺部、腸道腫瘤病史；無客觀可評價病灶；嚴重心腦血管疾病患者；免疫缺陷；治療過程中病情加重轉院者；依從性差者等。

1.3 方法 從患者病歷記錄、自制數據收集表等收集患者年齡、性別、吸煙史、TNM分期、部位、原發灶毛刺、肺內轉移、骨轉移、血清CEA、CYFRA21-1、腫瘤最大直徑、最大標準攝取值(maximum standardized uptake value，SUVmax)等情況。患者均于入院后空腹采血5 ml，離心得血清，采用電化學免疫發光法測定血清CEA及CYFRA21-1水平，試劑盒由德國羅氏公司提供。從患者血液標本移出500 μl血漿，采用專用的EGFR提取試劑提取，提取后加入EGFR的18～21外顯子突變區域引物及擴增試劑，擴增DNA靶片段，采用熒光偏振檢測方法檢測EGFR基因第18～21外顯子的突變情況，操作由我院病理科技師嚴格按照說明書進行。

1.4 統計學分析 應用SPSS 21.0統計軟件，采用t檢驗分析CEA、CYFRA21-1等計量資料差異，采用χ2檢驗分析TNM分期、癌轉移等計數資料差異，采用Logistic回歸構建非小細胞肺癌EGFR突變狀態的聯合檢測因子模型，并繪制該模型的受試者工作特征曲線(ROC)，計算曲線下面積；P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 2組基本資料單因素分析 突變型組女性、無吸煙史、周圍型肺癌、有原發灶毛刺、有肺內轉移、有骨轉移、有胸膜凹陷征、血清CEA≥8.05 μg/L、CYFRA21-1<2.72 μg/L、SUVmax≥6.005占比高于野生型組，組間比較差異有統計學意義(P<0.05)。見表1。

表1 2組基本資料單因素分析 例(%)

2.2 多因素Logistic回歸分析及聯合檢測因子方程的構建 自變量：單因素分析差異有意義的量；因變量：EGFR發生突變。經Logistic回歸分析發現，部位(OR=1.322，95%CI=1.220～11.531)、胸膜凹陷征(OR=2.162，95%CI=1.906～39.608)、CYFRA21-1(OR=0.891，95%CI=1.015～5.854)及SUVmax(OR=1.062，95%CI=1.006～8.318)是影響非小細胞肺癌患者EGFR突變狀態的獨立危險因素。將部位、胸膜凹陷征、CYFRA21-1及SUVmax分別作為協變量X1、X2、X3、X4，得出聯合檢測因子模型表達式為：Logit(P)=-4.551+1.322X1+2.162X2+0.891X3+1.062X4。見表2、3。

表2 多因素賦值

表3 多因素Logistic回歸分析

2.3 聯合檢測因子方程ROC曲線 聯合檢測因子最佳臨界值為0.422，靈敏度為81.25%，特異度92.86%，曲線下面積0.847(0.689～0.999)。見表4，圖1。

圖1 聯合檢測因子模型的ROC曲線圖

表4 聯合檢測因子模型的ROC曲線

2.4 個體預測 對聯合檢測因子模型進行變形可得到個體預測概率方程，即P=1/[1+e-(-4.551+1.322X1+2.162X2+0.891X3+1.062X4)]。隨機將1例患者數據代入，該患者各協變量分別為X1=1、X2=0、X3=0、X4=1，得到P=0.103，小于聯合檢測因子模型的最佳臨界值0.422，表明該患者在聯合檢測因子模型準確度為89.22%的條件下，該患者不發生EGFR突變。

3 討論

肺癌是臨床常見的肺部癌癥之一，由于發病臨床表現輕微且不典型，大多數患者確診往往處于肺癌晚期，導致肺癌致死率在我國惡性疾病中位居第一[6]。EGFR屬于酪氨酸激酶ErbB家族受體，大量分布于人類等哺乳動物的上皮細胞、成纖維細胞等表面，其發生基因突變和相關信號轉導參與了肺癌的侵襲和轉移過程，與患者預后密切相關[7]。研究表明，EGFR基因突變可優化臨床治療方案，提高EGFR-TKI治療效果，但因其檢測技術要求高、肺癌組織小樣本假陰性高等因素導致其檢測率較低[8]。近年來，EGFR基因突變狀況引入了血清學、細胞學等相關的新指標，均具有較高的診斷價值，但單一指標難以兼顧靈敏度和特異度，且得出的結果并不一致。本研究借鑒心血管疾病、危重癥疾病等聯合檢測方法，構建Logistic回歸聯合檢測因子模型，發揮各指標優勢，同時對其貢獻度進行統計學量化，更為客觀的反映疾病變化情況。

