פרוטוקול זה מתאר זרימת עבודה הניתנת לשחזור לשילוב של PIVKA-II, AFP ומשתנים קליניים שגרתיים במודל אבחוני של רגרסיה לוגיסטית לסרטן התאי הכבדי (hepatocellular carcinoma), עם תיקוף במחלה בשלב מוקדם ובמקרים שאינם חיוביים ל-AFP.
מאמר מחקר
שילוב של פרותרומבין לא תקין (PIVKA-II), אלפא-פטו-פרוטאין ומשתנים קליניים שגרתיים לצורך גילוי מוקדם של קרצינומה של התאי הכבדיים
במאמר זה
סיכום
תקציר
גילוי מוקדם של קרצינומה של התאים הכבדיים (HCC) נותר מוגבל בשל רגישות לא מלאה של alpha-fetoprotein (AFP), במיוחד בגידולים בשלב מוקדם ובגידולים שהם AFP-שליליים. מחקר זה בחן האם ניתן לשלב prothrombin/protein induced by vitamin K absence-II (PIVKA-II) חריג, AFP ומשתנים קליניים שגרתיים למודל אבחנתי הניתן לשחזור עבור HCC. קבוצת אימון רטרוספקטיבית של 205 משתתפים, שכללה 112 מקרי HCC שאובחנו בדימות ו-93 ביקורות ללא HCC, שימשה לפיתוח המודל. קבוצת תיקוף פרוספקטיבית עצמאית של 184 משתתפים, שכללה 58 מקרי HCC ו-126 ביקורות ללא HCC, שימשה לבדיקה מחוץ למדגם ללא התאמה מחדש של המודל. דגימות דם שנלקחו לפני הדימות שימשו למדידת AFP ו-PIVKA-II, ומשתנים קליניים הופקו מאותו חלון אבחנתי. מודל הרגרסיה הלוגיסטית הרב-משתני הסופי שילב ln(AFP), ln(PIVKA-II), גיל, מין, אלבומין, יחס נורמלי בינלאומי (international normalized ratio) ומספר טבחיות. המודל המשולב השיג AUC של 0.93 בקבוצת האימון ו-0.89 בקבוצת התיקוף. בתיקוף, הרגישות הייתה 84.5% והסגוליות הייתה 90.5%. הרגישות נותרה 72.7% ב-HCC בשלב מוקדם ו-73.1% ב-HCC שהיה AFP-שלילי, דבר העולה על השימוש ב-AFP בלבד בשתי תתי-הקבוצות. כיול ותיקוף באמצעות bootstrap תמכו ביציבות מקובלת של המודל. תוצאות אלו מראות כיצד ניתן לשלב את PIVKA-II, AFP ומשתנים קליניים זמינים באופן שגרתי לכלי מיון אבחנתי מעשי עבור אוכלוסיות עם סיכון גבוה למחלות כבד.
מבוא
קרצינומה של תאי הכבד (HCC) היא סיבה מרכזית לתמותה הקשורה לסרטן, ובדרך כלל היא מתפתחת בחולים עם מחלת כבד כרונית, הכוללת זיהום בנגיף ההפטיטיס B, זיהום בנגיף ההפטיטיס C, מחלת כבד הקשורה לאלכוהול ומחלת כבד שומנית הקשורה לתפקוד מטבולי לקוי1. גילוי מוקדם הוא בעל חשיבות קלינית מכיוון שטיפול ריפואי הוא היעיל ביותר כאשר הגידולים נמצאים לפני פלישה וסקולרית, התפשטות מחוץ לכבד או הידרדרות ניכרת ברזרבת הכבד. אסטרטגיות מעקב נוכחיות מסתמכות בדרך כלל על אולטרסאונד של הכבד עם או ללא בדיקת serum alpha-fetoprotein (AFP)2. עם זאת, בפרקטיקה השגרתית, ביצועי המעקב מושפעים מתלות במפעיל, גודל גידול קטן, קשרי שחמת הטרוגנתיים, קשיים בדימיון הקשורים להשמנה וגידולים המייצרים מעט AFP או שאינם מייצרים AFP כלל3,4.
ה-AFP נותר בשימוש נרחב מכיוון שהוא זול, נגיש ומוכר לקליניקאים. ערכו האבחנתי מוגבל בשל רגישות חלקית וסגוליות שאינה מושלמת. בסף המסורתי של 20 ng/mL, ה-AFP עלול להחמיץ חלק ניכר ממקרי HCC בשלב מוקדם או מקרי HCC שליליים ל-AFP. ספים נמוכים יותר עשויים לשפר את הרגישות, אך הם מגבירים את מספר התוצאות החיוביות השגויות בחולים עם הפטיטיס פעילה, שחמת או מצבים דלקתיים אחרים של הכבד5,6. מגבלות אלו הופכות את הפרשנות של סמן בודד לבלתי מספקת לצורך מיון אבחנתי באוכלוסיות עם סיכון גבוה למחלות כבד.
פרוטרומבין חריג, המכונה גם חלבון המושרה על ידי היעדר ויטמין K-II (PIVKA-II) או des-γ-carboxy prothrombin, משתחרר כאשר הפטוציטים ממאירים מייצרים פרוטרומבין שאינו קרבוקסילטי באופן מלא. PIVKA-II משקף ביולוגיה גידולית הקשורה לקרישה ולא הפרשת AFP, ועשוי להישאר בעל ערך מידע כאשר רמות ה-AFP נמוכות7. מחקרים קודמים ומטא-אנליזות הראו כי PIVKA-II משפר את הגילוי של HCC, במיוחד כאשר הוא משולב עם AFP, ועשוי להוסיף ערך במחלה בשלב מוקדם או במחלה עם AFP שלילי8,9. עם זאת, אסטרטגיות המבוססות על סממנים בלבד אינן לוקחות בחשבון באופן מלא את הרקע של המארח, את רזרבת הכבד, את מספר הפלטלטים, את מצב הקרישה או את מחלת הכבד הבסיסית.
מודלים אבחנאיים מורכבים מציעים דרך מעשית לפרש תוצאות של סמנים גידוליים יחד עם ההקשר הקליני. מודלי GALAD, GAAD ומודלים דומים הראו כי ניתן לשלב משתנים דמוגרפיים וסמנים ביולוגיים כדי לשפר את גילוי ה-HCC בקרב אתיו-לוגיות ואוכלוסיות שונות10,11. ביצועיהם תומכים בשימוש בהערכת סיכון רב-משתנית במקום בספי ערכים בודדים של סמנים ביולוגיים. יחד עם זאת, חלק מהמודלים כוללים בדיקות שאינן זמינות בכל המעבדות, והתנהגות נקודות החיתוך (cutoff) עשויה להשתנות בין אזורים, פרופילים אתיו-לוגיים, שלבי מחלה ושימושים קליניים מיועדים12. מודל הבנוי מסמנים ביולוגיים זמינים ומשתנים מעבדתיים שגרתיים עשוי להיות קל יותר להטמעה בזרימות עבודה אבחנאיות רגילות. בניגוד למודלים שפורסמו בעבר, שעשויים להסתמך על סמנים ביולוגיים ייחודיים או על אסטרטגיות חיתוך ספציפיות לאוכלוסייה, המחקר הנוכחי העריך מודל אבחנאי רב-משתני המבוסס על סמנים ביולוגיים זמינים ומשתנים קליניים שגרתיים, ותיקף את ביצועיו בקוהורט פרוספקטיבי עצמאי.
PIVKA-II מתאים למסגרת זו מכיוון שהוא משלים את AFP וניתן למדידה בפלטפורמות אימונו-סבס (immunoassay) אוטומטיות שכבר נמצאות בשימוש במעבדות קליניות. משתנים שגרתיים כגון גיל, מין, אלבומין, בילירובין, ספירת טבחית, יחס נורמלי בינלאומי (INR) ורקע של מחלת כבד זמינים באותו ביקור קליני ועשויים לשקף מידע על רזרבת הכבד או מידע הקשור לקרישה הרלוונטי לסיכון ל-HCC13. שילוב של משתנים אלו עם AFP ו-PIVKA-II עשוי לשפר את יכולת ההבחנה תוך הימנעות מהסתמכות על ערך סף בודד.
לפיכך, PIVKA-II, AFP ומשתנים קליניים שגרתיים הוערכו באמצעות תכנון אבחנתי של עוקבה כפולה (dual-cohort). מודל רגרסיה לוגיסטית רב-משתני פותח בעוקבה אימון רטרוספקטיבית ונבדק בעוקבה תיקוף פרוספקטיבית עצמאית ללא התאמה מחדש. הביצועים האבחנתיים הושוו ל-AFP, PIVKA-II ומשתנים קליניים לבד, תוך מתן דגש מוגדר מראש ל-HCC בשלב מוקדם, HCC עם AFP שלילי, פרשנות ערכי סף, כיול ותיקוף פנימי באמצעות bootstrap.
פרוטוקול
מחקר זה נבחן ואושר על ידי ועדת האתיקה של בית החולים המזוהה Hangzhou First People's Hospital, הפקולטה לרפואה, Westlake University. מספר האישור היה IIT-20230528-0108-01. הסכמה מדעת בכתב התקבלה ממשתתפים שגויסו באופן פרוספקטיבי לפני איסוף הדם. עבור רשומות קליניות שנכללו באופן רטרוספקטיבי ודגימות שאריות מאוחסנות שנאספו במהלך טיפול שגרתי, ועדת האתיקה פטרה את הצורך בהסכמה מדעת, מאחר שנעשה שימוש בנתונים אנונימיים ולא בוצע כל התערבות נוספת.
