本研究では、血清中の carcinoembryonic antigen、squamous cell carcinoma antigen、および carbohydrate antigen 125 を測定し、食道扁平上皮癌におけるこれらの組み合わせによる診断的および予後的な価値を検証するための、2施設共同によるアンビスペクティブ（過去方向および将来方向）なワークフローを提示します。
このコンテンツを表示するには、JoVEへの購読が必要です。 または、無料トライアルをお申し込みください。
研究記事
* These authors contributed equally
本研究では、血清中の carcinoembryonic antigen、squamous cell carcinoma antigen、および carbohydrate antigen 125 を測定し、食道扁平上皮癌におけるこれらの組み合わせによる診断的および予後的な価値を検証するための、2施設共同によるアンビスペクティブ（過去方向および将来方向）なワークフローを提示します。
食道扁平上皮癌は、早期診断および治療前の正確な層別化が依然として困難な疾患である。従来のTNM病期分類は不可欠な解剖学的情報を提供するが、循環生物学的な不均一性を完全には反映していない。本2施設共同アンビスペクティブ観察研究では、食道扁平上皮癌における診断的識別および予後リスク評価のため、 carcinoembryonic antigen、squamous cell carcinoma antigen、およびcarbohydrate antigen 125を組み込んだ血清バイオマーカーパネルを開発し、外部妥当性を検証した。三次病院および地域ヘルスケアセンターから、食道扁平上皮癌患者167名、良性食道疾患患者55名、および健常対照群55名の計277名の参加者を登録した。三次病院のコホートをモデル開発および内部妥当性検証に使用し、地域センターのコホートを外部妥当性検証に使用した。治療前の血清バイオマーカーを初回治療前に測定し、対数変換後、トレーニングコホートのパラメータを用いて標準化し、診断的ロジスティック回帰モデルおよび予後Cox比例ハザードモデルに投入した。複合パネルは個々のマーカーよりも高い診断識別能を示し、受信者動作特性曲線の下面積（AUC）はトレーニングコホートで0.869、外部妥当性検証コホートで0.842であった。複合バイオマーカー値の高値は、5 cm以上の腫瘍長、pT3–4病変、リンパ節転移、およびTNMステージIII–IVの疾患と関連していた。生存分析において、複合バイオマーカー値の高値は、主要な臨床病理学的因子の調整後、全生存期間および無増悪生存期間の悪化を独立して予測した。バイオマーカー値と臨床病理学的変数を組み合わせた統合予後モデルは、TNM病期のみよりも優れた性能を示し、C-indexはトレーニングコホートで0.792、外部妥当性検証で0.761であった。これらの知見は、血清 carcinoembryonic antigen、squamous cell carcinoma antigen、およびcarbohydrate antigen 125パネルが、食道扁平上皮癌における治療前評価および個別化リスク層別化のための実用的かつ非侵襲的な補助手段として有用であることを支持している。
食道扁平上皮癌は、食道癌の主要な組織学的サブタイプであり、東アジア、特に中国において依然として大きな臨床的負担となっています1。内視鏡診断、画像評価、手術、化学放射線療法、および全身治療によって臨床管理は向上しましたが、多くの患者にとって予後は依然として不十分です2。その重要な理由の一つは、局所浸潤またはリンパ節転移が既に発生した後に疾患が検出されることが多いことです3。もう一つの理由は、同じTNMステージ（腫瘍・リンパ節・転移ステージ）の患者であっても、治療反応性、再発リスク、および生存転帰が異なる場合があることです4。これらの相違は、解剖学的ステージングだけでは、食道扁平上皮癌の生物学的多様性を完全に説明できないことを示しています。
