血清肿瘤标志物对于原发性支气管肺癌病理类型的判别分析

摘要
图/表
参考文献(27)
相关文章 (15)

全文: PDF (603 KB) HTML (1 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要目的建立血清肿瘤标志物对肺部良性疾病、非小细胞肺癌和小细胞肺癌的贝叶斯判别模型。方法收集2010年3月～2015年3月于延安大学附属医院住院和门诊治疗的238例患者的病理诊断、实验室检查资料。采取电化学发光免疫法检测113例非小细胞肺癌、65例小细胞肺癌和60例肺部良性疾病患者的癌胚抗原、细胞角质素片断抗原、组织多肽特异性抗原、神经元特异性烯醇化酶和胃泌素释放肽前体。为了验证函数模型的判别价值，利用相应的指标数据回代预测分组。结果肺部良性疾病、非小细胞肺癌和小细胞肺癌患者之间五项血清肿瘤标志物的阳性率比较，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。判别函数对于肺部良性疾病、非小细胞肺癌和小细胞肺癌正确率分别为93.33%、65.49%和64.62%。结论贝叶斯判别法对血清肿瘤标志物建立的判别函数鉴别诊断模型可简便、快速、有效地对肺部良性疾病、非小细胞肺癌和小细胞肺癌进行鉴别诊断，值得临床借鉴。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入我的书架
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	王爱红1 王明全2 周小燕1

关键词 ：肺癌, 肿瘤标志物, 判别分析, 鉴别诊断

Abstract：Objective To establish Bayes discriminant model of serum tumor markers for pulmonary benign disease, non-small cell lung cancer (NSCLC) and small cell lung cancer (SCLC). Methods Data of 238 patients with pathological diagnosis, laboratory examination in Affiliated Hospital of Yan′an University inpatient and outpatient from March 2010 to March 2015 were collected. Five serum tumor markers including carcinoma-embryonic antigen, cytokeratin fragment antigen 21-1, tissue polypeptide specific antigen, neuron specific enolase and pro-gastrin-releasing peptide were detected in pulmonary benign disease (60 cases), NSCLS (113 cases) and SCLC (65 cases) by using electro-chemi-luminescence immunoassay. In order to verify the discriminant value of the function model, the corresponding index data was used to return to the forecasting group. Results Positive rate of five serum tumor markers among lung benign disease, NSCLS and SCLC were compared, the differences were statistically significant (P ＜ 0.05). Accuracy rate of discriminant function for lung benign disease, NSCLS and SCLC was 93.33%, 65.49%, 64.62% respectively. Conclusion Bayesian discriminant method for the identification of serum tumor markers to identify the differential diagnosis model can be simple, rapid and effective for lung benign disease, NSCLS and SCLC differential diagnosis. It is worthy of clinical reference.

Key words： Lung cancer Tumor marker Discriminatory analysis Differential diagnosis

基金资助:陕西省教育厅专项科学研究计划项目（16JK1859）。

引用本文:

王爱红1 王明全2 周小燕1. 血清肿瘤标志物对于原发性支气管肺癌病理类型的判别分析[J]. 中国医药导报, 2017, 14(23): 67-70.
WANG Aihong1 WANG Mingquan2 ZHOU Xiaoyan1. . 中国医药导报, 2017, 14(23): 67-70.

链接本文:

http://www.yiyaodaobao.com.cn/CN/ 或 http://www.yiyaodaobao.com.cn/CN/Y2017/V14/I23/67