שחזוריות, בקרת הטיות ושלמות נתונים
קריטריוני ההת відповідות, נקודות הזמן לדגימת דם, כללי שיפוט של הדמיות, הגדרות של תתי-קבוצות, מנבאי מועמדים, הגדרות נקודת חיתוך (cutoff), כללים לטיפול בנתונים חסרים ונהלי תיקוף נקבעו מראש לפני הניתוח הסטטיסטי. דגימות דם נאספו לפני אישור באמצעות הדמיה עם חומר ניגוד ולפני כל טיפול אנטי-גידולי. בדיקות מעבדה בוצעו באמצעות מזהי מחקר אנונימיים, ודגימות מקבוצות האימון והתיקוף נבדקו בסדר רנדומלי. צוות המעבדה היה מסומן (blinded) לאבחנה הסופית, להקצאה לקבוצות, לשלב מחלת כבד לפי סיווג Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC) ולסטטוס AFP-שלילי. האבחנה ההדמיית והשלב (staging) נדגמו באופן בלתי תלוי בבדיקות המעבדה. הזנת נתונים, המרת יחידות, הקצאה לקבוצות, קידוד החרגות, קידוד ערכים חסרים ומערכי נתונים סטטיסטיים נבדקו על ידי שני חוקרים לפני התאמת המודל. קבוצות האימון והתיקוף נשמרו בנפרד לאורך כל תהליך סריקת המשתנים, התאמת המודל, גזירת נקודת החיתוך והתיקוף.
אוכלוסיית המחקר ומערך המחקר
מחקר אבחנתי זה, שהתבסס על שתי קבוצות נבדקים, פיתח ותיקף מודל רב-משתני לזיהוי HCC באמצעות מדדי פרותרומבין/חלבון חריגים המושרים על ידי PIVKA-II, AFP ומשתנים קליניים שגרתיים. קבוצת האימון שנאספה באופן רטרוספקטיבי כללה משתתפים שנבדקו בין ה-1 בינואר 2021 ל-31 בדצמבר 2023. קבוצה זו שימשה לסריקת משתנים, התאמת מודל, גזירת ערכי סף ותיקוף פנימי בשיטת bootstrap. קבוצת התיקוף שגויסה באופן פרוספקטיבי כללה משתתפים שנבדקו בין ה-1 בינואר 2024 ל-31 בדצמבר 2025. קבוצה זו שימשה לבדיקה מחוץ למדגם בלבד. לא בוצעו בקבוצת התיקוף בחירה מחדש של משתנים, התאמה מחדש של המודל, עדכון מקדמים, אופטימיזציה מחדש של ערכי הסף או כיול מחדש מבוסס תתי-קבוצות. זרימת המשתתפים, הקצאת הקבוצות, דגימת דם, עיבוד פלזמה, בדיקת סמנים ביולוגיים, הכרעת דימות וזרימת העבודה הסטטיסטית מוצגים ב-איור 1.
המשתתפים גויסו ממסלול מעקב או אבחון למחלות כבד בסיכון גבוה בבית החולים Affiliated Hangzhou First People's Hospital, בית הספר לרפואה, Westlake University. סטטוס של סיכון גבוה הוגדר כזיהום כרוני של דלקת כבד B, זיהום כרוני של דלקת כבד C, שחמת ממקור כלשהו, או מחלת כבד שומני עם פיברוזיס מתועד על בסיס הערכה קלינית, רישומים מעבדתיים או הדמיות קודמות. המשתתפים הזכאים היו מבוגרים בני ≥18 שנים אשר ביצעו דגימת דם טרם ההדמיה ובדיקת טומוגרפיה ממוחשבת (CT) מולטיפאזית עם חומר ניגוד ו/או בדיקת תהודה מגנטית (MRI) דינמית עם חומר ניגוד בתוך 14 ימים לאחר איסוף הדם. קריטריוני ההדרה היו טיפול קודם ב-HCC, כולל כריתה, אבלציה, טיפול טרנס-ארטרי או טיפול סיסטמי; מתן ויטמין K בתוך 7 ימים לפני הדגימה; טיפול באנטגוניסטים לוויטמין K או טיפול נוגד קרישה אחר שעלול להשפיע על פרשנות הקרישה; כולנגיטיס חריפה או חסימה של דרכי המרה בזמן הדגימה; הריון; חסר של AFP, PIVKA-II או אבחנה הדמית סופית; ואיכות דגימה בלתי קבילה ללא דגימה חוזרת תקפה.
אוכלוסיית המחקר הסופית כללה 389 משתתפים. קבוצת האימון כללה 205 משתתפים, הכוללים 112 מקרים של HCC שאובחנו בדימות ו-93 בקרות שאינן HCC. קבוצת התיקוף כללה 184 משתתפים, הכוללים 58 מקרים של HCC שאובחנו בדימות ו-126 בקרות שאינן HCC. בקבוצת האימון, 93 הבקרות שאינן HCC כללו 30 בקרות בריאות ו-63 בקרות עם מחלת כבד כרונית. בקבוצת התיקוף, 126 הבקרות שאינן HCC כללו 0 בקרות בריאות ו-126 בקרות עם מחלת כבד כרונית.
מעמד סימפטומטי לא נקבע על סמך היסטוריה של דלקת כבד או שחמת מפוקסת (compensated cirrhosis) בלבד. משתתף סווג כסימפטומטי רק כאשר ברשומות שלפני הדמיה תועב כאב חדש או מחמיר ברביע העליון הימני, איבוד משקל לא מוסבר, נפיחות בבטן, צהובון, שתן כהה, או דה-קומפנסציה מתועדת קלינית שאינה מוסברת על ידי סיבה מאושרת אחרת. משתתפים ללא ממצאים אלו סווגו כאסימפטומטיים או ככאלה שאובחנו במסגרת מעקב.
פסקי דין אבחנתיים ושלבי מחלה
מעמד HCC סופי נקבע באמצעות CT רב-שלבי עם חומר ניגוד ו/או MRI דינמי עם חומר ניגוד שבוצעו במסגרת הטיפול השגרתי. בדיקות הדימות נדרשו לכלול לפחות שלב עורקי (arterial phase) ושלב ורידי פורטלי (portal venous phase); ממצאים משלב מאוחר (delayed-phase) שולבו כאשר היו זמינים. נגע סווג כ-HCC כאשר דימות של כבד בסיכון הראה הגברה מוגברת בשלב העורקי עם "שטיפה" (washout) בשלב הורידי הפורטלי ו/או בשלב המאוחר, עם או ללא קפסולה מוגברת. משתתפים ללא מאפייני דימות העקביים עם HCC וללא אבחנה ממאירה אחרת סווגו כ-non-HCC.
מידע הדימוי חולץ באמצעות טופס שנקבע מראש, אשר תיעד את שיטת הדימוי, השלבים (phases) שהושגו, הגברת קונטרסט בשלב העורקי (arterial-phase hyperenhancement), שטיפה (washout), מראה הקפסולה, מספר הגשעים, קוטר הגשע המקסימלי, פלישה למקרו-כלי דם (macrovascular invasion) והפצה חוץ-כבדית.
שלב ה-BCLC נקבע לאחר שסמל ה-HCC סווג באופן סופי. HCC בשלב מוקדם הוגדר כשלב BCLC 0–A. HCC שלילי ל-AFP הוגדר כ-AFP <20 ng/mL בבדיקת הדם שבוצעה לפני ההדמיה. תוויות תתי-קבוצות אלו שימשו להערכת ביצועי תתי-הקבוצות, ולא לאימון המודל או לקביעת זכאות המשתתפים.
איסוף דגימות ועיבוד פלזמה
דם ורידי פריפריאלי נאסף בבוקר לאחר צום של לפחות 8 h, לפני אישור באמצעות CT/MRI עם חומר ניגוד ולפני טיפול אנטי-גידולי. נפח כולל של 10 mL של דם ורידי נשאב למבחנות איסוף דם עם נוגד קרישה K2-EDTA. המבחנות הועמדו במצב הפוך 8–10 פעמים מיד לאחר האיסוף והועברו למעבדה בטמפרטורה של 4 °C. הפרק שבין הדקירה לריכוז (centrifugation) נשמר בטווח של עד 2 h ונרשם ביומן הדגימות.
הפלסמה הופרדה על ידי סנטריפוגציה במהירות של 1,600 × g למשך 10 דקות בטמפרטורה של 4 °C באמצעות סנטריפוגה מקוררת. supernatant של הפלסמה הועבר למבחנות מיקרו-סנטריפוגה בנפח 1.5 mL נקיות מנוקלאז וחולק לאליקוואוטים של 0.5–1.0 mL. האליקוואוטים נשמרו בטמפרטורה של -80 °C עד למועד הבדיקה. לפני מדידת הביומארקר, אליקוואוט אחד הופשר פעם אחת בטמפרטורת החדר, 20–25 °C, למשך 20–30 דקות, ערבב בעדינות על ידי היפוך, ונבדק תוך שעות 2 לאחר הפשרה מלאה. דגימות עם קרישה נראית, המוליזה בדרגה בינונית עד חמורה, או ליפמיה בולטת נפסלו בהתאם לקריטריוני קבלה מוגדרים מראש של המעבדה. עבור קבוצת התיקוף הפרוספקטיבית, בוצעה איסוף דם חוזר לפני אישור דימות כאשר הדבר היה ישים מבחינה קלינית.
מדידת AFP ו-PIVKA-II
רמות של AFP ו-PIVKA-II נמדדו באמצעות בדיקות אימונו-כימילומינצנציה אלקטרוכימית באנלייזר אוטומטי לבדיקות אימונו-ספציפיות. ה-AFP נמדד ביחידות של ng/mL, וה-PIVKA-II נמדד ביחידות של mAU/mL. התוצאות יוצאו ישירות ממערכת מידע של המעבדה.
כל סדרת אנליזה כללה כילי כיול (calibrators) ספציפיים לבדיקה ולפחות שתי רמות של בקרת איכות פנימית. קבלת הסדרה התנתה בכך שכל תוצאות בקרת האיכות יהיו בתוך טווח הבקרה המוגדר מראש של המעבדה. יעדי הדיוק האנליטי היו מקדם וריאציה (coefficient of variation) תוך-סדרה של ≤10% ומקדם וריאציה בין-סדרות של ≤15% עבור AFP ו-PIVKA-II כאחד. במקרה שבו בקרת האיכות נכשלה או שזוהה סחף (drift) בסדרה, הסדרה נפסלה, האנלייזר כולו כויל מחדש והסדרה חזרה כאשר נותר נפח דגימה מספיק. עבור תוצאה בודדת של דגימה שהייתה בלתי סבירה או מחוץ לטווח, בוצעו שתי מדידות חוזרות מאותה אליקוט שהופשרה במידת האפשר, והשתמשו בממוצע של שני ערכי החזרות המקובלים. אם הבדיקה החוזרת נכשלה או שנפח הדגימה לא היה מספיק, התוצאה סומנה כלא תקפה וטופלה בהתאם לכלל הנתונים החסרים.
