基于FIB、HB、FOBT、CEA構建的Logistic回歸模型對結直腸癌的診斷價值*

侯曉慧,張玉英,謝小亮,王良方,馮麗君,杜沛靜,李 剛,師志云△

1.寧夏醫科大學總醫院醫學實驗中心,寧夏銀川 750000;2.寧夏醫科大學第一臨床醫學院,寧夏銀川 750000;3.寧夏醫科大學總醫院結直腸外科,寧夏銀川 750000

結直腸癌是最危險的惡性腫瘤之一,在癌癥相關死亡中排第二位[1]。盡管在治療策略方面已取得了很大進展,結直腸癌仍是威脅人類生命的主要惡性腫瘤,其特征是發病率和病死率高[2]。早期識別結直腸癌,可以降低結直腸癌的病死率,因此結直腸癌的早期篩查十分重要。結腸鏡檢查已被公認為具有高靈敏度和特異度的結直腸癌篩查的金標準,然而,它在金錢和人力方面成本較高,且需要經驗豐富的內窺鏡醫生和較高的患者依從性[3]。因此,如何在結直腸癌病變早期找到一種簡單、診斷效能高的診斷指標仍需研究。有研究表明,纖維蛋白原(FIB)可能是結直腸癌的潛在生物標志物[4]。癌胚抗原(CEA)作為腫瘤標志物,已廣泛應用于結直腸癌的早期診斷[5]。糞便隱血試驗(FOBT)至今仍是結直腸癌普查中使用最廣泛且評估最多的一項試驗[6]。本研究回顧性分析結直腸癌相關指標,通過多因素Logistic回歸分析結直腸癌的獨立影響因素并構建Logistic回歸模型,旨在早期識別結直腸癌,提高患者存活率并有助于個性化醫學的發展。

1 資料與方法

1.1一般資料 選擇寧夏醫科大學總醫院2021年1月至2022年6月結直腸外科收治的110例結直腸癌患者作為癌癥組。結直腸癌診斷依據相關影像檢查輔助診斷,病理活檢及免疫組化結果明確診斷,并且腫瘤分期符合《美國癌癥聯合委員會 AJCC-TNM 分期指南(第7版)》。癌癥組納入標準:(1)經病理檢查初次確診結直腸癌;(2)未接受過手術、放療、化療及免疫治療。另選取同期病房收治的排除癌癥,有良性結直腸疾病的患者43例作為非癌癥組,納入標準:結直腸疾病經病理檢查確診非惡性。所有納入患者的排除標準:(1)合并感染性疾病;(2)合并其他部位腫瘤;(3)合并血液系統疾病;(4)器官移植;(5)存在免疫功能缺陷;(6)臨床及實驗室數據缺失。因為本研究為回顧性分析,因此免除了受試者書面知情同意。本研究經寧夏醫科大學總醫院醫學倫理委員會批準(KYLL-2022-1322)。

1.2方法 收集患者一般情況、營養指標、血常規、生化常規、腫瘤標志物、細胞因子、FOBT中可能成為結直腸癌潛在生物標志物的相關指標。各實驗室指標檢測方法如下:采用XN9000血細胞分析儀測定血液常規指標;采用Beckman Coulter流式細胞儀測定血清白細胞介素-2(IL-2)、白細胞介素-4(IL-4)、白細胞介素-6(IL-6)、白細胞介素-10(IL-10)、γ-干擾素(INF-γ)、腫瘤壞死因子-α(TNF-α)水平;采用全自動生化分析儀測定各項生化指標及腫瘤標志物水平。FOBT采用單克隆法(膠體金法)檢測糞便中的血紅蛋白(HB)。所有檢測過程嚴格按照實驗室工作流程、各指標的標準檢測流程進行操作。

比較兩組患者性別、年齡、體質量指數(BMI)、FOBT結果、總蛋白(TP)、清蛋白(ALB)、球蛋白(GLB)、清蛋白與球蛋白比值(A/G)、白細胞計數(WBC)、中性粒細胞計數(NBC)、淋巴細胞計數(LYM)、HB、紅細胞計數(RBC)、單核細胞計數(MONO)、血小板計數(PLT)及FIB、D-二聚體(D-D)、CEA、IL-2、IL-4、IL-6、IL-10、TNF-α、IFN-γ水平。

2 結 果

2.1癌癥組與非癌癥組患者臨床基線資料比較 癌癥組與非癌癥組間FOBT結果、A/G及HB、FIB、CEA比較,差異均有統計學意義(P<0.05)。見表1。

表1 癌癥組與非癌癥組基礎資料及各項指標比較或n(%)或M(P25,P75)]

2.2Logistic回歸分析 將表1中所有差異性指標通過VIF(方差膨脹因子)獨立性檢驗,VIF均<5可不考慮共線性問題,以P<0.05為標準去除無意義變量,篩選出4項指標即FIB(原值輸入)、FOBT(陽性=1,陰性=0)、CEA(原值輸入)、HB(原值輸入)作為自變量,以是否是結直腸癌(是=1,否=0)為因變量,進行多因素Logistic回歸分析。Hosmer-Lemeshow檢驗擬合優度良好,結果顯示FIB、FOBT、CEA、HB是患結直腸癌的獨立影響因素(P<0.05)。建立Logistic回歸模型作為4項指標聯合檢測模型:P=1/[1+e-(13.792-0.144×X1+1.057×X2+0.560×X3+3.029×X4)],其中X1為HB水平,X2為FIB水平,X3為CEA水平,X4為FOBT檢測結果(陽性=1,陰性=0)。見表2。