本研究發現，部位、胸膜凹陷征、CYFRA21-1及SUVmax是影響非小細胞肺癌患者EGFR突變狀態的獨立危險因素。本研究中，突變型組的周圍型、有胸膜凹陷征的患者占比高于野生型組。提示，EGFR突變更易發生在周圍型肺癌和有胸膜凹陷征的患者之中。目前，關于非小細胞肺癌EGFR突變狀態與患者CT特征之間的關系尚不明確。臨床上，肺腺癌多為周圍型，常出現腺泡征、毛刺、分葉等影像學特征，且易發生雙肺轉移和骨轉移，而肺鱗癌多為中央型，常伴有肺不張、阻塞性肺炎等臨床表現，但是否肺腺癌患者更易發生EGFR突變仍需多中心、大樣本進一步研究[9,10]。本研究中，突變型組SUVmax≥6.005高于野生型組。提示，SUVmax升高可增加非小細胞肺癌EGFR基因突變情況。Ko等[11]研究表明，SUVmax>7.0對非小細胞肺癌EGFR陽性具有較高的預測價值。王崢等[12]研究表明，SUVmax>6.8與亞洲肺腺癌人群EGFR突變密切相關，其預測靈敏度可達80.0%，曲線下面積為0.72(0.59～0.84)，本研究與其結果類似。因此，筆者建議臨床醫師要加強對無法獲取病理組織患者的PET-CT氟脫氧葡萄糖攝取量的關注。目前，對于SUVmax界定范圍尚無定論，本研究與上述研究不同，可能與入選標準、腫瘤直徑、肺癌類型有關[11,12]。本研究中，突變型組血清CYFRA21-1<2.72 μg/L患者占比高于野生型組。提示，血清CYFRA21-1表達水平較低的非小細胞肺癌患者的EGFR更易發生突變。相關研究表明，血清CYFRA21-1高表達與非小細胞肺癌患者實施EGFR-TKI治療后無疾病進展生存期密切相關[13]。另有研究表明，肺鱗癌患者CYFRA21-1表達水平高于肺腺癌，且其EGFR突變陽性實施EGFR-TKI治療效果低于肺腺癌EGFR突變陽性患者[14]。因此，筆者推測非小細胞肺癌患者血清CYFRA21-1與EGFR突變率呈負相關關系，即CYFRA21-1水平越低，EGFR突變可能性越高。

本研究針對Logistic回歸分析得出的獨立危險因素，量化各因素的貢獻度，最終得出聯合檢測因子模型Logit(P)=-4.551+1.322X1+2.162X2+0.891X3+1.062X4，該模型曲線下面積為0.847(0.689～0.999)，且靈敏度和特異度均高于各協變量單一檢測結果。表明構建的聯合檢測因子模型能較好的預測非小細胞肺癌患者EGFR突變狀態。采用Logistic回歸構建聯合檢測因子模型具有以下優勢：(1)Logistic回歸模型對各協變量的混雜因素進行校正，量化各協變量的貢獻度，提高該模型的預測效能。(2)本研究中的變量多為二分類變量，而二分類變量形成ROC曲線多為一條折線，工作效能較差，采用Logistic進行校正，擬合多個聯合檢測因子，可提高ROC曲線的光滑度[15]。(3)模型Logit(P)可通過變形公式得到個體預測概率方程，對于具體的病例，可根據患兒各協變量情況，帶入個體預測概率方程得出概率P，與聯合檢測因子模型的最佳臨界值進行對比，進而判斷非小細胞肺癌患者發生EGFR突變的可能性[16,17]。這種判斷方法基于量化的歷史臨床數據，更符合循證醫學思維，可彌補臨床醫師在診斷和評估非小細胞肺癌患者EGFR突變狀態方法的不足。

綜上所述，基于危險因素指標聯合檢測能較好的預測非小細胞肺癌患者EGFR突變狀態。