חילוץ שגרתי של משתנים קליניים
משתנים קליניים שגרתיים הופקו מאותו מפגש קליני שבו בוצעה בדיקת הדם ל-AFP/PIVKA-II לפני הדימות. המשתנים המועמדים כללו גיל, מין, alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase, albumin, bilirubin כללי, יחס נורמלי בינלאומי (INR), זמן פרותרומבין ומספר טבחיות. כאשר היו זמינים מספר ערכים בתוך חלון הזמן שלפני הדימות, נבחר הערך הקרוב ביותר לזמן הדגימה של AFP/PIVKA-II. היחידות הותקנו לפני הניתוח. הגיל נרשם בשנים; המין קודד כנקבה = 0 וזכר = 1; מספר הטבחיות נרשם כ-×10⁹/L; albumin נרשם כ-g/L; bilirubin כללי נרשם כ-μmol/L; AFP נרשם כ-ng/mL; ו-PIVKA-II נרשם כ-mAU/mL.
בדיקות טווח, בדיקות יחידות ובדיקות ערכים בלתי סבירים בוצעו לאחר השליפה. ערכים שסומנו נבדקו מול רשומות המקור. ערך הוצא מהניתוח רק כאשר רשומת המקור אישרה בעיה באיכות הדגימה, שגיאה בהמרת יחידות או חריגה בתהליך העיבוד. ערכים קיצוניים שאומתו נשמרו. מילון המשתנים הגדיר את מבנה מערך הנתונים, את שמות המשתנים, את היחידות, את כללי הקידוד, את כללי הטרנספורמציה ואת קודי הערכים החסרים.
הגדרת המנבאים ובחירת משתנים
הגדרת מדדי החיזוי הפוטנציאליים לפני פיתוח המודל. הביומרקרים המרכזיים היו AFP ו-PIVKA-II. המדדים הקליניים השגרתיים שנבחנו היו גיל, מין, alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase, albumin, bilirubin כולל, INR או זמן פרותרומבין, ומספר טבקיות. עבור AFP ו-PIVKA-II בוצע טרנספורמציה של לוגריתם טבעי. ערכים הנמוכים מגבול הדיווח של הבדיקה הוחלפו במחצית מגבול הדיווח התחתון לפני ביצוע הטרנספורמציה.
השוואות חד-משתנה בין משתתפים עם HCC למשתתפים ללא HCC בקבוצת האימון בוצעו באמצעות מבחני t למדגמים בלתי תלויים עבור משתנים בעלי התפלגות נורמלית בקירוב, מבחני Mann-Whitney U עבור משתנים רציפים בעלי התפלגות אסימטרית, ומבחני χ2 או מבחני Fisher's exact עבור משתנים קטגוריאליים. משתנים עם P < 0.10 בסריקה החד-משתנית נשקלו עבור מידול רב-משתנה. מולטיקולינאריות נבדקה באמצעות מקדם הגדלת השונות (VIF), וערך VIF >5 נחשב כמעיד על קולינאריות בעייתית. כאשר שני משתנים היו בעלי קולינאריות חזקה, נשמר המשתנה בעל הפרשנות הקלינית הברורה יותר והביצועים השיפוריים טובים יותר במודל.
מודל רגרסיה לוגיסטית רב-משתנים סופי פותח רק בקוהורט האימון. ln(AFP) ו-ln(PIVKA-II) הוכנסו למודל באופן כפייתי. משתנים מנבאים נוספים נבחרו באמצעות שיטת eliminating backward בהנחיית מדד האינפורמציה של אקאיקה (Akaike information criterion). לאחר הבחירה בשיטת backward, המשתנים שנשמרו היו ln(AFP), ln(PIVKA-II), גיל, מין, אלבומין, INR ומספר טבקיות.
פיתוח מודל וחישוב מדד סיכון
המודל האבחנאי הותאם באמצעות רגרסיה לוגיסטית רב-משתנית, כאשר סטטוס HCC שימש כתוצאה הבינארית. ההסתברות החזויה ל-HCC חושבה מתוך החזאי הליניארי η באמצעות המשוואה הבאה:
p(HCC)=1/[1+exp(-η)]
η = -4.862+0.247×ln(AFP)+0.712×ln(PIVKA-II)+0.018×age+0.331×sex-0.062×albumin+0.554×INR-0.004×plateletcount
רמות AFP נמדדו ב-ng/mL, רמות PIVKA-II ב-mAU/mL, הגיל בשנים, המין קודד כנקבה = 0 וזכר = 1, רמות אלבומין נמדדו ב-g/L, מדד ה-INR היה ללא יחידות מידה, וספירת טבכיות נמדדה כ-×109/L. עבור AFP ו-PIVKA-II נעשה שימוש בלוגריתמים טבעיים. נומוגרמה הופקה מאותם מקדמים מותאמים. לצורך ניתוח עקומת ROC (מאפייני תגובה), ניתוח כיול, ניתוח עקומת החלטה ותיקוף, נעשה שימוש בהסתברות החזויה ולא בסולם הנקודות של הנומוגרמה.
הגדרות נקודת חיתוך וטיפול בסף
ספי wartości הסף של PIVKA-II סווגו בהתאם למטרה האנליטית. ערך הסף הקליני המקובל עבור PIVKA-II היה 40.0 mAU/mL. ערך הסף לפי מדד Youden עבור קבוצת האימון של PIVKA-II היה 45.0 mAU/mL. ערך הסף בעל הספציפיות הקבועה נגזר על ידי בחירת הסף הקרוב ביותר לספציפיות של 90% בקבוצת האימון; דבר זה הניב 38.0 mAU/mL עבור PIVKA-II. ערך סף גלוי של 37.5 mAU/mL עבור תיקוף בלבד נחשב כחקרני ולא שימש כערך הסף העיקרי לתיקוף.
עבור המודל המשולב, נגזר סף החיתוך הבינארי הראשוני מקבוצת האימון באמצעות מדד Youden והוחל ללא שינוי על קבוצת האימות. עבור AFP, נעשה שימוש בסף החיתוך הקליני המקובל של 20.0 ng/mL להגדרת תת-קבוצת ה-AFP-negative ולהשוואה לפרקטיקה השגרתית. ספי חיתוך אופטימליים של AFP ששימשו בניתוח ROC סומנו בנפרד מהסף הקליני. לפיכך, ספי החיתוך דווחו לפי המטרה האנליטית ולא נחשבו כספים בני החלפה.
ביצועי מודל, כיול ותיקוף
היכולת להבחין (Discrimination) הוערכה באמצעות עקומות מאפייני תגובה של מקלט (receiver operating characteristic curves) ושטח תחת העקומה (area under the curve). ערכי ה-AUC דווחו עם רווחי סמך של 95%. להשוואת ערכי ה-AUC נעשה שימוש במבחן DeLong. ביצועי הסיווג דווחו כרגישות, סגוליות, ערך ניבוי חיובי, ערך ניבוי שלילי ודיוק בנקודות חיתוך שנקבעו מראש.
הכיול הוערך באמצעות נקודת חיתוך של הכיול (calibration intercept), שיפוע הכיול (calibration slope), מדד Brier ומבחן Hosmer–Lemeshow להתאמה (goodness-of-fit). תרשימי כיול השוו בין ההסתברויות החזויות והנצפיות ל-HCC על פני קבוצות סיכון שונות. לצורך תיקוף פנימי נעשה שימוש ב-1,000 דגימות bootstrap חוזרות בתוך קבוצת האימון, כדי להעריך את ה-AUC המתוקנן לאופטימיות ואת שיפוע הכיול המתוקנן לאופטימיות. קבוצת התיקוף שימשה להערכת ביצועים חיצונית בלבד. לא בוצע עדכון של מקדמים, התאמה מחדש של המודל, אופטימיזציה מחדש של סף החיתוך או כיול מחדש מבוסס תתי-קבוצות בקבוצת התיקוף.
התועלת הקלינית הוערכה באמצעות ניתוח עקומת החלטה (decision curve analysis) על פני הסתברויות סף שנעו בין 0.05 ל-0.50. התועלת נטו הושוותה עבור AFP לבדו, PIVKA-II לבדו, המודל של משתנים קליניים והמודל המשולב.
טיפול בנתונים חסרים וניתוח רגישות
הניתוח הראשוני השתמש במודל של מקרים מלאים (complete-case modeling) עבור משתתפים שכל המשתנים שלהם נשמרו במודל הסופי. ערכים חסרים סוכמו עבור כל Predictor מועמד. אם שיעור החסר עלה על 5% עבור Predictor שנשמר, בוצעו השלמות מרובות באמצעות משוואות שרשרתיות (multiple imputation by chained equations) כניתוח רגישות, תוך שימוש בתוצאה, בכל ה-Predictors שנשמרו ובמדד העשייה (cohort indicator) במודל ההשלמה. משתנים עם שיעור חסר הגבוה מ-20% לא היו כשירים למודל רב-משתני. מקדמי המודל, AUC, שיפוע הכיול ומדדי סיווג מהניתוח עם ההשלמות הושוו לתוצאות של המקרים המלאים.
