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PLOS ONE: a identificação e caracterização de biomarcadores-glicanos baseados N Novel em Câncer Gástrico

Abstract

Fundo e visa

Para identificar e validar biomarcadores N-glicano no câncer gástrico (GC) e elucidar seu mecanismo molecular subjacente da ação.

Métodos

No total, 347 indivíduos, incluindo pacientes com GC (câncer gástrico) ou gastrite atrófica e controles saudáveis, foram aleatoriamente divididos em um grupo de treinamento (n = 287) e um grupo retrospectiva de validação (n = 60). Serum profiling N-glicano foi alcançado com DNA sequenciador assistida /assistida por fluoróforo carboidratos eletroforese (DSA-FACE). Dois modelos de diagnóstico foram construídos com base nos perfis de N-glicanos utilizando de regressão logística. O desempenho diagnóstico de cada modelo foi avaliada em retrospectiva, prospectivo (n = 60) e (n = 40) coortes de acompanhamento. Lectina blotting foi realizado para determinar núcleo-fucosilação total e a expressão dos genes envolvidos no núcleo-fucosilação em GC foi analisado por reacção da cadeia de polimerase-transcriptase reversa.

Resultados

Foram identificados pelo menos 9 estruturas de N-glicanos (picos) e os níveis de resíduos de fucose centrais e fucosiltransferase foram significativamente menores no GC. Dois modelos de diagnóstico, designado GCglycoA e GCglycoB, foram construídos para diferenciar GC de controle e gastrite atrófica. As áreas sob a curva ROC (ROC) (AUC), tanto para GCglycoA e GCglycoB foram maiores do que aqueles para CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4. Comparado com o CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4, a sensibilidade do GCglycoA aumento de 29,66%, 37,28%, 56,78% e 61,86%, respectivamente, e a precisão aumentou 10,62%, 16,82%, 25,67% e 28,76%, respectivamente . Para GCglycoB, a sensibilidade aumentou 27,97%, 35,59%, 55,09% e 60,17% e a precisão aumentou 21,26%, 24,64%, 31,40% e 34,30% em comparação com CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4, respectivamente. Após a cirurgia curativa, o núcleo fucosilado pico (3) e o núcleo total de fucosilado N-glicanos (sumfuc) foram invertidos.

Conclusões

Os resultados indicaram que os modelos de diagnóstico baseado em N- marcadores de glicano constituem alternativas valiosas e não invasivos para identificação de GC. Concluiu-se que a diminuição da núcleo-fucosilação em ambos os tecidos e soro de pacientes GC pode resultar da diminuição da expressão de fucosiltransferase

citação:. Liu G, Yan B, Huang J, Gu Q, Wang L, Fang M, et ai. (2013) a identificação e caracterização de biomarcadores-glicanos baseados N Novel no câncer gástrico. PLoS ONE 8 (10): e77821. doi: 10.1371 /journal.pone.0077821

editor: Rakesh K. Srivastava, The University of Kansas Medical Centro, Estados Unidos da América

Recebido: 14 de maio de 2013; Aceito: 04 de setembro de 2013; Publicação: 17 de outubro de 2013

Direitos de autor: © 2013 Liu et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este trabalho foi apoiada pela National Science Foundation Natural da China (Grants 81102693 e 81102565). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o câncer gástrico (CG) é o quarto tipo de câncer mais prevalente e a terceira principal causa de morte relacionada ao câncer, com uma incidência de aproximadamente 930.000; anualmente, é responsável por mais de 700.000 mortes no mundo, e a taxa de sobrevivência de cinco anos é de 20-30% [1]. Para pacientes com GC, a sobrevivência é ditada pela fase patológica da doença no momento do diagnóstico. Infelizmente, os sintomas comuns de GC não são específicos para a doença e fase inicial GC não pode causar sintomas perceptíveis. Apesar de aumentar o conhecimento dos mecanismos moleculares que regulam a transformação maligna e metástase, a taxa de sobrevida global de pacientes com GC não melhorou significativamente. Várias moléculas têm sido recomendados como biomarcadores GC, incluindo antígeno carcinoembrionário (CEA) para a vigilância pós-operatório, antígeno de carboidrato 19-9 (CA19-9), antígeno de carboidrato 125 (CA125) e antígeno de carboidrato 72-4 (CA72-4) [2- 6]. No entanto, nenhum destes marcadores tumorais demonstrou sensibilidade ou especificidade suficientes para o diagnóstico de GC numa fase precoce. Alternativamente, gastroscopia aumenta a taxa de diagnósticos definitivos, mas o valor diagnóstico da gastroscopia é limitado pelo custo, riscos e inconvenientes. Por conseguinte, existe uma necessidade urgente para o desenvolvimento de marcadores não invasivos que permitem a detecção precoce de GC.

