陳小紅 楊渝偉 徐 鵬 陽 伍

電子科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬綿陽醫(yī)院檢驗科，四川綿陽 621000

肺癌是嚴(yán)重威脅人類健康的惡性腫瘤，其發(fā)病率和死亡率居腫瘤疾病首位[1]。其中，約85%為非小細(xì)胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC），5年生存率僅18%且晚期或轉(zhuǎn)移性NSCLC 的存活率僅有4%，故早期診斷及治療至關(guān)重要[2]。糖類抗原125（carbohy drate antigen 125，CA125）和神經(jīng)元特異性烯醇化酶（neuro specific enolase，NSE） 通常被認(rèn)為是較為特異的肺癌輔助診斷標(biāo)志物，同時臨床發(fā)現(xiàn)癌胚抗原（carcino-embryonic antigen，CEA）、甲胎蛋白（alpha fetoprotein，AFP）和糖類抗原199（carbohydrate antigen 199，CA199）也常在肺癌患者中增高，但單項診斷或傳統(tǒng)串聯(lián)/并聯(lián)診斷模式，預(yù)測分析效能均欠佳[3-4]。近年來，多種模式識別技術(shù)如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN），決策樹，經(jīng)典判別分析（classical discriminant analysis，CDA）等模型也被用于肺癌的鑒別診斷，為腫瘤診斷提供了新的模式[5-7]。本研究基于血清5 項腫瘤標(biāo)志物，構(gòu)建多層感知器-ANN（multiplayer-ANN，MPL-ANN）、徑向基函數(shù)-ANN（radial basis function-ANN，RBF-ANN）決策樹、logistic回歸分析和CDA 五種模式，初步探討不同模式對NSCLC 的診斷和預(yù)測價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性選取2015年1月11日至2019年10月28日電子科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬綿陽醫(yī)院413 例NSCLC 患者作為肺癌組，其中男279 例，女134 例；平均年齡（66.3±11.6）歲；鱗癌219 例，腺癌186 例，大細(xì)胞癌8 例。隨機選取同期723 例肺部良性疾病患者為良性組，其中男468 例，女255 例；平均年齡（67.7±12.2）歲；肺結(jié)核92 例，肺膿腫69 例，肺炎100 例，間質(zhì)性肺病82 例，慢性阻塞性肺病169 例，支氣管炎211 例。納入標(biāo)準(zhǔn)：①年齡＞18 歲；②原位癌或原發(fā)肺部疾??；③未接受任何方式的治療；④肺癌診斷符合NCCN 之診療標(biāo)準(zhǔn)[8]，良性疾病診斷符合各類肺病的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[9]；⑤肺癌和良性疾病患者均經(jīng)影像學(xué)或病理學(xué)確診。排除標(biāo)準(zhǔn)：①臨床資料不完整的患者；②腫瘤發(fā)生轉(zhuǎn)移或復(fù)發(fā)的患者； ③接受放療或化療的患者；④合并嚴(yán)重肝、腎或心功能不全的患者。另選取282 例健康體檢者為對照組，其中男167 例，女115例；平均年齡（66.3±12.2）歲，對照組血常規(guī)檢查，肝腎功能和腫瘤標(biāo)志物檢驗均未見異常。三組的一般資料比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。本次試驗為回顧性研究，依據(jù)《體外診斷試劑臨床研究指導(dǎo)原則》規(guī)定[10]，未提交倫理審查。

1.2 實驗方法

空腹靜脈采血3～5 ml，以3000 r/min 半徑13.5 cm，離心10 min，分離血清檢測。5 項腫瘤標(biāo)志物均采用化學(xué)發(fā)光法，其中CEA、AFP、CA125 和CA199（Abbott，美國）在雅培i2000 化學(xué)發(fā)光儀上檢測；NSE（Sorin，意大利）在Liaison 化學(xué)發(fā)光儀上檢測。所有檢測均在室內(nèi)質(zhì)控在控的情況下進行。說明書項目參考范圍為：CEA＜5.0 ng/ml，AFP＜7.29 U/ml，CA125 為＜35.0 U/ml，CA199＜37.0 U/ml，NSE＜13.0 μg/L。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 19.0 統(tǒng)計學(xué)軟件進行數(shù)據(jù)分析，并建立MPL-ANN、RBF-ANN、決 策 樹、logistic 回 歸 和CDA 模型。對于符合正態(tài)分布的計量資料，用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（±s）表示，多組間比較采用單因素方差分析。對于不符合正態(tài)分布的資料，用中位數(shù)（下四分位數(shù)，上四分位數(shù)）[M（P25，P75）]進行描述，多組間差異分析采用Kruskal-Wallis 檢驗，多重比較采用Kruskal-Wallis 檢驗事后平均秩檢驗，以校正P 值（Adj.P）作為顯著性水平判斷依據(jù)。訓(xùn)練集和測試集間率的比較，采用χ2檢驗。各指標(biāo)及模型的診斷效能采用ROC 曲線分析，以AUC 及最大約登指數(shù)下的靈敏度和特異度綜合判斷，以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 血清腫瘤標(biāo)志物的診斷效能比較