現在の臨床評価は、主に生検を伴う内視鏡検査、放射線学的病期診断、および術後の病理学的評価に依存しています。これらの手法は不可欠ですが、反復的なモニタリング、治療前のリスク推定、または広範なスクリーニングに使用する場合、限界があります。内視鏡検査は侵襲的であり、頻繁なフォローアップには適しておらず、一方でコンピュータ断層撮影や超音波内視鏡では、微細な浸潤や小さな転移病変を見逃す可能性があります5。画像ベースおよび分子予後モデルにより、食道扁平上皮癌におけるリスク予測は向上しましたが、その多くは、すべての臨床検査室で日常的に利用可能ではない専門的なプラットフォーム、画像後処理、組織シーケンシング、または計算ワークフローを必要とします6,7。したがって、低コストで再現可能な血液ベースのアプローチは、特に臨床医が根治的治療の前に治療前のリスク層別化を必要とする場合に、有用な補完的情報を提供できる可能性があります。
血清腫瘍マーカーは、日常的に利用可能で低侵襲であり、繰り返し検査が容易であるため、このような状況において有用です。癌胎児性抗原は腫瘍量と異常な細胞分化を反映し、一方で鱗状細胞癌抗原は扁平上皮の悪性転換とより密接に関連しています8。糖鎖抗原125は、いくつかの悪性腫瘍において、全身性の炎症活性、漿膜への浸潤、および疾患の進行に関連していることが示されています9。これらのマーカーは同一の生物学的シグナルを示すものではありません。むしろ、腫瘍量、扁平上皮表現型、全身性反応、および宿主・腫瘍相互作用という、重複しつつも異なる側面を捉えている可能性があります。そのため、食道扁平上皮癌の同定および臨床的リスクの推定を目的とする場合、単一のマーカーよりも複合パネルの方が高い性能を示す可能性があります10。
これまでの研究では、食道扁平上皮癌および関連する胃腸癌において、血清腫瘍マーカー、炎症指標、画像診断的特徴、分子プロファイル、および複合的な予後モデルの評価が行われてきました11,12。しかし、公表されている多くのモデルは、診断または予後のいずれかに焦点を当てているか、単一施設でのコホートを用いており、独立した外部検証を欠いているか、あるいはマーカーの変換、カットオフ値の選択、キャリブレーション、およびモデルの再現性に関する詳細な記載が不十分です。本研究の新規性は、日常的に測定される癌胎児性抗原（CEA）、扁平上皮癌抗原（SCC）、および糖鎖抗原125（CA125）を用いた実用的な3種類のマーカーによる血清パネルを開発し、単一の2施設共同ワークフロー内で、診断的な鑑別と予後のリスク層別化の両方をサポートした点にあります。本モデルは三次救急病院のコホートで開発され、その後、再最適化を行うことなく独立した地域センターのコホートで検証されたため、異なる臨床設定間での安定性を評価することが可能となりました。
本研究では、癌胎児性抗原（CEA）、扁平上皮癌抗原（SCCA）、および糖鎖抗原125（CA125）に基づく血清バイオマーカーの複合パネルを開発し、その妥当性を検証した。解析は、相互に関連する2つの目的の下で行われた。第一に、複合パネルを用いることで、個々の血清マーカーと比較して、食道扁平上皮癌と非悪性コントロールとの診断的な識別能が向上するかを評価することである。第二に、治療前の複合バイオマーカー負荷が、従来の臨床病理学的変数およびTNM分類（腫瘍・リンパ節・転移）によるステージングを超えて、予後情報を提供できるかを判断することである。このような構成により、日常的に利用可能な血清バイオマーカーパネルが、治療前の臨床評価における病理診断、画像診断、および解剖学的ステージングを補完する非侵襲的な補助手段として機能し得るかを評価することが可能となった。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
ヒト被験者、臨床記録、および血清サンプルを用いた本研究は、ヘルシンキ宣言およびヒト被験者研究に関する施設基準に従って実施されました13。研究プロトコルは、承認番号CJ28J12-45の下で、Jiangsu Province Hospital of Chinese Medicineによって審査および承認されました。遡及的に収集された匿名化済みの臨床データおよび残余血清サンプルについては、施設の倫理規定に基づき、追加の書面によるインフォームドコンセントの要件が免除されました。前向きに収集されたサンプルについては、登録前に書面によるインフォームドコンセントを得ました。すべての被験者情報および血清サンプルは、解析前に匿名化されました。データの連携には研究識別子が使用され、解析データセットに個人を特定できる情報は含まれていません。