evidência crescente sugere a alteração de glicanos ligados a N pode ser considerado como um potencial de biomarcadores para o diagnóstico de cancro. Estudos anteriores observaram uma mudança significativa de glicanos N-ligados em diferentes tipos de câncer e linhas celulares de cancro que inclui câncer pancreático, câncer de mama, câncer de próstata, câncer de ovário e câncer de fígado [7-11]. análise suplementar GC também descobriu que o livre-tipo complexo N-glicanos acumulada em linhas celulares MKN7 e MKN45 [12]. No entanto, a flutuação e variação de glicanos ligados a N em pacientes GC são ainda desconhecidos.

Em nossos estudos anteriores usando eletroforese de DNA assistida-sequenciador /assistida por fluoróforo capilar (DSA-FACE), demonstramos que a ramificação α-1,3-glicano triantenular fucosilado e um glicano biantenais eram altamente específica e sensível de HCC candidatos biomarcadores [13]. No presente estudo, utilizamos DSA-FACE para retrospectivamente perfil soro N-glicanos em amostras de pacientes com GC ou gastrite atrófica e de indivíduos saudáveis. Foram caracterizados os marcadores GC N-glicanos identificados com Curvas ROC (ROC) e validou os marcadores em perspectiva e de acompanhamento coortes. Nosso objetivo foi identificar um biomarcador promissor para a previsão e detecção de GC com maior especificidade e sensibilidade

Materiais e Métodos

1.1:. Retrospectivo coorte

O protocolo de estudo foi aprovado pelo a Comissão de Ética chinês dos Recursos Humanos na segunda Universidade médica Militar. consentimento informado por escrito foi obtido dos pacientes e os controles saudáveis.

No total, 247 pacientes com GC (n = 138) ou gastrite atrófica (n = 109) foram recrutados entre 2010 e 2012. Os diagnósticos para todos os pacientes inscritos foram histologicamente confirmados por 2 patologistas em Changhai Hospital, segunda Universidade médica Militar (Xangai, China). No grupo controle, 128 voluntários saudáveis ​​pareados por idade e sexo (livres da doença) foram inscritos durante o mesmo período de tempo. A idade média ea distribuição por sexo foram pareados nos 3 grupos. Um resumo dos dados do paciente é fornecida na Tabela 1. Os pacientes que receberam radioterapia GC pré-operatório, quimioterapia, ou radioquimioterapia foram excluídos do estudo.
Média ± DP ou No. (%)
Característica
Controle (n = 128)
Gastrite atrófica (n = 109)
GC (n = 138)
Idade, y50.10 ± 5.9552.11 ± 6.2951.01 ± 6.01Men75 (58,59) 60 ( 55,05) 70 (50,72) CEA-positivo 5 (3,91) 23 (21,10) 62 (44,93) CA19-9-positivas 11 (8,59) 20 (18,35) 53 (38,41) CA125 positivo 7 (5,47) 10 (9,17) 28 (20.29) CA72-4-positivos 8 (6,25) 12 (11,01) 22 (15,94) TNM stageI22 (15,94) II28 (20.29) III63 (45,65) IV25 (18,12) Tabela 1. Características do grupo de treinamento.
abreviações : GC, carcinoma gástrico; SD, desvio padrão. CSV Baixar CSV

Um total de 60 pacientes (20 em cada grupo) foram selecionados aleatoriamente a partir dos 3 grupos descritos acima para verificação retrospectiva; os restantes doentes (n = 315) foram incluídos no conjunto de treino para construir o modelo de diagnóstico. Durante os 2 anos do estudo, 40 dos 138 pacientes com GC no grupo de treinamento foram monitorados antes e após a cirurgia curativa, com base na disponibilidade. O grupo de treinamento incluiu 118 pacientes com GC, 89 pacientes com gastrite atrófica, e 108 controles saudáveis.