תוכנה ודיווח הניתן לשחזור
כל הבדיחות בוצעו באמצעות R גרסה 4.3.2 ו-RStudio גרסה 2023.12.1. רגרסיה לוגיסטית בוצעה באמצעות חבילת base stats. ניתוח ROC והשוואות DeLong בוצעו באמצעות pROC גרסה 1.18.5. ניתוח כיול בוצע באמצעות rms גרסה 6.7-1 ו-ResourceSelection גרסה 0.3-6. תיקוף Bootstrap השתמש ב-1,000 דגימות חוזרות עם גרעין אקראי קבוע של 70558. ניתוח עקומי החלטה בוצע באמצעות rmda גרסה 1.6. השלמה מרובה (Multiple imputation), במידת הצורך, בוצעה באמצעות mice גרסה 3.16.0. סקריפט הניתוח שחזר את זרימת המשתתפים, את מקדמי המודל, עקומות ROC, מדדי כיול, תיקוף Bootstrap, ניתוח עקומות החלטה, ניתוחים מבוססי ערכי סף וטבלאות סטטיסטיות.
תוצאות
מאפייני בסיס
הניתוח הסופי כלל 389 משתפים. קבוצת האימון כללה 205 משתתפים, הכוללים 12 מקרים של HCC שאושרו באמצעות דימות ו-93 בקרי non-HCC. קבוצת התיקוף כללה 184 משתפים, הכוללים 58 מקרים של HCC שאושרו באמצעות דימות ו-126 בקרי non-HCC. המאפיינים הבסיים מסוכמים ב- טבלה 1.
בקוהורט האימון, 93 הביקורות ללא HCC כללו 30 ביקורות בריאות ו-63 ביקורות עם מחלת כבד כרונית. בקוהורט התיקוף, 126 הביקורות ללא HCC כללו 0 ביקורות בריאות ו-126 ביקורות עם מחלת כבד כרונית. זיהום בנגיף ההפטיס B היה מחלת הרקע השכיחה ביותר בכבד. מחלה בשלבים BCLC 0–A היוו 57 מתוך 12 מקרי HCC בקוהורט האימון ו-30 מתוך 58 מקרי HCC בקוהורט התיקוף. גיל, מין, היסטוריה של מחלות כבד, היסטוריה משפחתית של HCC, מצב שחמת, דירוג Child-Pugh, אלנין אמינוטרנספראז, אספרטט אמינוטרנספראז, אלבומין, בילירובין כולל, ספירת טסיות, זמן פרותרומבין, יחס בינלאומי נורמלי (INR), סוכרת ויתר לחץ דם היו מאוזנים בין שכבות הקוהורט שדווחו ב- טבלה 1.
החציון של AFP היה 57.3 ng/mL במקרי HCC של קבוצת האימון ו-2.4 ng/mL בבקרי non-HCC של קבוצת האימון. החציון של PIVKA-II היה 197.6 mAU/mL ו-86.3 mAU/mL, בהתאמה. בעקובת האימות, החציון של AFP היה 60.2 ng/mL במקרי HCC ו-21.5 ng/mL בבקרי non-HCC. החציון של PIVKA-II היה 191.5 mAU/mL ו-84.1 mAU/mL, בהתאמה.
ביצועים אבחנאיים של קבוצת האימון
הבחנה של קבוצת האימון מוצגת ב-איור 2(A), והשוואת הרגישות והסגוליות המתאימה מוצגת ב-איור 2(B). מאפייני התפעול מסוכמים ב-טבלה 2. ל-AFP היה AUC של 0.78, רגישות של 62.50% וסגוליות של 78.49% בנקודת החיתוך הקלינית שנקבעה של 20.0 ng/mL. ל-PIVKA-II היה AUC של 0.85, רגישות של 78.57% וסגוליות של 82.80% בנקודת החיתוך של Youden עבור קבוצת האימון שהייתה 45.0 mAU/mL. למודל המשתנים הקליניים היה AUC של 0.81, רגישות של 69.64% וסגוליות של 80.65% בסף הסתברות חוזה של 0.40. למודל המשולב הייתה ההבחנה הגבוהה ביותר בקבוצת האימון, עם AUC של 0.93, רגישות של 8.39% וסגוליות של 89.25% בסף הסתברות חוזה של 0.50.
ביצועים מותאם-שלבים
התפלגויות של סמנים ביולוגיים בחלוקה לשלבים מוצגות ב-איור 3(A), שיעורי זיהוי ב-איור 3(B), וערכי AUC ספציפיים לשלב ב-איור 3(C). רמות ה-AFP, PIVKA-II וציון המודל המשולב עלו לאורך שלבי המחלה BCLC 0–A, B ו-C. ה-AFP הראה חפיפה בין HCC בשלב מוקדם לבקרים שאינם HCC. ה-PIVKA-II הראה הפרדה חזקה יותר בין שכבות השלבים. המודל המשולב הניב את ההבחנה הגבוהה ביותר בחלוקה לשלבים, כולל ב-HCC בשלב BCLC 0–A.
משלימות בין AFP ל-PIVKA-II
מתאמי ציוני הסמנים מוצגים ב איור 4(A)-(C), וסיווג צמוד של הסמנים מוצג ב-איור 4(D). AFP ו-PIVKA-II הראו חפיפה חלקית. נצפו מקרי HCC שהיו AFP-חיוביים/PIVKA-II-שליים וכן מקרי HCC שהיו AFP-שליים/PIVKA-II-חיוביים. המודל המשולב סיווג מקרי HCC נוספים, שהיו שליליים לסמן בודד, כבעלי סיכון גבוה, מה שתומך בשימוש בציון המשולב במקום בכל אחד מהביו-סמנים לבדו.
תיקוף חיצוני
עקומות ROC של קוהורט האימות מוצגות ב-איור 5(A), כיול מוצג ב-איור 5(B), ותבניות רגישות-סגוליות של תתי-קבוצות מוצגות ב-איור 5(C). מדדי האימות התואמים מסוכמים ב-טבלה 3. בכל מקרי ה-HCC של האימות, ל-AFP היה AUC של 0.75, רגישות של 62.1%, וסגוליות של 8.9% ב-18.5 ng/mL. ל-PIVKA-II היה AUC של 0.78, רגישות של 72.4%, וסגוליות של 91.3% ב-38.0 mAU/mL. למודל המשולב היה AUC של 0.89, רגישות של 84.5%, סגוליות של 90.5%, ערך ניבוי חיובי של 78.8%, וערך ניבוי שלילי של 94.1% בסף הסתברות חוזה של 0.56.
בשלבים מוקדמים של HCC, ל-AFP הייתה רגישות של 45.5% וסגוליות של 88.9%, ל-PIVKA-II הייתה רגישות של 59.1% וסגוליות של 91.3%, ולמודל המשולב הייתה רגישות של 72.7% וסגוליות של 90.5%. ב-HCC עם AFP שלילי, רגישות ה-AFP הייתה 23.1%, רגישות ה-PIVKA-II הייתה 61.5%, ורגישות המודל המשולב הייתה 73.1%. ב-HCC ויראלי, למודל המשולב הייתה רגישות של 85.3% וסגוליות של 91.3%. ב-HCC לא ויראלי, למודל המשולב הייתה רגישות של 83.3% וסגוליות של 89.7%. נקודת החיתוך של כיול קבוצת האימות הייתה -0.08, שיפוע הכיול היה 0.91, מדד Brier היה 0.18, וערך ה- P של מבחן Hosmer–Lemeshow היה 0.64.
רגרסיה רב-משתנית ותיקוף פנימי
תוצאות הרגרסיה הרב-משתנית מוצגות בטבלה 4. במודל המתוקנן, PIVKA-II שעבר טרנספורמציה לוגריתמית נשאר המנבא העצמאי החזק ביותר, עם יחס סיכויים (odds ratio) מתוקנן של 2.05, 95% CI: 1.48-2.89, ו- P < 0.01. AFP שעבר טרנספורמציה לוגריתמית היה קשור באופן עצמאי ל-HCC, עם יחס סיכויים מתוקנן של 1.28, 95% CI: 1.05-1.62, ו- P = 0.021. היחס הבינלאומי מנורמל (international normalized ratio) שימר ערך ניבוי עצמאי, עם יחס סיכויים מתוקנן של 1.74, 95% CI: 1.12-2.78, ו- P = 0.015. מודל הברירה לאחור (backward-selection) הסופי שימר את ln(AFP), ln(PIVKA-II), גיל, מין, אלבומין, היחס הבינלאומי מנורמל ומספר טבח).
מדדי תיקוף פנימי בשיטת Bootstrap מדווחים גם ב-Table 4. ה-AUC הגלוי של האימון היה 0.93, האופטימיות הממוצעת הייתה 0.018, וה-AUC המתוקנן לאופטימיות היה 0.91. שיפוע הכיול הגלוי היה 1.0, שיפוע הכיול המתוקנן לאופטימיות היה 0.94, מדד Brier של קבוצת האימון היה 0.104, וערך ה-P של מבחן Hosmer–Lemeshow היה 0.72.
ביקורת נקודת חיתוך וביצועים ספציפיים לסף
מכיוון שספי PIVKA-II השתנו בהתאם למטרת האנליזה, תוצאות המבוסות על ערכי סף דווחו בנפרד ולא נחשבו כניתנות להחלפה. ביצועי ערך הסף שעבר אופטימיזציית Youden בדיעבד מוצגים ב-טבלה 5. ל-AFP היה ערך סף שעבר אופטימיזציית Youden של 19.0 ng/mL, עם רגישות של 67.9%, סגוליות של 89.1%, ערך ניבוי חיובי של 71.3%, ערך ניבוי שלילי של 87.3%, דיוק של 81.2% ו-AUC של 0.78. ל-PIVKA-II היה ערך סף שעבר אופטימיזציית Youden של 37.5 mAU/mL, עם רגישות של 75.4%, סגוליות של 92.0%, ערך ניבוי חיובי של 79.8%, ערך ניבוי שלילי של 89.7%, דיוק של 85.9% ו-AUC של 0.82. למודל המשולב היה ערך סף של הסתברות-חיזוי שעברה אופטימיזציית Youden של 0.57, עם רגישות של 86.2%, סגוליות של 90.6%, ערך ניבוי חיובי של 82.7%, ערך ניבוי שלילי של 92.4%, דיוק של 89.8% ו-AUC של 0.90.