[1] Ghosh I，Bhattacharjee D，Das AK，et al. Diagnostic role of tumour markers CEA，CA15-3，CA19-9 and CA125 in lung cancer [J]. Indian J Clin Biochem，2013，28（1）：24-29.
[2] 支修益，石远凯，于金明.中国原发性肺癌诊疗规范（2015年版）[J].中华肿瘤杂志，2015，37（1）：67-78.
[3] 石远凯，孙燕，于金明，等.中国晚期原发性肺癌诊治专家共识（2016年版）[J].中国肺癌杂志，2016，19（1）：1-15.
[4] Schneider J. Tumor markers in detection of lung cancer [J]. Adv Clin Chem，2006，42：1-41.
[5] 李雪迎.多重比较与检验水准的调整[J].中国介入心脏病学杂志，2003，21（2）：96.
[6] 卢纹岱，朱一力.SPSS for Windows统计分析[M].北京：电子工业出版社，2002：374.
[7] 孙支余，王树宪.肺结核误诊为肺癌33例分析[J].中华肿瘤预防杂志，2006，13（11）：835-836.
[8] Domaga?覦a-Kulawik J，Górnicka B，Krenke R，et al. The value of cytological diagnosis of small cell lung carcinoma [J]. Pneumonol Alergol Pol，2010，78（3）：203-210.
[9] 王汉萍，张力，梁智勇.正确看待细胞病理学在肺癌诊断中的意义[J].中华病理学杂志，2013，42（11）：726-728.
[10] 李学祥，周善良，王憨杰，等.四项肿瘤标志联合检测在小细胞肺癌中的临床价值[J].中华检验医学杂志，2008， 31（9）：1011-1015.
[11] Lazarev SM，Massard Zh，Reshetov AV，et al. Role of bio?鄄logical tumor markers CEA，Cyfra-21，NSE，TU M2-PK in diagnosis and treatment of lung cancer [J].Vestn Khir Im I I Grek，2010，169（1）：39-43.
[12] Okamura K，Takayama K，Izumi M，et al. Diagnostic value of CEA and CYFRA 21-1 tumor markers in primary lung cancer [J]. Lung Cancer，2013，80（1）：45-49.
[13] Cui C，Sun X，Zhang J，et al. The value of serum Cyfra21-1 as a biomarker in the diagnosis of patients with non-small cell lung cancer：a meta-analysis [J]. J Cancer Res Ther，2014，10（7）：131-134.
[14] 王憨杰，李学祥，高佳，等.血清ProGRP、TPS及NSE在小细胞肺癌患者治疗监测中的应用[J].中华检验医学杂志，2011，34（2）：152-157.
[15] Kim HR，Oh IJ，Shin MG，et al. Plasma proGRP concentration is sensitive and specific for discriminating small cell lung cancer from nonmalignant conditions or non-small cell lung cancer [J]. J Korean Med Sci，2011，26（5）：625-630.
[16] Nisman B，Biran H，Ramu N，et al. The diagnostic and prognostic value of ProGRP in lung cancer [J]. Anticancer Res，2009，29（11）：4827-4832.
[17] Wang J，Gao J，He J. Diagnostic value of ProGRP and NSE for small cell lung cancer：a meta-analysis [J]. Zhongguo Fei Ai Za Zhi，2010，13（12）：1094-1100.
[18] 刘杰，张淑艳.数据挖掘在检验医学中的应用[J].中华检验医学杂志，2015，38（12）：888-890.
[19] 孙振球.医学统计学[M].北京：人民卫生出版社，2005：326-333.
[20] 李晓毅.Bayes判别分析及其在疾病诊断中的应用[J].中国卫生统计，2004，21（6）：356-358.
[21] 邵华飞，刘剑芳，姚丽波，等.探讨Bayes判别分析在食管癌淋巴结转移CT诊断中的价值[J].放射学实践，2015，30（8）：835-837.
[22] 李成涛，赵书民，张素华，等.判别分析法在胃癌组织身源鉴定中的应用[J].法医学杂志，2010，26（2）：100-103.
[23] 李芬，赵爱华，杨景雷，等.基于多种判别分析的原发性肝肿瘤代谢谱研究[J].上海交通大学学报：医学版，2012， 32（1）：77-81.
[24] 叶红梅.乳腺肿块超声特征的判别分析研究[J].四川医学，2010，31（3）：387-389.
[25] 冯阳春，徐怡，黄艳春.聚类和判别分析法在肺癌六种肿瘤标志物诊断中的应用[J].肿瘤防治研究，2015，42（3）：266-269.
[26] 李梦侠，王东，李增鹏，等.血清多肿瘤标志物判别方程建立及其对肺癌诊断及分类的意义[J].重庆医学，2007， 36（19）：1926-1928，1972.
[27] 南岩东，田应选，杨拴盈，等.血清肿瘤标志物对SCLC和NSCLC的Fisher判别分析[J].现代肿瘤医学，2008，16（3）：365-367.