dados laboratoriais e clínicos para todos os participantes foram obtidos a partir de registros clínicos médicos, relatórios de patologia, e entrevistas pessoais. Os dados coletados incluíram sexo, idade e características cancro gástrico (tais como localização do tumor, grau histológico, profundidade de invasão e metástase linfonodal). As amostras de soro foram obtidas antes ressecções cirúrgicas; estas amostras foram recolhidas a partir de sangue total usando um protocolo padrão, centrifugadas a 10.000xg durante 20 minutos, e armazenados a -80 ° C. A progressão da doença nos pacientes GC foi classificado de acordo com a sétima edição do Comité Misto Americana [14]: 20 pacientes (16,95%) tinham doença Eu etapa, 25 (21,17%) tinham doença em estágio II, 54 (45,76%) apresentavam estágio doença III, e 19 (16,10%) tinham doença em estágio IV

1.2:. prospectivo de coorte

Para avaliar o valor preditivo dos modelos estabelecidos no estudo retrospectivo descrito acima, prospectivamente um coorte adicional (n = 60) de pacientes com GC (n = 20) ou gastrite atrófica (n = 20) e de indivíduos saudáveis ​​(n = 20) a partir de maio 2012 a novembro de 2012, no mesmo hospital. Os procedimentos e as estratégias foram os mesmos que os descritos acima

1.3:. As amostras de tecido

As amostras de tecido foram obtidas a partir de 20 dos 138 pacientes de GC; 2 fatias, um tumor e de uma amostra de tecido adjacente, foram tomadas. As amostras de tecido (aproximadamente 1 cm 3) foram imediatamente congeladas a -80 ° C e submetido a reacção de transcriptase inversa-polimerase em cadeia (RT-PCR) e transferência de lectina. Todos os tecidos foram utilizados em conformidade com os regulamentos Conselho de Revisão Institucional da Segunda Universidade Médica Militar

1.4:. Detecção de rotina de marcadores tumorais

ensaios de marcadores tumorais de rotina foram realizados usando métodos padrão e reagentes . níveis de CEA e CA19-9 foram determinados numa Abbott I2000, e os níveis de CA72-4 e CA125 foram medidos usando um Roche Cobas E601. Os níveis de corte recomendadas pelo fabricante para o CEA, CA19-9, CA-125 e CA72-4 foram de 5,0 ug /L, 39 U /L, 40 U /ml e 9,8 U /mL, respectivamente. Os ensaios foram realizados no Departamento de Medicina Laboratorial, Changhai Hospital, a Segunda Universidade Médica Militar, Xangai

1.5:. Profiling proteínas séricas N-glicanos

proteína do soro análises N-glicanos foram realizados como previamente descrito [13]. Resumidamente, os N-glicanos em 2 ul de soro foram libertados a partir das proteínas com péptido-N-glicosidase F (PNGase F) (New England Biolabs, Boston, MA) marcados com o ácido 8-aminonaphtalene-1,3,6-trissulfónico (Invitrogen, Carlsbad, CA). ácido siálico foi removido usando ureafaciens Arthrobacter
sialidase (Roche Bioscience, Palo Alto, CA), e as amostras processadas foram analisados ​​utilizando a tecnologia DSA-face em um ABI3130 Genetic Analyzer baseada em eletroforese capilar (Applied Biosystems, Foster City , CA). Os 9 pontos mais altos que foram detectadas em todas as amostras (representando > 90% do total de N-glicanos do soro) foram analisados ​​usando GeneMapper (Applied Biosystems). Cada estrutura N-glicano foi descrita numericamente normalizando sua altura à soma das alturas de todos os picos, e analisamos estes dados usando SPSS 18.0 software estatístico (SPSS Inc., Chicago, IL).