研究デザインおよびコホート割り当て
この2センター共同によるアンビスペクティブ（回顧的および前向き的）観察研究では、食道扁平上皮癌（ESCC）における、癌胎児性抗原（CEA）、扁平上皮癌関連抗原（SCC-Ag）、および糖鎖抗原125（CA125）を組み合わせた血清バイオマーカーパネルの診断的および予後的価値を評価した。適格な診療録および治療前の残存血清サンプルから回顧的データを取得し、同一の研究枠組み内で追加の治療前血清サンプルの収集およびフォローアップを完了させるために前向き的な登録を行った。参加者は、2021年1月から2024年12月の間に、1つの三次病院と1つの地域ヘルスケアセンターから募集され、フォローアップは2025年12月31日まで継続された。センターAは三次病院であり、モデル構築、係数の推定、カットオフ値の選択、および内部検証のためのトレーニングコホートとして機能した。センターBは地域ヘルスケアセンターであり、外部検証コホートとして機能した。本研究は、個人の予後または診断のための多変数予測モデルの透明な報告（TRIPOD）ガイドライン14に従って報告された。
合計277名の参加者が含まれ、そのうち194名がセンターA、83名がセンターBから選出された。トレーニングコホートは、ESCC患者114名、良性食道疾患のコントロール40名、および健康なコントロール40名で構成された。外部検証コホートは、ESCC患者53名、良性食道疾患のコントロール15名、および健康なコントロール15名で構成された。情報の漏洩を低減し、独立した臨床設定におけるモデルの安定性を検証するため、ランダム分割ではなくセンターベースの割り付けが用いられた。診断解析では、ESCC患者、良性食道疾患患者、および健康なコントロールの間で、血清CEA、SCC-Ag、およびCA125レベルを比較した。予後解析はESCC患者に限定し、バイオマーカーの複合的な負荷が全生存期間（OS）および無増悪生存期間（PFS）のリスク層別化を改善するかどうかを評価した。研究デザイン、参加者のスクリーニング、コホートの割り付け、血清バイオマーカーのワークフロー、診断モデルの開発、外部検証、および予後モデルの比較を図1にまとめる。
参加者のフローには、スクリーニング、除外、診断グループ分け、および施設ベースの割り当てが含まれていた。合計326名がスクリーニングを受けた。除外されたのは49名であり、その内訳は、採血前に抗腫瘍治療を受けた者が12名、別の原発性悪性腫瘍がある者が8名、血清腫瘍マーカーに影響を与える可能性のある重篤な感染症、自己免疫疾患、または制御不能な併存疾患がある者が9名、溶血、乳糜、黄疸による干渉、血清量の不足、または処理間隔の延長が見られた者が11名、および主要な臨床的、病理学的、またはフォローアップデータが欠落していた者が9名であった。最終的な解析対象集団は277名の参加者で構成され、ESCC患者167名、良性食道疾患対照群55名、および健康対照群55名であった。
サンプルサイズの根拠
サンプルサイズは、あらかじめ定義された研究期間中に得られた、適格な参加者、治療前の血清サンプル、およびフォローアップ情報の連続的な利用可能性に基づいて決定された。診断モデルでは、3つの連続的な血清バイオマーカーを候補予測因子として用いた。トレーニングコホートでは、ESCC症例114例と非ESCC対照群80例が利用可能であり、これは候補バイオマーカー予測因子1つあたり、ESCC症例38.0例および非ESCC対照群26.7例に相当する。これにより、低次元のロジスティック回帰が支持され、過学習のリスクが軽減された。外部検証コホートにはESCC症例53例と非ESCC対照群30例が含まれ、係数の再推定を行わず検証のみに使用された。サンプルサイズの根拠は、ランダムなデータの分割よりも、アウトカムの頻度、候補予測パラメータ数、予想されるモデル性能、および独立した検証を重視する現在の予測モデルの原則に準拠している。15.