5 項腫瘤標(biāo)志物中，CEA 對肺癌的診斷效能最高，其AUC 為0.76，95%CI 為0.74～0.78，靈敏度為64.9%，特異度為89.7%（表1）。

表1 血清CEA、AFP、CA125、CA199 和NSE 的ROC 曲線比較

2.2 基于血清5 項腫瘤標(biāo)志物的MPL-ANN 和RBF-ANN 模型分析

隨機抽取70%樣本建立診斷模型（訓(xùn)練集），30%樣本進行預(yù)測分析（測試集）。MPL-ANN 模型的最佳層數(shù)為3 層，RBP-ANN 模型的最佳隱含層數(shù)為10層，二者的訓(xùn)練集和測試集中，其錯誤預(yù)測率及對肺癌和非肺癌患者的診斷正確率比較，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）（表2）。進一步經(jīng)ROC 分析（圖1），MPL-ANN 模型的AUC、靈敏度和特異度分別為0.91（95%CI：0.89～0.93），75.3%和91.1%；RBF-ANN 模型的AUC、靈敏度和特異度分別為0.86（95%CI：0.82～0.88），75.0%和87.3%。

圖1 基于血清5 種腫瘤標(biāo)志物的MPL-ANN 和RBF-ANN 模型的ROC 曲線分析

表2 MPL-ANN 和RBF-ANN 模型中訓(xùn)練集和測試集的差異分析

2.3 基于血清5 項腫瘤標(biāo)志物的決策樹分析

同樣隨機選取70%樣本為訓(xùn)練集，30%樣本為測試集，預(yù)測模型如圖2。在訓(xùn)練集和測試集中，該模型對肺癌組的診斷正確率分別為64.8%和63.4%（χ2=0.075，P=0.784），對非肺癌組的預(yù)測正確率分別為91.7%和92.8%（χ2=0.356，P=0.551）。進一步經(jīng)ROC分析，該模型的AUC、靈敏度和特異度分別為0.82（95%CI：0.80～0.85）、54.5%和91.8%。

圖2 基于血清CEA、AFP、CA125、CA199 和NSE 的決策樹-預(yù)測模型

2.4 基于血清5 項腫瘤標(biāo)志物的logistic 回歸模型分析

logistic 回歸模型為X=0.210×lnCEA+0.073×lnAFP+0.007×lnCA125+0.018×lnCA199+0.06×lnNSE-3.62。其對肺癌組和非肺癌組的預(yù)測總正確率分別為96.4%（969/1005）、65.1%（269/413）。進一步經(jīng)ROC 分析，logistic 回歸模型的AUC、靈敏度和特異度分別為0.90（95%CI=0.88～0.92）、74.6%和90.0%。

2.5 基于血清5 項腫瘤標(biāo)志物的CDA 模型分析

聯(lián)合五項標(biāo)志物建立CDA 模型方程為：Y肺癌=0.068×CEA+0.028×AFP+0.008×CA125+0.006×CA199+0.125×NSE-3.130。其對肺癌組和非肺癌組的預(yù)測總正確率分別為97.1%（976/1005）、58.1%（240/413）。進一步經(jīng)ROC 分析，CDA 模型的AUC、靈敏度和特異度分別為0.89（95%CI：0.88～0.81）、74.8%和88.9%。