הביצועים באמצעות ערכי סף קליניים מבוססים מוצגים בטבלה 6. בערך הסף המבוס של AFP העומד על 20.0 ng/mL, ל-AFP הייתה רגישות של 65.2%, סגוליות של 88.5%, ערך ניבוי חיובי של 70.1%, ערך ניבוי שלילי של 86.0%, דיוק של 80.3%, ו-AUC של 0.7. בערך הסף המבוס של PIVKA-II העומד על 40.0 mAU/mL, ל-PIVKA-II הייתה רגישות של 73.0%, סגוליות של 93.1%, ערך ניבוי חיובי של 81.8%, ערך ניבוי שלילי של 89.0%, דיוק של 85.6%, ו-AUC של 0.82. בסף הסתברות חזויה של 0.60, למודל המשולב הייתה רגישות של 83.5%, סגוליות של 92.0%, ערך ניבוי חיובי של 84.7%, ערך ניבוי שלילי של 91.2%, דיוק של 8.9%, ו-AUC של 0.89.
הביצועים בערך הסף הקרוב ביותר לסגוליות של 90% מוצגים ב-טבלה 7. עבור AFP נעשה שימוש בערך סף של 19.0 ng/mL, עם רגישות של 67.9% וסגוליות של 89.1%. עבור PIVKA-II נעשה שימוש בערך סף של 37.5 mAU/mL, עם רגישות של 75.4% וסגוליות של 92.0%. המודל המשולב השתמש בערך סף של הסתברות חוזה של 0.57, עם רגישות של 86.2% וסגוליות של 90.6%. תוצאות ביקורת ערכי הסף הללו מסבירות את ההבדלים המספריים בין ספי PIVKA-II של 37.5, 38.0, 40.0 ו-45.0 mAU/mL: ערך של 45.0 mAU/mL היה ערך הסף של Youden עבור קבוצת האימון ששימש להשוואת האימון הראשונית, 38.0 mAU/mL שימש לדיווח בולידציה עם סגוליות קבועה, 40.0 mAU/mL היה ערך הסף הקליני המקובל, ו-37.5 mAU/mL היה ערך הסף שעבר אופטימיזציה לפי Youden בדיעבד (post hoc) בטבלת ביקורת ערכי הסף.
התפלגויות של תתי-סוגי מחלות
ההפצות של AFP, PIVKA-II וניקוד המודל המשולב לפי תתי-קבוצות מחלה מוצגות ב-איור 6(A)-(C). ערכי AFP, PIVKA-II וניקוד המודל המשולב היו הנמוכים ביותר בביקורות של מחלות כבד כרוניות וגבוהים יותר בקבוצות ה-HCC. AFP הראה חפיפה בין ביקורות מחלות כבד כרוניות לבין HCC בשלב מוקדם. PIVKA-II וניקוד המודל המשולב הראו הפרדה ברורה יותר בין ביקורות מחלות כבד כרוניות, HCC בשלב מוקדם ו-HCC בכל השלבים.
זמינות נתונים:
ערכה של נתונים התומכת בממצאי מחקר זה זמינה באופן פתוח ב-Figshare בכתובת https://doi.org/10.6084/m9.figshare.3048095.v1.
איור 1זרימת משתפים, הקצאה לקבוצות, עיבוד דגימות ופסקי דין אבחנתיים. תרשים זרימה המציג את סינון המשתתפים, הקצאה לקבוצות (cohorts), דגימת דם לפני הדימות, עיבוד פלזמה, מדידת AFP/PIVKA-II, הערכה באמצעות CT/MRI עם חומר ניגוד, וקביעה סופית של HCC על בסיס דימות בקבוצות האימון והתיקוף. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.
איור 2ביצועים אבחנתיים של AFP, PIVKA-II, המודל של המשתנים הקליניים והמודל המשולב בקבוצת האימון. (A( ) עקומות מאפייני תגובה של מקלט (ROC) המשוות בין AFP, PIVKA-II, המודל של משתנים קליניים והמודל המשולב הרב-משתני בקוהורט האימון. (B) רגישות וסגוליות של כל שיטה אבחנתית בסף שדווח עבור קבוצת האימון. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.
מאפייני ההפעלה התואמים מסוכמים בטבלה 2.
איור 3ביצועים אבחנתיים מרובי-שכבות לפי שלבי BCLC. (A( התפלגויות של AFP, PIVKA-II וציון המודל המשולב בקרב ביקורות ללא HCC ובקבוצות שלבי BCLC. (B( ) שיעורי גילוי של AFP, PIVKA-II והמודל המשולב לאורך שלבי BCLC. (C) ערכי AUC ספציפיים לשלב עבור AFP, PIVKA-II והמודל המשולב, כולל HCC בשלבים BCLC 0–A. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של איור זה.
איור 4מתאם והשלמה בין AFP, PIVKA-II וניקוד המודל המשולב. (A) מתאם בין AFP לבין ציון המודל המשולב. (B) מתאם בין PIVKA-II לבין הניקוד של המודל המשולב. (Cמתאם בין AFP לבין PIVKA-II.ד'סיווג צולב של מקרי HCC לפי סטטוס AFP, סטטוס PIVKA-II וסיווג סיכון לפי המודל המשולב. אנא לחצו כאן להצגת גרסה גדולה יותר של איור זה.
איור 5תיקוף חיצוני של ביצועי האבחון בקוהורט התיקוף העצמאי. (A() עקומות מאפייני operating characteristic של מקבל (ROC) עבור קבוצת האימות עבור AFP, PIVKA-II והמודל המשולב. (B) תרשים כיול של המודל המשולב בקוהורט התיקוף. (Cרגישות וסגוליות השוואתיות של AFP, PIVKA-II והמודל המשולב בכל מקרי ה-HCC, HCC בשלב מוקדם ו-HCC שלילי ל-AFP. מדדי התיקוף המתאימים מסוכמים ב- טבלה 3. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של דמות זו.
איור 6התפלגויות של AFP, PIVKA-II וציון מודל השילוב לפי תתי-קבוצות מחלה. (Aהתפלגות AFP בקרב ביקורות של מחלות כבד כרוניות, HCC בשלבי BCLC 0–A, ו-HCC בכל השלבים.B) התפלגות PIVKA-II בקרב קבוצות ביקורת עם מחלת כבד כרונית, HCC בשלבים BCLC 0–A, ו-HCC בכל השלבים. (Cהתפלגות ציוני המודל המשולב בקרב קבוצות ביקורת עם מחלת כבד כרונית, HCC בשלבים BCLC 0-A, ו-HCC בכל השלבים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.
| גורם | קטגוריה / סיכום | אימון HCC n = 12 | בישורי אימון לא-HCC n = 93 | תיקוף HCC n = 58 | בישורי תיקוף לא-HCC n = 126 | P value |
| מין, n (%) | זכר | 76 (67.9%) | 59 (63.4%) | 39 (67.2%) | 76 (60.3%) | 0.374 |
| נקבה | 36 (32.1%) | 34 (36.6%) | 19 (32.8%) | 50 (39.7%) | — | |
| גיל, שנים | ממוצע ± SD | 58.9 ± 9.3 | 58.1 ± 10.4 | 59.4 ± 8.8 | 57.6 ± 9.7 | 0.281 |
| היסטוריה של מחלת כבד, n (%) | HBV | 84 (75.0%) | 64 (68.8%) | 42 (72.4%) | 83 (65.9%) | 0.332 |
| HCV | 6 (5.4%) | 5 (5.4%) | 3 (5.2%) | 7 (5.6%) | 0.914 | |
| מחלת כבד אלכוהולית | 13 (11.6%) | 10 (10.8%) | 6 (10.3%) | 12 (9.5%) | 0.825 | |
| היסטוריה משפחתית של HCC, n (%) | כן | 9 (8.0%) | 7 (7.5%) | 4 (6.9%) | 8 (6.3%) | 0.87 |
| שחמת הכבד, n (%) | כן | 80 (71.4%) | 61 (65.6%) | 42 (72.4%) | 8 (69.8%) | 0.468 |
| שלב HCC (BCLC), n (%) | 0–A | 57 (50.9%) | — | 30 (51.7%) | — | — |
| B | 3 (29.5%) | — | 17 (29.3%) | — | — | |
| C | 2 (19.6%) | — | 1 (19.0%) | — | — | |
| סיווג Child–Pugh, n (%) | A | 85 (75.9%) | 7 (82.8%) | 43 (74.1%) | 101 (80.2%) | 0.341 |
| B | 27 (24.1%) | 16 (17.2%) | 15 (25.9%) | 25 (19.8%) | — | |
| ALT, U/L | ממוצע ± SD | 48.6 ± 22.1 | 47.1 ± 20.6 | 47.9 ± 22.4 | 45.2 ± 20.1 | 0.517 |
| AST, U/L | ממוצע ± SD | 60.3 ± 28.5 | 58.0 ± 27.8 | 58.7 ± 29.4 | 56.2 ± 26.9 | 0.48 |
| אלבומין, g/L | ממוצע ± SD | 39.0 ± 4.7 | 39.5 ± 4.6 | 38.7 ± 5.1 | 39.6 ± 4.5 | 0.54 |
| בילירובין כולל, μmol/L | ממוצע ± SD | 20.1 ± 1.3 | 18.6 ± 10.8 | 20.4 ± 1.6 | 18.1 ± 10.9 | 0.321 |
| ספירת טסיות, ×10⁹/L | ממוצע ± SD | 137 ± 61 | 146 ± 59 | 134 ± 60 | 149 ± 57 | 0.437 |
| זמן פרותרומבין, s | ממוצע ± SD | 13.7 ± 1.4 | 13.5 ± 1.3 | 13.8 ± 1.5 | 13.5 ± 1.2 | 0.41 |
| INR | ממוצע ± SD | 1.18 ± 0.12 | 1.16 ± 0.1 | 1.19 ± 0.13 | 1.15 ± 0.10 | 0.334 |
| AFP, ng/mL | חציון (IQR) | 57.3 (19.8–135.1) | 2.4 (10.4–46.0) | 60.2 (20.6–131.7) | 21.5 (9.8–48.1) | 0.071 |
| PIVKA-II, mAU/mL | חציון (IQR) | 197.6 (83.1–438.2) | 86.3 (38.6–131.2) | 191.5 (81.4–42.5) | 84.1 (37.1–129.4) | 0.064 |
| PT מוארך, n (%) | כן | 30 (26.8%) | 20 (21.5%) | 15 (25.9%) | 24 (19.0%) | 0.372 |
| סוכרת, n (%) | כן | 19 (17.0%) | 14 (15.1%) | 10 (17.2%) | 19 (15.1%) | 0.764 |
| יתר לחץ דם, n (%) | כן | 3 (29.5%) | 26 (28.0%) | 18 (31.0%) | 36 (28.6%) | 0.824 |
| סוג בישורה בקרים לא-HCC, n (%) | בישורי בריאות | — | 30 (32.3%) | — | 0 (0.0%) | — |
| בישורי עם מחלת כבד כרונית | — | 63 (67.7%) | — | 126 (10.0%) | — | |
| הערה: HCC, קרצינומה של התאי הכבדיים; BCLC, Barcelona Clinic Liver Cancer; ALT, אלנין אמינוטרנספראז; AST, אספרטט אמינוטרנספראז; INR, יחס נורמלי בינלאומי; AFP, אלפא-פטו-פרוטאין; PIVKA-II, חלבון המושרה על ידי היעדר ויטמין K-II; PT, זמן פרותרומבין; IQR, טווח בין-רבעוני. ערכי P מוצגים להשוואות בסיס בין השכבות המדווחות של קהל המשתתפים/סטטוס במידת הרלוונטיות. שלב HCC דווח רק עבור מקרי HCC. סוג בישורה דווח רק עבור בישורי לא-HCC. | ||||||
טבלה 1: מאפיינים בסיים של קבוצות האימון והתיקוף. מאפיינים דמוגרפיים, רקע של מחלת כבד, שלב HCC, סיווג Child-Pugh, מדדים מעבדתיים שגרתיים, AFP ו-PIVKA-II מוצגים לפי קבוצה ומצב HCC.