参加者の募集、適格性、およびデータ収集
参加者は研究期間中に継続的に登録された。センターAでは、胸部外科、消化器内科、および腫瘍科からESCC患者を募集した。センターBでは、地域ベースのスクリーニング、フォローアップ記録、または紹介経路を通じてESCC患者を特定し、病理学的確認および治療前の血清サンプルが入手可能な場合のみ対象に含めた。良性食道疾患コントロールは、嚥下困難、逆流症状、または食道の異常が疑われ、胃内視鏡検査を受けた個人のうち、病理学的所見が非悪性であった者から募集した。健康コントロールは、同時期の定期健康診断から、悪性腫瘍の既往、活動性感染症、重度の肝機能または腎機能障害がなく、画像診断または内視鏡検査で食道に占拠性病変が認められない者を選択した。
胃内視鏡生検または術後病理診断により原発性ESCCであることが確認され、採血前に抗腫瘍治療を受けておらず、ベースラインの臨床データ、病理記録、および治療前血清サンプルが完全に揃っているESCC患者を適格とした。他の原発性悪性腫瘍がある場合、採血前に抗腫瘍治療を受けていた場合、重度の急性感染症、活動性の自己免疫疾患、血清腫瘍マーカー値に影響を及ぼす可能性のあるコントロール不良の併存疾患、明らかな溶血、乳糜、黄疸による干渉、血清量の不足、主要な臨床変数の欠如、またはフォローアップデータの不在が認められた参加者は除外した。予後解析は、TNMステージが判明しており、生存または進行のアウトカムが測定可能なESCC患者に限定した。フォローアップ期間が6か月未満の患者であっても、その期間内に死亡または進行が認められた場合は解析対象に含めた。
ベースライン変数には、年齢、性別、喫煙歴、飲酒歴、BMI、参加センター、診断群、病変の種類、およびCEA、SCC-Ag、CA125の血清レベルが含まれた。ESCC患者については、さらに腫瘍の部位、腫瘍の長さ、組織学的分化度、浸潤深さ、リンパ節転移の有無、TNMステージ、リンパ管・静脈浸潤、初回治療法、再発、進行、生存状況、および最終フォローアップ日を変数として追加した。喫煙歴は、現在喫煙しているか、または生涯に少なくとも100本のタバコを定期的に喫煙していたことと定義した。飲酒歴は、6か月以上にわたり週1回以上の飲酒があることと定義した。TNMステージングは、食道癌に関する米国合同がん委員会/国際対がん連合（AJCC/UICC）の第8版ステージングシステムに基づいて判定した16。ESCCおよび良性病変症例の病理スライドは、2名の熟練した病理医が独立して検討し、不一致がある場合は3人目の病理医によって解決した。
トレーニングを受けた2名の研究者が、定義済みのデータディクショナリーを用いて、電子カルテ、病理報告書、臨床検査情報システム、治療記録、追跡調査記録、および死亡届から臨床情報を独立して抽出した。不一致が生じた場合は原本を確認して解決し、必要に応じて3人目の研究者が最終決定を下した。腫瘍の部位は、胸部食道の上部、中部、または下部に分類した。組織学的分化度は、高分化、中分化、または低分化に分類した。解析前に、参加した両センター間で連続変数の単位を統一した。
採血、血清処理、およびバイオマーカー測定
すべての血液検体は、初回治療前、病理学的確定診断後7日以内、かつ治療開始の少なくとも3日前までに採取した。血清分離管を用い、一晩の絶食後、午前7時から9時の間に5–8 mLの末梢静脈血を採取した。採取前72時間以内に輸血、大量のアルブミン投与、または侵襲的処置を受けた参加者は、サンプリングを延期した。検体を室温で30分間静置して凝固させた後、1,500 × g で10分間遠心分離した。血清を分離し、バーコードラベルを貼付した3～5本のチューブに1本あたり300–500 µLずつ分注した。分注した検体は検査まで−80°Cで保存し、凍結融解サイクルは1回以内に制限した。明らかな溶血、乳糜、黄疸による干渉が認められる検体、容量不足の検体、または採取から凍結までの間隔が2時間を超えた検体は除外した。
血清CEA、SCC-Ag、およびCA125を、製造者の指示に従い、自動化学発光免疫測定システムを用いて測定した。血清分注検体は検査前に4°Cで解凍し、緩やかに混合した後、可能な限り1回のランで分析した。バッチ検査が必要な場合は、疾患状態、施設、病期、またはフォローアップの結果による系統的なグループ化を避けるように検体順を調整した。分析測定範囲を超えた検体は、試薬の指示に従って希釈し、再検査した。検査担当者は、参加グループ、病期、治療状況、およびフォローアップの結果について盲検化されていた。