1.6 :
extracção proteína de tecido e lectina blotting

Os tecidos foram homogeneizados usando um almofariz e um pilão e ressuspensos em tampão de lise contendo um cocktail inibidor da protease (Roche Diagnostics, Meylan, França). A fracção não lisados ​​foram removidos por centrifugação (duas vezes a 12000 xg durante 10 minutos a 4 ° C). A concentração de proteína solúvel foi determinada utilizando o ensaio da BioRad (BioRad, Marnes-la-Coquette, França), e as amostras foram armazenadas a -80 ° C.

No total, 25 ug de proteína de soro ou 50 ug de proteína extraída a partir de tecido congelado foi separado por electroforese em gel de sulfato de dodecilo-poliacrilamida de sódio a 10%. Os géis foram corados com CBB G250, ou as proteínas no gel foram transferidas para uma membrana de nitrocelulose (Whatman /Schleicher & Schuell, Versailles, France) para detectar proteínas fucosilado-core. As membranas foram bloqueadas durante a noite a 4 ° C com 5% de albumina de soro de bovino em solução salina tamponada com Tris (TBS: NaCl 140 mM e Tris-HCl 10 mM) e depois incubadas durante 1 hora à temperatura ambiente com 5 ug /mL de lente biotinilado Um aglutinina culinaris (LCA) (Vector Laboratories, Burlingame, CA) em TBS contendo 0,05% de Tween-20 (TBST). Depois de 4 lavagens de 10 minutos cada, com TBST, as membranas foram incubadas com IRDye 800CW estreptavidina (1: 10000; LI-COR Biosciences, Lincoln, NE) durante 1 hora à temperatura ambiente, lavou-se 4 vezes com TBST, e desenvolvidos usando o Odyssey Infrared Imaging System (LI-COR Biosciences). albumina purificada (Sigma, St. Louis, MO) foi utilizada como um controlo negativo para a mancha de lectina

1.7:. extração de RNA total a partir de tecido e quantitativa PCR em tempo real

O ARN foi extraído a partir de tecidos congelados utilizando um Qiagen RNeasy Mini kit de acordo com as instruções do fabricante (QIAGEN GmbH, Hilden, Alemanha). A pureza e concentração de RNA foi determinada utilizando um espectrofotómetro (Eppendorf, Hamburgo, Alemanha). O ADNc foi sintetizado a partir de 2 ug de ARN total utilizando um reagente de transcrição reversa (Toyobo, Osaka, Japão). Os iniciadores foram concebidos utilizando o iniciador Express (Applied Biosystems), e as sequências são apresentadas na Tabela 2.
Gene
Adiante Primer (5'-3 ')
iniciador reverso (5'-3')
Fut85'CCTGGCGTTGGATTATGCTCA 3'5'CCCTGATCAATAGGGCCTTCT 3'GDP-Tr5'CTGCCTCAAGTACGTCGGTG 3'5'CCGATGATGATACCGCAGGTG 3'GAPDH5'ATGGGGAAGGTGAAGGTCG 3'5'GGGGTCATTGATGGCAACAATA 3'Table 2. polimerase primers reação em cadeia de sequências de pares
Abreviaturas:. A , adenosina; C, citidina; L, guanosina; T, timidina; FUT8, fucosiltransferase; PIB-Tr, guanosina difosfato-fucose transportador CSV Transferir CSV

Os ADNc foram amplificados num Applied Biosystems 7300 Real-Time máquina de PCR num volume total de reacção de 20 uL que continha 10 ul de 2X mistura rápida SYBR Green mestre (Applied Biosystems, inclui fast-Start Taq ADN tampão de reacção de polimerase), a mistura desoxinucleótido trifosfato (incluindo trifosfato de desoxiuridina, SYBR Green I corante, e MgCl 2), e 2 mL de iniciadores para cada gene (a uma concentração final de 0,5 μΜ cada) . Cada reacção foi realizada em triplicado. As condições dos ciclos de PCR foram como se segue: desnaturação a 95 ° C durante 5 minutos, seguido por 40 ciclos de 95 ° C durante 15 segundos, 59 ° C ou 55 ° C durante 15 segundos, e 72 ° C durante 45 segundos
.