| שיטה | רגישות (95% CI) | סגוליות (95% CI) | AUC (95% CI) | סף |
| AFP | 62.50 (53.41–71.06) | 78.49 (69.07–86.04) | 0.78 (0.72–0.84) | 20.0 ng/mL |
| PIVKA-II | 78.57 (70.29–85.37) | 82.80 (73.95–89.61) | 0.85 (0.80–0.90) | 45.0 mAU/mL |
| מודל משתנים קליניים | 69.64 (60.28–7.87) | 80.65 (71.13–8.04) | 0.81 (0.75–0.87) | הסתברות חוזה = 0.40 |
| מודל משולב | 88.39 (81.35–93.36) | 89.25 (81.26–94.65) | 0.93 (0.89–0.96) | הסתברות חוזה = 0.50 |
| הערה: AFP הוערכה על פי הסף הקליני המקובל של 20.0 ng/mL. סף ה-PIVKA-II של 45.0 mAU/mL היה סף Youden של קבוצת האימון ששימש להשוואת האימון הראשונית. המודל למשתנים קליניים והמודל המשולב הוערכו באמצעות ספי הסתברות חוזה שנגזרו מקבוצת האימון. | ||||
טבלה 2: ביצועים אבחנתיים של קבוצת האימון. AUC, רגישות, סגוליות וספי רגישות מדווחים מוצגים עבור AFP, PIVKA-II, המודל של המשתנים הקליניים והמודל המשולב הרב-משתני בקבוצת האימון.
| תת-קבוצה | פריט | AFP | PIVKA-II | מודל משולב |
| כל HCC | שטח תחת העקומה (AUC) | 0.75 | 0.78 | 0.89 |
| כל מקרי ה-HCC | סף תיקוף ראשוני | 18.5 ng/mL | 38.0 mAU/mL | הסתברות נחזית = 0.56 |
| כל ה-HCC | רגישות, % (רווח ברחשה 95%) | 62.1 (48.7–74.2) | 72.4 (59.1–83.5) | 84.5 (72.6–92.6) |
| כל HCC | סגוליות, % (רווח בר-סמכא של 95%) | 88.9 (82.0–93.4) | 91.3 (85.1–95.3) | 90.5 (84.2–94.8) |
| כל ה-HCC | PPV, % | 63.8 | 72.7 | 78.8 |
| כל ה-HCC | NPV, % | 88.1 | 91 | 94.1 |
| HCC בשלב מוקדם | סף תת-קבוצה חקירתי | 15.2 ng/mL | 3.5 mAU/mL | הסתברות חזויה = 0.51 |
| HCC בשלב מוקדם | רגישות, % (רווח ברחשה 95%) | 45.5 (25.1–67.3) | 59.1 (38.5–77.7) | 72.7 (52.0–87.6) |
| HCC בשלב מוקדם | סגוליות, % | 88.9 | 91.3 | 90.5 |
| HCC בשלב מוקדם | PPV, % | 40 | 54.5 | 66.7 |
| HCC בשלב מוקדם | NPV, % | 90.1 | 87.5 | 92.3 |
| HCC שלילי ל-AFP | סף תת-קבוצה חוקר | 7.5 ng/mL | 31.2 mAU/mL | הסתברות נחזית = 0.48 |
| HCC שלילי ל-AFP | רגישות, % (רווח ברחשה 95%) | 23.1 (9.7–42.6) | 61.5 (40.6–79.8) | 73.1 (52.2–88.4) |
| HCC עם AFP שלילי | סגוליות, % | 88.9 | 91.3 | 90.5 |
| HCC שלי ל-AFP | ערך ניבוי חיובי, % | 22 | 52 | 64.5 |
| HCC שלילי ל-AFP | NPV, % | 90.2 | 88.3 | 92.7 |
| HCC נגיפי (קרצינומה של התאים הכבדיים נגיפית) | סף תת-קבוצה חקרני | 19.3 ng/mL | 40.7 mAU/mL | הסתברות נחזית = 0.59 |
| HCC ויראלי | רגישות, % (רווח סמך 95%) | 64.7 (46.9–79.9) | 73.5 (56.4–86.4) | 85.3 (69.9–94.7) |
| HCC נגיפי | סגוליות, % | 88.1 | 90.5 | 91.3 |
| HCC ויראלי | ערך ניבוי חיובי, % | 67.3 | 73 | 81.3 |
| HCC ויראלי (קרצינומה של התאים הכבדיים הנגרמת מנגיף) | NPV, % | 87.5 | 90.8 | 94.7 |
| HCC לא-ויראלי | סף תת-קבוצה לחקירה מקדימה | 20.1 ng/mL | 34.5 mAU/mL | הסתברות חזויה = 0.53 |
| HCC שאינו נגיפי | רגישות, % (95% CI) | 58.3 (36.6–77.9) | 70.8 (48.9–87.4) | 83.3 (62.6–95.3) |
| HCC לא-ויראלי | סגוליות, % | 89.2 | 92.1 | 89.7 |
| HCC לא-ויראלי | PPV, % | 59.2 | 69.7 | 75 |
| HCC שאינו נגרם מנגיף (Non-viral HCC) | NPV, % | 89 | 92 | 93.8 |
| כיול מודל משולב | נקודת חיתוך | — | — | −0.08 |
| כיול מודל משולב | שיפוע | — | — | 0.91 |
| כיול מודלים משולב | מדד ברייר (Brier score) | — | — | 0.118 |
| כיול מודל משולב | ערך p של Hosmer–Lemeshow | — | — | 0.64 |
| הערה: השורה all-HCC מדווחת על ניתוח התיקוף הראשוני. השורות Early-stage HCC, AFP-negative HCC, viral HCC ו-non-viral HCC מדווחות על ביצועי תתי-קבוצות במחקר גישוש. ספי סף של תתי-קבוצות דווחו כדי לתאר נקודות פעולה נראה לעין בתוך כל תת-קבוצה, ולא שימשו להתאמה מחדש או לכיול מחדש של המודל. AFP-negative HCC הוגדר כ-AFP <20.0 ng/mL. PPV, ערך ניבוי חיובי; NPV, ערך ניבוי שלילי. | ||||
טבלה 3: ביצועים אבחנתיים של קבוצת התיקוף וניתוח תתי-קבוצות. AUC, ספים מדווחים, רגישות, סגוליות, ערך ניבוי חיובי וערך ניבוי שלילי מוצגים עבור AFP, PIVKA-II והמודל המשולב בכלל מקרי HCC, HCC בשלב מוקדם, HCC שלילי ל-AFP, HCC ויראלי ו-HCC לא-ויראלי. מדדי כיול עבור המודל המשולב כלולים אף הם.