2.6 基于血清CEA、AFP、CA125、CA199 和NSE 的5 種模型比較

5 種模型AUC 由高到低依次為MPL-ANN 模型（0.91）＞logistic 回歸分析（0.90）＞CDA 模型（0.89）＞RBFANN 模型（0.86）＞決策樹模型（0.82）。MPL-ANN 模型鑒別診斷肺癌的靈敏度為75.3%，特異度為91.1%，該模型對肺癌組和非肺癌組的鑒別診斷正確率分別為67.8%和95.8%（表3）。

表3 基于血清CEA、AFP、CA125、CA199 和NSE 的5 種模型比較

3 討論

腫瘤標(biāo)志物是早期輔助診斷肺癌的有效手段，具有簡單、快速、微創(chuàng)等優(yōu)點。CEA 最常用于NSCLC 的篩查，以及預(yù)測NSCLC 患者生存狀況[11]。CA125、CA199與NSCLC 的治療效果和預(yù)后密切相關(guān)[12]。AFP 有助于肺癌的病理分型[13]。此外，NSE 水平增高也預(yù)示NSCLC 的轉(zhuǎn)移或預(yù)后不良[14]。本研究中，肺癌組患者血清CEA、NSE 和CA125 水平均顯著高于良性組和對照組，有助于肺癌的鑒別診斷。五項標(biāo)志物的診斷效能均較低（AUC＜0.90），故需聯(lián)合檢測以提高診斷效能。

與傳統(tǒng)的串聯(lián)或并聯(lián)模型相比，MPL-ANN、RBF-ANN、決策樹和CDA 模型是常用的、帶有監(jiān)督功能的、能夠進行多維數(shù)據(jù)分析的模式識別技術(shù)，可避免單一指標(biāo)對臨床的誤導(dǎo)，結(jié)論更科學(xué)、合理[15]，從而解決精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)在肺癌診斷中遇到的問題[16]。相對于

單層感知器，MPL-ANN 和RBF-ANN 能更好地處理非線性分類問題，在肺癌的鑒別診斷中具有一定的應(yīng)用潛力。Hanai 等[17]采用年齡、性別、是否吸煙指數(shù)、腫瘤大小等指標(biāo)構(gòu)建MPL-ANN 模型，該模型能實現(xiàn)83%的NSCLC 患者生存期的精準(zhǔn)預(yù)測。目前有關(guān)MPL-ANN 和RBF-ANN 模型的報道顯示，能對80.7%和82.3%的肺癌患者準(zhǔn)確診斷和預(yù)測分析[18]，對肺癌、肺良性疾病和胃腸腫瘤具有較好地鑒別能力[19]。本研究中MPL-ANN 對肺癌和非肺癌的診斷準(zhǔn)確率分別為67.8%和95.8%，總體結(jié)果與以上報道相似。決策樹分析、logistic 回歸分析和CDA 也常用于多維數(shù)據(jù)處理和預(yù)測分析。盡管文獻報道[20]，以血清Cyfra21-1、CEA、CA125 及鱗狀細(xì)胞癌抗原建立的決策樹模型，可實現(xiàn)對90.8%～100% NSCLC 患者的鑒別診斷。但是，本研究通過CEA、AFP、CA125、CA199 和NSE 建立的決策樹模型，診斷NSCLC 的效果次于MPL-ANN、logistic回歸分析、CDA 和RBFANN 模型，可能與本研究納入的腫瘤標(biāo)志物的類型和數(shù)量有關(guān)。

本研究基于肺癌常見標(biāo)志物（CEA、AFP、CA125、CA199 和NSE）構(gòu)建了五種數(shù)據(jù)挖掘模型，其中MPLANN 模型在肺癌的診斷和預(yù)測中顯示了更優(yōu)的效果。然而，本研究檢測的血清腫瘤標(biāo)志物的種類有限，對NSCLC 診斷的正確率最高僅有75.3%，還需后續(xù)增加更多指標(biāo)、增大樣本量進行模型優(yōu)化和驗證。另外，本研究中研究對象主要為NSCLC 患者，其結(jié)論是否適用于其它腫瘤，尚需進一步進行對比研究，以使結(jié)論更加科學(xué)、合理。

綜上所述，聯(lián)合多個腫瘤標(biāo)志物的數(shù)據(jù)挖掘模型，有利于提高臨床對NSCLC 的診斷能力。相比而言，非線性MPL-ANN 模型，可能更加適用于NSCLC患者腫瘤標(biāo)志物的數(shù)據(jù)挖掘。