臨床的な閾値は、地域の検査室基準および製造業者の参照範囲に基づき、CEAは5.0 ng/mL、SCC-Agは1.5 ng/mL、CA125は35 U/mLとした。これらの閾値を用いて、臨床病理学的関連性および生存層別化解析のためのマーカー上昇および高複合バイオマーカー負荷を定義した。診断分類については、トレーニングコホートにおいてのみYouden指数を用いてデータ駆動型のカットオフ値を決定し、それを外部検証コホートにそのまま適用した。検査前に装置の校正および内部精度管理を実施した。検査日ごとに高濃度および低濃度のコントロールを含め、精度管理の結果が許容範囲内にある場合にのみ検査を進行した。
最終的なモデル解析の前に、ブラインド化したブリッジング血清分注検体および日常的な品質管理物質を用いて、アッセイ間およびセンター間の再現性を評価しました。30検体のブラインド化されたブリッジング血清分注セットを、2つのラボラトリーワークフローでテストしました。センター間の変動係数は、CEAで4.8%、SCC-Agで5.6%、CA125で5.1%でした。 correspondingなクラス内相関係数は、CEAで0.94、SCC-Agで0.92、CA125で0.93でした。あらかじめ設定したラボラトリー品質管理範囲を超える系統的な偏差は認められなかったため、センター固有のアッセイ再校正は行いませんでした。最終的なバイオマーカー値は、モデル構築の前に、単位の標準化およびトレーニングコホートに基づく統計的標準化を用いて整合させました。
複合バイオマーカーの定義およびモデル構築
血清バイオマーカーの複合パネルは、CEA、SCC-Ag、およびCA125で構成されました。 clinicopathological（臨床病理学的）相関分析およびKaplan-Meier生存層別化において、各マーカーはあらかじめ定義された臨床閾値に基づき、上昇または非上昇に分類されました。複合バイオマーカー負荷が高い状態は、3つのマーカーのうち少なくとも2つが上昇していることと定義されました。診断および予後モデル構築においては、これら3つのバイオマーカーを連続変数として保持し、自然対数を用いて変換した後、トレーニングコホートの平均および標準偏差を用いて標準化しました。同様の変換パラメータを外部検証コホートにも適用しました。
標準化された対数変換バイオマーカーは、以下のトレーニングコホートのパラメータを用いて算出されました：
zlnCEA = (lnCEA - 1.42)/0.71
zlnSCC - Ag = (lnSCC - Ag - 0.28)/0.57
zlnCA125 = (lnCA125 - 3.05)/0.62
トレーニングコホートにおいて、多変量ロジスティック回帰を用いて複合診断パネルを構築しました。診断線形予測量は次のように算出されました：
LPdiagnostic = -0.46 + 0.59 × zlnCEA + 1.05 × zlnSCC - Ag+0.42 × zlnCA125
ESCCの個別の予測確率は、次のように算出されました：
PESCC = 1/1+exp(-LPdiagnostic)
複合パネルの最適な診断カットオフ値は0.57であり、これはトレーニングコホートにおいてYouden indexを用いて選定され、外部バリデーションにおいても変更せずに適用された。
予後バイオマーカースコアは、Cox比例ハザードモデルを用いて構築されました。解剖学的病期分類の比較対象として、TNMステージのみのモデルを使用しました。バイオマーカーモデルでは、複合バイオマーカー負荷を用いました。臨床病理学的モデルでは、年齢、腫瘍の長さ、組織学的分化度、pTステージ、リンパ節転移の状態、および初回治療法を用いました。統合モデルでは、臨床病理学的モデルに高い複合バイオマーカー負荷を追加しました。OSについて、統合予後線形予測量は次のように算出されました：
LPOS = 0.33 × 年齢 ≥65歳 + 0.36 × 腫瘍長 ≥5cm + 0.25 × 低分化 + 0.31 × pT3