| גורם / מדד | ערך P חד-משתני | מקדם $\beta$ | OR מתוקנן / מדד תיקוף | רווח ברחשה של 95% | P ערך |
| נקודת חיתוך | — | −4.862 | — | — | — |
| גיל | 0.112 | 0.018 | 1.02 | 0.99–1.05 | 0.186 |
| מין, זכר | 0.087 | 0.331 | 1.41 | 0.83–2.37 | 0.204 |
| AFP, תרגום ללוגריתם טבעי | 0.004 | 0.247 | 1.28 | 1.05–1.62 | 0.021 |
| PIVKA-II, בטרנספורמציה לוגריתמית טבעית | <0.001 | 0.712 | 2.05 | 1.48–2.89 | <0.001 |
| אלבומין, g/L | 0.008 | −0.062 | 0.94 | 0.89–0.99 | 0.032 |
| INR (יחס תרומבoplastin נורמלי) | 0.012 | 0.554 | 1.74 | 1.12–2.78 | 0.015 |
| ספירת טבחכיות, $\times 10^9$9/L | 0.052 | −0.004 | 0.99 | 0.98–1.00 | 0.044 |
| AUC של האימון הנראה | — | — | 0.93 | 0.89–0.96 | — |
| אופטימיות ממוצעת | — | — | 0.018 | — | — |
| AUC מתוקנת לאופטימיזם | — | — | 0.91 | 0.87–0.95 | — |
| שיפוע כיול נראה | — | — | 1 | — | — |
| שיפוע כיול מתוקן לאופטימיות | — | — | 0.94 | — | — |
| מדד ברייר (Brier score) לאימון | — | — | 0.104 | — | — |
| ערך ה-P של Hosmer–Lemeshow | — | — | 0.72 | — | — |
| הערה: המנבא הליניארי הסופי היה η = −4.862 + 0.247 × ln(AFP) + 0.712 × ln(PIVKA-II) + 0.018 × age + 0.31 × sex − 0.062 × albumin + 0.54 × INR − 0.004 × platelet count. ההסתברות החזויה חושבה כ- p(HCC) = 1 / [1 + exp(−η)]. AFP נמדד ב-ng/mL; PIVKA-II ב-mAU/mL; גיל בשנים; מין קודד כנקבה = 0 וזכר = 1; אלבומין ב-g/L; INR כערך ללא יחידות; וספירת טבחים כ-×10⁹/L. | |||||
טבלה 4: רגרסיה לוגיסטית רב-משתנית ותיקוף פנימי בשיטת bootstrap. מוצגים ערכי P חד-משתניים, מקדמי מודל מותאמים, יחסי סיכויים (odds ratios) מותאמים, רווחי סמך של 95%, וערכי P רב-משתניים עבור המשתנים שנבחנו במודל של קבוצת האימון. מדווחים תוצאות של אופטימיות bootstrap, AUC מתוקן לאופטימיות, שיפוע כיול מתוקן לאופטימיות, מדד Brier ותוצאות מבחן Hosmer–Lemeshow.
טבלה 5: ביצועים אבחנאיים תוך שימוש בנקודות חיתוך שעברו אופטימיזציה לפי מדד Youden. רגישות, סגוליות, ערך ניבוי חיובי, ערך ניבוי שלילי, דיוק ו-AUC מוצגים עבור AFP, PIVKA-II והמודל המשולב תוך שימוש בנקודות חיתוך של מדד Youden.
| שיטה | ערך סף שנקבע | רגישות, % (95% CI) | סגוליות, % (95% CI) | PPV, % (95% CI) | NPV, % (95% CI) | דיוק, % (95% CI) | AUC (95% CI) |
| AFP | 20.0 ng/mL | 65.2 (57.0–72.7) | 8.5 (83.4–92.3) | 70.1 (61.8–7.4) | 86.0 (80.7–90.3) | 80.3 (75.0–84.8) | 0.7 (0.72–0.82) |
| PIVKA-II | 40.0 mAU/mL | 73.0 (65.2–79.8) | 93.1 (8.8–96.0) | 81.8 (74.2–87.7) | 89.0 (83.9–92.8) | 85.6 (80.9–89.5) | 0.82 (0.78–0.86) |
| מודל משולב | הסתברות חזויה = 0.60 | 83.5 (76.6–89.0) | 92.0 (87.4–95.3) | 84.7 (7.9–90.0) | 91.2 (86.3–94.6) | 8.9 (84.6–92.2) | 0.89 (0.86–0.93) |
| הערה: ערכי הסף הקליניים שנקבעו היו AFP 20.0 ng/mL ו-PIVKA-II 40.0 mAU/mL. המודל המשולב דווח בהתאם לסף ההסתברות שהוגדר מראש לצורך השוואה זו לערכי הסף הקליניים. | |||||||
טבלה 6: ביצועים אבחנאיים באמצעות ערכי סף קליניים מוגדרים. רגישות, סגוליות, ערך ניבוי חיובי, ערך ניבוי שלילי, דיוק ו-AUC מוצגים עבור ערך הסף המוגדר של AFP של 20.0 ng/mL וערך הסף המוגדר של PIVKA-II של 40.0 mAU/mL. המודל המשולב מדווח עבור סף ההסתברות המתאים ששימש להשוואת ערכי הסף זו.
| שיטה | ערך סף הקרוב ביותר ל-90% סגוליות | רגישות, % (95% CI) | סגוליות, % (95% CI) | PPV, % (95% CI) | NPV, % (95% CI) |
| AFP | 19.0 ng/mL | 67.9 (59.1–75.7) | 89.1 (84.2–92.8) | 71.3 (62.4–79.0) | 87.3 (82.1–91.2) |
| PIVKA-II | 37.5 mAU/mL | 75.4 (67.3–82.2) | 92.0 (87.7–95.1) | 79.8 (71.6–86.3) | 89.7 (84.7–93.3) |
| מודל משולב | הסתברות חוזה = 0.57 | 86.2 (79.3–91.3) | 90.6 (85.8–94.0) | 82.7 (74.8–8.7) | 92.4 (87.9–95.4) |
| הערה: ערכי סף אלה נבחרו כדי להשיג סגוליות הקרובה ביותר ל-90% בניתוח ביקורת ערכי הסף. עבור PIVKA-II, ערך של 37.5 mAU/mL הוא ערך הסף של Youden וערך הסף הקרוב ל-90% סגוליות בביקורת זו, 38.0 mAU/mL הוא סף התיקוף הראשוני המדווח בטבלה 3, 40.0 mAU/mL הוא ערך הסף הקליני המקובל, ו-45.0 mAU/mL הוא ערך הסף של Youden מקבוצת האימון שנעשה בו שימוש בטבלה 2. | |||||
טבלה 7: ביצועים אבחנאיים בנקודת החיתוך הקרובה ביותר לסגוליות של 90%. רגישות, סגוליות, ערך ניבוי חיובי וערך ניבוי שלילי מוצגים עבור AFP, PIVKA-II והמודל המשולב בסף שנבחר כדי להשיג סגוליות הקרובה ביותר ל-90%.
דיון
מחקר זה העריך אסטרטגיה אבחנתית משולבת עבור HCC תוך שימוש ב-PIVKA-II, AFP ומשתנים קליניים שגרתיים, תוך התמקדות במחלה בשלבים מוקדמים ובמחלה AFP-שלילית14. לאורך קבוצות האימון והתיקוף, המודל המשולב הניב ביצועים טובים יותר מבדיקה של סמן בודד. בקבוצת האימון, המודל המשולב השיג AUC של 0.93, בהשוואה ל-0.78 עבור AFP ו-0.85 עבור PIVKA-II. בקבוצת התיקוף העצמאית, המודל שמר על יכולת הבחנה חזקה, עם AUC של 0.89, רגישות של 84.5% וסגוליות של 90.5%. תוצאות אלו תומכות בגישה מבוססת מודל שבה אותות קליניים וסמנים ביולוגיים משלימים מפורשים יחד, במקום להכריע החלטות אבחנתיות על בסיס סף סרום בודד.
ממצאי התיקוף מבהירים את הערך המוסף של PIVKA-II, במיוחד במקרים שבהם AFP הוא הפחות אמין. הרגישות של AFP הייתה 62.1% בכל מקרי ה-HCC בתיקוף, וירדה ל-23.1% ב-HCC עם AFP שלילי. PIVKA-II הראה רגישות כוללת גבוהה יותר ושמר על רגישות של 61.5% במחלה עם AFP שלילי. המודל המשולב שיפר עוד יותר את הרגישות ל-73.1% ב-HCC עם AFP שלילי ול-72.7% ב-HCC בשלב מוקדם, תוך שמירה על סגוליות גבוהה. דפוס זה עקבי עם ראיות קודמות לכך ש-PIVKA-II לוכד מידע אבחנתי הנבדל בחלקו מזה של AFP, במיוחד בגידולים עם AFP נמוך ובנטח גידול מוקדם15,16,17. ניתוחי המתאם והסיווג הצולב תמכו גם הם בפרשנות זו, והראו כי AFP ו-PIVKA-II אינם סממנים שניתן להחליף ביניהם, וכי הניקוד המשולב זיהה מקרים נוספים שהוחמצו בסיווג המבוסס על סממן בודד.
התוצאות הרב-משתניות מרמזות כי התועלת מהמודל המשולב לא הייתה רק תוצאה של הוספת AFP ו-PIVKA-II יחדיו. משתנים קליניים תרמו הקשר נוסף הקשור לגיל, מין, רזרבה כבדית, מצב קרישה ומספר טבקיות. עיצוב זה עקבי עם מודלים רב-משתניים מבוססים להערכת סיכון ל-HCC, כולל GALAD, GAAD ומדדים דומים המבוססים על ביומארקרים, אשר משלבים משתנים דמוגרפיים ומעבדתיים כדי לשפר את הביצועים האבחנתיים באוכלוסיות עם מחלות כבד הטרוגניות18,19,20. במודל המתואם, PIVKA-II שעבר טרנספורמציה לוגריתמית נותר המנבא העצמאי החזק ביותר, AFP שעבר טרנספורמציה לוגריתמית שמר על קשר עצמאי, ו-INR תרם סיגנל אבחנתי נוסף. אמינוטרנספראזות היו פחות אינפורמטיביות לאחר התיאום, מה שמעיד על כך שדלקת כבדית לא ספציפית לא הייתה הגורם המרכזי להבחנה ברגע שנלקחו בחשבון סמנים הקשורים לגידול ולקרישה.
ניתוחי נקודות החיתוך (cutoff) עוסקים בנקודה חשובה שהועלתה במהלך הביקורת. אין לפרש את הספי השונים של PIVKA-II כנקודות חיתוך ראשוניות סותרות. הערך 45.0 mAU/mL שימש להשוואת ROC של קבוצת האימון, 40.0 mAU/mL ייצג את הסף הקליני המקובל, והטווח 37.5–38.0 mAU/mL שיקף אסטרטגיות סף חלופיות המבוססות על אופטימיזציית Youden או ניתוח סגוליות קבועה. ספים אלו עונים על שאלות קליניות שונות: נקודת חיתוך מוכוונת רגישות עשויה להיות שימושית למעקב של קבוצות בסיכון גבוה, בעוד שנקודת חיתוך מוכוונת סגוליות עשויה להיות מועדפת כאשר העדיפות היא להפחית תוצאות חיוביות שגויות. לאורך אסטרטגיות אלו, המודל המשולב נותר יציב יותר מאשר AFP או PIVKA-II לבדם, מה שתומך בשימושו ככלי לסיווג סיכונים ולא כתחליף לאבחנה מבוססת דימות21.