a expressão relativa de α-1,6-fucosiltransferase (FUT8) e difosfato de guanosina (GDP) -fucose transportador (PIB-FUC-Tr) em cada amostra foi normalizada para a expressão do gene GAPDH de limpeza através da subtracção do limiar ciclo (Ct) valor da GAPDH do de FUT8 ou GDP-Tr (ΔCt). A diferença de dobragem foi calculado subtraindo o ΔCt da amostra de teste a partir da amostra de controlo para obter o ΔΔCt e, subsequentemente, a 2 ^ -ΔΔCt. Os valores do ciclo limiar além do 40 ciclos foram considerados abaixo do nível detectável. Derreter curvas foram obtidas para cada reação de garantir que um único produto foi amplificado

1.8:. A análise estatística

Todas as variáveis ​​quantitativas foram expressas como o desvio padrão médios ±, salvo indicação em contrário. As variáveis ​​quantitativas foram comparadas pelo teste t de Student, análise de variância, ou testes não paramétricos. Os coeficientes de correlação de Pearson e as probabilidades associadas (P) foram utilizados para avaliar as correlações entre os parâmetros; Os coeficientes de correlação de Spearman foram calculados para variáveis ​​categóricas ordinais. biomarcadores glicano novos foram identificados e caracterizados com base em uma análise de regressão logística para a frente. O desempenho diagnóstico de biomarcadores individuais e dos modelos de diagnóstico foi avaliada utilizando análise da curva ROC. A sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN) e acurácia foram calculados com valores de corte ótimos seleccionados entre as curvas ROC. Todos os valores P relatados são 2 caudas e valores < P 0,05 foram considerados estatisticamente significativos. As análises estatísticas foram realizadas utilizando o programa SPSS 18.0 para Windows (SPSS Inc.)

Resultados

2.1:. Diferentes perfis de N-glicanos em pacientes com GC ou gastrite atrófica e em controles saudáveis ​​

Usando tecnologia de DSA-FACE, foram examinados os perfis de N-glicano em doentes com GC (n = 118) ou gastrite atrófica (n = 89) e em indivíduos saudáveis ​​(n = 108). Foram quantificados e comparados estatisticamente os picos nos 3 grupos. Pelo menos 9 estruturas de N-glicanos (picos) foram identificados em todas as amostras (Figura 1).

Callewaert et al e Liu et al publicado anteriormente uma análise estrutural destes N-glicanos [15,16]. A abundância relativa média destas estruturas de N-glicanos é apresentada na Tabela 3. A abundância das estruturas em picos 1, 2, 3, 5, 6, 7 e 9 foi significativamente diferente no GC, gastrite atrófica e controle saudável grupos, indicando que diferentes padrões de N-glicanos existia sob várias condições fisiopatológicas. Em comparação com o grupo de controlo saudável, os picos 1, 2, 5 e 9 foram aumentou (P < 0,05) e os picos 3, 6, e 7 foram reduzidos no grupo GC (P < 0,001). A abundância das estruturas em picos de 3, 5, 6, 7 e 9 foi significativamente diferente no grupo GC em comparação com o grupo de gastrite atrófica (Figura 2).
Meios ± SD

Controle variável (n = 128)
Gastrite atrófica (n = 108)
GC (n = 138)
F
P
Idade, y a50.10 ± 5.9552.11 ± 6.2951.01 ± 6.010.270.766Peak 1 a6.96 ± 1.677.64 ± 2.028.20 ± 2.7510.09 < 0.001Peak 2 a1.09 ± 0.341.20 ± 0.381.31 ± 0.493.120.045Peak 3 a6.28 ± 1.636.47 ± 1.385.76 ± 1.2810.48 < 0.001Peak 4 a5.76 ± 0.935.61 ± 0.815.75 ± 0.821.120.327Peak 5 a40.02 ± 3.7539.60 ± 3.7642.16 ± 4.3314.94 < 0.001Peak 6 a21.40 ± 2.6120.51 ± 2.8516.99 ± 2.9888.36 < 0.001Peak 7 a5.87 ± 1.416.02 ± 1.715.21 ± 1.2111.15 < 0.001Peak 8 a7.94 ± 1.587.59 ± 2.247.46 ± 1.822.240.108Peak 9a2.33±0.922.59±1.554.00±1.7748.12<0.001sumfucab47.37±4.4047.47±5.3043.21±5.9427.01<0.001Table 3. profiling N-glicanos por eletroforese capilar DNA assistida-sequenciador /assistida por fluoróforo
Abreviaturas:. GC, carcinoma gástrico; SD, desvio padrão. a análise de variância b Sumfuc representa a abundância total de estruturas α-1,6-fucosilados (a soma dos picos 1, 2, 3, 4, 6 e 7). CSV Baixar CSV