- 4stage + 0.66 × リンパ節転移
-0.58 × 根治術ベースの治療
+0.81 × highcombinedbiomarkerburden
PFSについて、統合予後線形予測因子は次のように算出されました：
LPPFS = 0.27 × 年齢 ≥ 65歳 + 0.31 × 腫瘍の長さ ≥ 5cm + 0.24 × 低分化 +0.25 × pT3
-4stage + 0.55 × lymphnodemetastasis
- 0.46 × 根治手術に基づく治療
+0.71 × 高複合バイオマーカー負荷
予後予測方程式におけるすべての二値変数は、存在する場合を1、存在しない場合を0としてコード化した。すべての係数、標準化パラメータ、およびカットオフ値はトレーニングコホートで推定し、再最適化を行うことなく外部検証コホートに直接適用した。
診断および予後エンドポイント
病理診断を診断の基準標準とした。主要診断エンドポイントは、食道扁平上皮癌（ESCC）と、良性の食道疾患および健常コントロールを含む非ESCCコントロールとの識別とした。副次診断エンドポイントには、ESCCと良性食道疾患の識別、ESCCと健常コントロールの識別、および早期ESCCと非悪性コントロールの識別を含めた。早期ESCCは、TNM病期 I–II の疾患と定義した。診断性能は、受信者動作特性曲線、曲線下面積、感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、正診率、F1スコア、適合率-再現率曲線、キャリブレーション曲線、ブライアスコア、キャリブレーション切片、キャリブレーション傾き、および決定曲線分析を用いて評価した。
予後分析はESCC患者のみを対象に実施した。主要予後評価項目はOSとし、これは最初の根治的抗腫瘍治療日からあらゆる原因による死亡までの期間と定義した。副次予後評価項目はPFSとし、これは治療開始から確認された疾患の進行、再発、または死亡までの期間と定義した。根治手術を受けた患者で、術後に残存病変が認められない場合は、局所再発、遠隔転移、または腫瘍関連死をPFSイベントとしてカウントした。根治的化学放射線療法または緩和治療を受けた患者における進行は、画像所見、内視镜的評価、および臨床的評価に基づいて判定した。
追跡データは、外来受診、入院記録、地域追跡記録、紹介状、および電話連絡を通じて取得した。患者は治療後最初の2年間は3か月ごと、3年目から5年目までは6か月ごと、それ以降は年1回追跡調査を行った。最終追跡日までに死亡、再発、または進行が認められなかった患者は、最後に確認できた連絡時点で打ち切った。アウトカムイベントは2名の研究者が独立してレビューした。情報源によってイベント発生日が異なる場合は、画像診断レポート、退院記録、内視鏡レポート、紹介状、および死亡届を照合して最終的なイベント発生日を決定した。追跡調査のカットオフ日は、両参加施設とも2025年12月31日とした。
統計解析
統計解析にはR 4.3.2およびSPSS 27.0を使用した。連続変数は、分布に応じて平均値 ± 標準偏差または中央値（四分位範囲）としてまとめた。カテゴリー変数は、件数およびパーセンテージとしてまとめた。群間比較には、適宜、独立標本t検定、Mann–Whitney U検定、一元配置分散分析、Kruskal–Wallis検定、カイ二乗検定、またはFisherの直接確率検定を用いた。モデル構築前に欠損データの評価を行った。主要な診断ステータス、治療前のバイオマーカー値、TNMステージ、または生存/進行アウトカムデータが欠損している参加者は、あらかじめ定義された適格性基準に従って除外した。欠損率が5.0%未満の非主要共変量は、20個の補完データセットと20回の反復を用いた連鎖方程式による多重代入法を用いて処理した17。代入モデルには、診断グループ、施設、年齢、性別、喫煙歴、飲酒歴、バイオマーカー値、TNMステージ、治療法、OSステータス、PFSステータス、および追跡期間を含めた。感度分析として、完全ケース解析を実施した。