表2 實驗室指標多因素Logistic回歸分析結果

2.3ROC曲線分析HB、FIB、CEA、FOBT單項診斷結直腸癌的效能 以非癌癥組為對照,繪制ROC曲線分析HB、FIB、CEA、FOBT單項診斷結直腸癌的價值。當HB取最大約登指數為0.841時,最佳截斷值為133.5 g/L,靈敏度為81.4%,特異度為61.8%,曲線下面積(AUC)為 0.799(95%CI:0.723～0.875)。當FIB取最大約登指數為0.296時,最佳截斷值為2.84 g/L,靈敏度為69.1%,特異度為60.5%,AUC為 0.643(95%CI:0.546～0.739)。當CEA取最大約登指數為0.598時,最佳截斷值為2.81 ng/mL,靈敏度為69.1%,特異度為90.7%,AUC為 0.823(95%CI:0.758～0.888)。FOBT靈敏度為90.0%,特異度為62.8%,AUC為 0.764(95%CI:0.670～0.858)。見圖1。

圖1 HB、FIB、CEA、FOBT單項診斷結直腸癌的ROC曲線

2.4ROC曲線分析Logistic回歸模型診斷結直腸癌的效能 繪制ROC曲線分析Logistic回歸模型診斷結直腸癌的效能,結果顯示最大約登指數為0.841時,模型靈敏度為86.4%,特異度為97.7%,AUC為 0.961(95%CI:0.933～0.988),提示模型診斷效能優于各指標單獨診斷效能。見圖2。

2.5列線圖 基于HB、FIB、CEA的最佳截斷值將其轉換為二分類變量,建立Logistic回歸列線圖。列線圖所對應的評分分別為FOBT結果陽性為100分,CEA≥2.81 ng/mL為100分,FIB≥2.84 g/L為43分,HB<133.5 g/L為68分。如圖3。

圖3 列線圖

2.6Logistic回歸模型的驗證 通過對模型數據進行內部驗證,繪制Calibration校準曲線,結果顯示該模型的預測概率與實際概率具有較好的一致性。見圖4。

圖4 校準曲線圖

3 討 論

結直腸癌是全球最常見的惡性腫瘤之一[7]。早期識別并接受治療的結直腸癌患者預后較好,延遲診斷和晚期結直腸癌患者預后較差[8]。且早發性結直腸癌(即在50歲以下患者中診斷出的結直腸癌)的發病率在世界各地一直在增加[9-10]。結直腸癌的早期識別對臨床醫師來說仍然是一個嚴峻的考驗。大多數結直腸癌起源于前體性息肉[11],初期是一種局部疾病,早期臨床癥狀表現不明顯,后來進展并成為全身性疾病,通常確診時已錯過最佳治療時間。因此,結直腸癌的早期識別和診斷有著重要的意義。

FIB是一種糖蛋白,以前被公認為主要在凝血中起作用。越來越多的證據表明,FIB可作為多種惡性腫瘤的預后判斷指標[12]。FIB可以由癌細胞釋放,并參與許多其他生物學行為,包括腫瘤血管生成,癌細胞增殖、黏附和遷移[13]。CEA作為傳統的腫瘤標志物可用于結直腸癌的輔助診斷和預后判斷[14]。CEA在結直腸癌診斷中具有較高靈敏度,然而,CEA在許多類型的腫瘤中表達,缺乏特異性[15]。因此,大多數學者認為,單一CEA不是結直腸癌的合適診斷標志物,需要聯合檢測其他指標來提高診斷效果[16]。FOBT可檢測出肉眼不可見的出血,結腸鏡檢查因價格低廉和非侵入性而在結直腸癌篩查中被廣泛應用[17]。而單個生物標志物的檢測存在一定程度的缺陷,因此,聯合檢測多種生物標志物可有效提高腫瘤的診斷準確性[18]。

本研究結果顯示,癌癥組患者FIB、CEA水平及FOBT陽性率高于非癌癥組,HB水平低于非癌癥組。且ROC曲線顯示基于FIB、HB、CEA和FOBT4項指標構建的Logistic回歸模型診斷結直腸癌有著良好的效能。基于FIB、HB、FOBT、CEA構建的預測結直腸癌發生風險概率的列線圖,該圖可直觀顯示模型中各指標與結直腸癌診斷的相關性,并可應用于臨床。在校準度方面,本研究繪制了校準曲線圖,提示該模型的預測概率與實際概率有較好的一致性。

本研究采用的實驗室檢測指標包含在常規檢查中,方便獲得,簡單、快速,同時為患者減少了檢查花費,降低了預測成本。但值得注意的是,首先本研究是回顧性研究且樣本量較少,可能會存在診斷價值的偏差與無法避免的選擇偏倚,后期需要進一步收集更多的樣本及進行前瞻性設計研究以更好評估各指標在結直腸癌診斷中的價值。其次本研究為單中心數據,盡管本研究對列線圖模型進行了內部驗證,且校準度良好,但后期仍需加大樣本量及在其他醫療機構對模型進行評估及驗證。

綜上所述,基于FIB、HB、CEA和FOBT 4項指標構建的Logistic回歸模型,對結直腸癌有著較好的診斷價值,也為臨床對結直腸癌的早期篩查和診斷提供了一定的方向。