2.2: Construção e avaliação de um modelo de diagnóstico baseado em marcadores N-glicanos para diferenciar pacientes com câncer gástrico de controles saudáveis ​​

Foram avaliadas as alterações N-glicanos relacionadas com a GC com base em uma regressão logística análise. coeficientes de regressão logística foram utilizados para estimar as razões de chance para cada uma das variáveis ​​independentes. A fórmula matemática GCglycoA foi construído para diferenciar os pacientes do GC dos controles saudáveis ​​(GCglycoA = -1,072 + 0,957 * peak4-0.331 * peak6 + 0,646 * peak9). Para avaliar a capacidade de GCglycoA, CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4 para discriminar pacientes GC, que caracterizou a área sob a curva ROC (AUC). Comparado com CEA (AUC = 0,74), CA19-9 (AUC = 0,76), CA125 (AUC = 0,72) e CA72-4 (AUC = 0,67), GCglycoA mais eficazmente os doentes GC distintos de controles normais (AUC = 0,88) na grupo de treinamento (Figura 3A). A Tabela 4 lista a sensibilidade, especificidade, VPP, VPN e acurácia para a predição de GC pelo CEA, CA19-9, CA125, CA72-4 e GCglycoA. CEA com o valor recomendado de 5,0 ng /mL apresentou sensibilidade de 45,76%, 37 U /mL CA19-9 tinha uma sensibilidade de 38,14%, 40 U /mL CA125 tinha uma sensibilidade de 18,64%, e de 9,8 U /mL CA72- 4 tinha uma sensibilidade de 13,56%. Um valor de corte ideal de -0,772 foi seleccionado para GCglycoA com base na análise da curva ROC. Neste valor de corte, GCglycoA tinha uma sensibilidade de 75.42%, o que representa um aumento na sensibilidade de 29,66%, 37,28%, 56,78% e 61,86% em comparação com o CEA, CA19-9, CA-125 e CA72-4, respectivamente. A precisão diagnóstica da GCglycoA em diferenciar pacientes GC de controles saudáveis ​​aumentaram 10,62%, 16,82%, 25,67% e 28,76% em comparação com CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4, respectivamente. Quando o modelo foi aplicado ao grupo de validação retrospectiva, a sensibilidade aumentou 45,00%, 45,00%, 55,00% e 55,00% e a precisão aumentou 15,00%, 17,50%, 20,00% e 20,00% em comparação com CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4, respectivamente (Tabela 5). valor de corte
status real, No. de assuntos

Teste
GC +
GC-
Sensibilidade,%
Especificidade,%
PPV,%
NPV,%
Precisão,%
CEA (5 ng /mL) GC + 54545.7695.3791.5361.6869.47 GC-64103CA19-9 (37 U /ml) CG-+ 451038.1490.7481.8257.3163.27GC 7398CA125 (40 U /ml) CG-+ 22718.6493.5275.8651.2754.42GC 96101CA72-4 (9,8 U /mL) + GC 16813.5692.5966.6749 .5151.33GC-102100GCglycoA (-0,77) GC + 891675.4285.1984.7676.0380.09GC-2992Table 4. o diagnóstico de alimentação para a diferenciação gástrica Carcinoma dos controles no grupo de treinamento
Abreviaturas: + positiva;. - Negativo; GC, carcinoma gástrico; GCglycoA, N-glicanos baseada marcador de câncer gástrico modelo diagnóstico A; NPV, valor preditivo negativo; PPV, valor preditivo positivo. CSV Baixar valor CSV Cutoff
status real, No. de assuntos