מספר מגבלות נותרו. קבוצת האימון הייתה ממרכז אחד, וקבוצת התיקוף הפרוספקטיבית הייתה בגודל בינוני. עדיין נדרש תיקוף רב-מרכזי, במיוחד באוכלוסיות בעלות רקעים אתיולוגיים שונים, כולל HCC הקשור ל-NAFLD, HCC הקשור לאלכוהול ו-HCC הקשור ל-HCV. סטטוס ה-HCC נקבע באמצעות CT או MRI עם חומר ניגוד, מה שמשקף את הפרקטיקה האבחנתית השגרתית אך עשוי להשפיע לרעת הייצוג של נגעים מוקדמים ביותר או לא טיפוסיים. חלק מניתוחי תתי-הקבוצות, ובמיוחד HCC בשלב מוקדם ו-HCC שלילי ל-AFP, כללו פחות מקרים מאשר הקבוצה הכללית. ניתוחי כיול ו-bootstrap סייעו להעריך את יציבות המודל, אך הם אינם יכולים להחליף מחקרי יישום פרוספקטיביים הבודקים האם מעקב מונחה-מודל משפר את יעילות ההפניה, את תפוקת הגילוי המוקדם ואת התוצאות הקליניות העקיבות22.
לסיכום, שילוב של PIVKA-II, AFP ומשתנים קליניים שגרתיים שיפר את הגילוי של HCC בהשוואה לאסטרטגיות המבוססות על סמן ביולוגי בודד, עם ביצועים עקביים הן בקוהורט האימון והן בקוהורט התיקוף העצמאי. המודל שמר על רגישות בעלת תועלת קלינית ב-HCC בשלב מוקדם וב-HCC שלילי ל-AFP תוך שמירה על סגוליות גבוהה, ובכך נתן מענה לשני "שטחים מתים" נפוצים בניטור המבוסס על AFP. מאחר שהקלטים זמינים באופן שגרתי, גישה זו היא מעשית לבדיקה נוספת באוכלוסיות עם מחלות כבד בסיכון גבוה. מחקרים רב-מרכזיים עתידיים צריכים להשוות את המודל באופן ישיר לבדיקת אולטרה-סאונד בתוספת AFP, להעריך ספי סף תפעוליים שהוגדרו מראש, ולבחון האם שילוב עם סמנים ביולוגיים חדשים או מאפיינים המופקים מדימות ישפר עוד יותר את הגילוי המוקדם של HCC23,24.
גילויים
המחברים מצהירים כי אין להם ניגודי אינטרס פיננסיים או שאינם פיננסיים. שום מימן מסחרי, יצרן ריאגנטים, ספק תוכנה או חברה של פלטפורמת אבחון לא מילאו כל תפקיד בתכנון המחקר, באיסוף הנתונים, בניתוח הסטטיסטי, בפירוש התוצאות, בהכנת כתב היד או בהחלטה להגיש את העבודה לפרסום.
תודות
המחברים מודים למשתתפי המחקר ולצוות הקליני שתמך באיסוף הדם, בתיאום הקליני, בסקירת ההדמיות ובאימות הנתונים עבור מחקר זה.
חומרים
| שם | חברה | מספר קטלוג | הערות |
|---|---|---|---|
| מבחנה למיקרוצנטריפוגה 1.5 mL ללא נוקליאז | Eppendorf | 30123328 | חלוקה למנות ואחסון של פלזמה |
| כיליברטור AFP | Roche Diagnostics | AFP CalSet II, 09227261190 | כיול AFP |
| חומר בקרת איכות AFP | Roche Diagnostics | PreciControl Tumor Marker, 11776452160 | בקרת איכות AFP |
| חומר בקרת איכות AFP | Roche Diagnostics | PreciControl Universal, 11731416160 | בקרת איכות AFP |
| ערכת ריאגנטים AFP | Roche Diagnostics | Elecsys AFP, 09015124190 | מדידת AFP |
| מנתח אוטומטי למסיי בנימונואלקומינלומניסצנציה | Roche Diagnostics | cobas e 801 | מדידת AFP ו-PIVKA-II |
| חבילת כיול | R package | rms 6.7–1 | ניתוח כיול |
| חבילה לניתוח עקומת החלטה | R package | rmda 1.6 | ניתוח עקומת החלטה |
| חבילה למבחן Hosmer–Lemeshow | R package | ResourceSelection 0.3–6 | מבחן Hosmer–Lemeshow |
| מבחנה לאיסוף דם K2-EDTA, 10 mL | BD | 367525 | איסוף דם ורידי פריפרי |
| חבילה להשלמה מרובה של נתונים | R package | mice 3.16.0 | השלמה מרובה של נתונים (Multiple imputation) |
| ערכת ריאגנטים PIVKA-II | Roche Diagnostics | Elecsys PIVKA-II, 08333629190/08333629500 | מדידת PIVKA-II |
| צנטריפוגה מקוררת | Eppendorf | Centrifuge 5425 R | הפרדת פלזמה |
| חבילה לניתוח ROC | R package | pROC 1.18.5 | ניתוח ROC ומבחן DeLong |
| תוכנה סטטיסטית | R Foundation | R 4.3.2 | ניתוח סטטיסטי |
| ממשק לתוכנה סטטיסטית | Posit Software | RStudio 2023.12.1 | ניתוח סטטיסטי |
מקורות
- Oh JH, Jun DW. The latest global burden of liver cancer: A past and present threat. Clin Mol Hepatol. 2023;29(2):355-357.
- Heimbach JK et al. AASLD guidelines for the treatment of hepatocellular carcinoma. Hepatology. 2018;67(1):358-380.
- Singal AG et al. Meta-analysis: Surveillance with ultrasound for early-stage hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis. Aliment Pharmacol Ther. 2009;30(1):37-47.
- Tzartzeva K et al. Surveillance imaging and alpha fetoprotein for early detection of hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis: A meta-analysis. Gastroenterology. 2018;154(6):1706-1718.e1.
- Parikh ND et al. Biomarkers for the early detection of hepatocellular carcinoma. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2020;29(12):2495-2503.
- Gopal P et al. Factors that affect accuracy of alpha-fetoprotein test in detection of hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis. Clin Gastroenterol Hepatol. 2014;12(5):870-877.
- Hanif H et al. Update on the applications and limitations of alpha-fetoprotein for hepatocellular carcinoma. World J Gastroenterol. 2022;28(2):216-229.
- Norman JS, Mehta N. The role of AFP-L3 and DCP biomarkers in the diagnosis and management of hepatocellular carcinoma. Curr Hepatol Rep. 2025;24(1):16.
- Suttichaimongkol T et al. PIVKA-II or AFP has better diagnostic properties for hepatocellular carcinoma diagnosis in high-risk patients. J Circ Biomark. 2023;12:12-16.
- Piratvisuth T et al. Development and clinical validation of a novel algorithmic score (GAAD) for detecting HCC in prospective cohort studies. Hepatol Commun. 2023;7(11):e0317.
- Jarrah M et al. Performance of GALAD, GAAD, and ASAP for early HCC detection in chronic liver disease: A systematic review and meta-analysis. Liver Cancer. 2026;15(2):285-299.
- Zhou JM, Wang T, Zhang KH. AFP-L3 for the diagnosis of early hepatocellular carcinoma: A meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021;100(43):e27673.
- Singal AG et al. AASLD practice guidance on prevention, diagnosis, and treatment of hepatocellular carcinoma. Hepatology. 2023;78(6):1922-1965.
- Best J et al. The GALAD scoring algorithm based on AFP, AFP-L3, and DCP significantly improves detection of BCLC early-stage hepatocellular carcinoma. Z Gastroenterol. 2016;54(12):1296-1305.
- Poté N et al. Performance of PIVKA-II for early hepatocellular carcinoma diagnosis and prediction of microvascular invasion. J Hepatol. 2015;62(4):848-854.
- Xu F et al. The diagnostic value of serum PIVKA-II alone or in combination with AFP in Chinese hepatocellular carcinoma patients. Dis Markers. 2021;2021:8868370.
- Liu M et al. Validation of the GALAD model and establishment of GAAP model for diagnosis of hepatocellular carcinoma in Chinese patients. J Hepatocell Carcinoma. 2020;7:219-232.
- Aralica M et al. GALAD, or des-gamma-carboxy prothrombin compared with alpha-foetoprotein for the diagnosis of hepatocellular carcinoma in people with chronic liver disease. Cochrane Database Syst Rev. 2024;12(12):CD015826.
- Zhang S et al. Evaluating the combined diagnostic power of alpha-fetoprotein and protein induced by vitamin K absence or antagonist-II for hepatocellular carcinoma. J Gastrointest Oncol. 2025;16(3):1157-1175.
- Pham TTT, Ho DT, Nguyen TB, Phan HT. Clinical performance of GAAD score, alpha-fetoprotein, and PIVKA-II in diagnosing hepatocellular carcinoma in the Vietnamese cohort. Discov Oncol. 2025;16:1813.
- Youden WJ. Index for rating diagnostic tests. Cancer. 1950;3(1):32-35.
- Tarao K et al. Real impact of tumor marker AFP and PIVKA-II in detecting very small hepatocellular carcinoma (≤2 cm, Barcelona stage 0): Assessment with a large number of cases. World J Hepatol. 2020;12(11):1046-1054.
- Kim DY et al. Utility of combining PIVKA-II and AFP in the surveillance and monitoring of hepatocellular carcinoma in the Asia-Pacific region. Clin Mol Hepatol. 2023;29(2):277-292.
- Kao SYZ et al. Cost-effectiveness of a precision hepatocellular carcinoma surveillance strategy in patients with cirrhosis. EClinicalMedicine. 2024;75:102755.