Teste
GC +
GC-
Sensibilidade,%
Especificidade,%
PPV,%
NPV,%
Precisão,%
CEA (5 ng /mL) GC + 8040.00100.00100.0062.5070.00GC-1220CA19-9 (37 U /mL ) GC + 8140.0095.0088.8961.2967.50GC-1219CA125 (40 U /ml) CG-+ 6030.00100.00100.0058.8265.00GC 1420CA72-4 (9,8 U /ml) CG-+ 6030.00100.00100.0058.8265.00GC 1420GCglycoA (-0,77) CG + 17385.0085.0085.0085.0085.00GC-317Table 5. o diagnóstico de alimentação para a diferenciação gástrica Carcinoma dos controles do Grupo verificação a posteriori
Abreviaturas:. + positiva; - Negativo; GC, carcinoma gástrico; GCglycoA, N-glicanos baseada marcador de câncer gástrico modelo diagnóstico A; NPV, valor preditivo negativo; PPV, valor preditivo positivo. CSV Baixar CSV

A avaliação prospectiva indicou que a sensibilidade melhorada 65,00%, 65,00%, 85,00% e 80,00% e a precisão melhorou 30,00%, 27,50%, 37,50% e 37,50% em comparação com CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4, respectivamente (Tabela 6). valor
Cutoff
status real, No. de assuntos

Teste
GC +
GC-
Sensibilidade,%
Especificidade,%
PPV,%
NPV,%
Precisão,%
CEA (5 ng /mL) GC + 6130.0095.0085.7157.5862.50GC-1419CA19-9 (37 U /mL ) GC + 6030.00100.00100.0058.8265.00GC-1420CA125 (40 U /ml) CG-+ 2010.00100.00100.0052.6355.00GC 1820CA72-4 (9,8 U /ml) CG-+ 3115.0095.0075.0052.7855.00GC 1719GCglycoA -0.77GC + 19295,0090 .0090.4894.7492.50GC-118Table 6. o diagnóstico de alimentação para a diferenciação gástrica Carcinoma dos controles no grupo prospectivo Verificação
Abreviaturas:. + positiva; - Negativo; GC, carcinoma gástrico; GCglycoA, N-glicanos baseada marcador de câncer gástrico modelo diagnóstico A; NPV, valor preditivo negativo; PPV, valor preditivo positivo. CSV Baixar CSV

2.3: Construção e avaliação de um modelo de diagnóstico para diferenciar câncer gástrico de gastrite atrófica

Usando um modelo de regressão logística, um outro modelo de diagnóstico (GCglycoB) foi criado para diferenciar entre GC e gastrite atrófica: GCglycoB = 5,273-1,371 * peak2 + 0,781 * peak4-0.453 * peak6 + 0,221 * peak9. O valor de corte óptima para GCglycoB (0,594) foi seleccionado com base na análise da curva ROC. No grupo de treino, a AUC para GCglycoB foi de 0,82, enquanto que as AUCs para o CEA, CA19-9, CA-125 e CA72-4 foram 0,65, 0,63, 0,69 e 0,64, respectivamente (Figura 3B). A precisão diagnóstica da GCglycoB na diferenciação GC de gastrite atrófica aumentou 21,26%, 24,64%, 31,40% e 34,30% e a sensibilidade aumentou 27,97%, 35,59%, 55,09% e 60,17% em comparação com CEA, CA19-9, CA125 e CA72- 4, respectivamente (Tabela 7). No grupo de validação, a precisão 85,00% do GCglycoB representou um aumento de 40,00%, 45,00%, 65,00% e 55,00% e a sensibilidade 85,00% indicaram um aumento de 22,50%, 22,50%, 30,00% e 30,00% em comparação com CEA, CA19-9, CA125 e CA72-4, respectivamente (Tabela 8). valor de corte
status real, No. de assuntos

Teste
GC +
GC-
Sensibilidade,%
Especificidade,%
PPV,%
NPV,%
Precisão,%
CEA (/mL 5 ng) GC + 541945.7678.6573.9752.2459.90GC-6470CA19-9 (37 U /ml) CG-+ 451738.1480.9072.5849.6656.52GC 7372CA125 (40 U /ml) CG-+ 22818.6491.0173.3345.7649.76GC 9681CA72-4 (9,8 U /mL ) GC + 16813.5691.0166.6744.2646.86GC-10281GCglycoB (0,594) GC + 88873.7391.0191.5872.3281.16GC-3081Table 7. o poder de diagnóstico para diferenciação gástrica Carcinoma de Gastrite atrófica no Grupo de formação

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