診断モデルはトレーニングコホートを用いて開発された。受信者動作特性（ROC）曲線を用いて、曲線下面積（AUC）、感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、正診率、およびF1スコアを算出した。AUCの比較にはDeLongテスト18を用いた。補助的な診断評価として精度-再現率曲線を用いた。キャリブレーションは、キャリブレーション曲線、Brierスコア、キャリブレーション切片、およびキャリブレーションスロープを用いて評価した。臨床的有用性は、決定曲線分析19を用いて評価した。内部妥当性の検証は、1,000回のブートストラップ再サンプリングを行い、楽観度補正後の識別能およびキャリブレーションを推定することで実施した。外部妥当性の検証は、トレーニングコホートで得られた方程式、標準化パラメータ、およびカットオフ値を、再フィッティングすることなく直接センターBに適用することで実施した。
予後解析では、バイオマーカー負荷量群間でOSおよびPFSを比較するためにKaplan–Meier曲線を作成し、生存率の差を評価するためにログランク検定を用いた。ハザード比および95%信頼区間の推定には、Cox比例ハザード回帰を用いた。臨床的意義のある変数および単変量解析でアウトカムに関連した変数を、多変量モデルの検討対象とした。モデルの性能は、HarrellのC-index、時間依存性受信者動作特性（ROC）曲線、キャリブレーション曲線、Brierスコア、および決定曲線分析を用いて評価した20。予後のキャリブレーションは1年、3年、および5年で評価した。比例ハザード性の仮定は、Schoenfeld残差およびlog-minus-log生存プロットを用いて評価した21。全般的Schoenfeld検定のP値は、OSモデルで0.42、PFSモデルで0.37であった。最終的なモデルの解釈前に分散拡大係数（VIF）を用いて多重共線性を評価し、最終的な診断および予後モデルに含まれるすべての候補変数の分散拡大係数は2.1未満であった。TNMステージおよび従来の臨床病理学的モデルに対する上乗せの予後予測能は、純再分類改善度（NRI）および統合識別改善度（IDI）を用いて評価した。トレーニングコホートで推定されたモデルパラメータを、再適合させることなく外部検証コホートに適用した22。すべての検定は両側検定とし、P < 0.05を統計学的に有意とみなした。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
参加者のフローとアッセイの再現性
合計326名がスクリーニングされ、49名が除外された。除外の内訳は、採血前に抗腫瘍治療を受けた者が12名、別の原発性悪性腫瘍を有していた者が8名、血清腫瘍マーカーに影響を及ぼす可能性のある重篤な感染症、自己免疫疾患、またはコントロール不良の併存疾患を有していた者が9名、溶血、乳糜、黄疸による干渉、血清量の不足、または処理間隔の長期化が認められた者が11名、主要な臨床的、病理学的、または追跡調査データが欠損していた者が9名であった。最終的な解析対象集団は277名で構成され、その内訳は食道扁平上皮癌（ESCC）患者167名、良性食道疾患患者55名、および健康対照者55名であった。トレーニングコホートにはセンターAから194名が、外部検証コホートにはセンターBから83名が割り当てられた。参加者のフロー、コホートの割り当て、バイオマーカー検査のワークフロー、診断モデルの開発、外部検証、および予後予測モデリングの枠組みを図1に示す。また、スクリーニングおよび除外の詳...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
この2施設共同研究では、食道扁平上皮癌（ESCC）の診断および予後評価のために、CEA、SCC-Ag、およびCA125を統合した複合血清バイオマーカーパネルを開発し、外部妥当性を検証しました。この複合パネルは、ESCCと非悪性コントロールを区別する能力において個々のバイオマーカーを上回り、外部検証コホートにおいても許容可能な識別能を維持しました。この知見は、血清腫瘍マーカーが臨床的に有用な診断および予後情報を提供できることを示した先行のESCC研究と一致していますが、単一マーカーの性能は、悪性疾患と非悪性疾患の間の生物学的な重複によって制限されることが多いことが示唆されています23,24。したがって、本研究の主な貢献は、治療前の診断、臨床病理学的相関、および生存層別化を単一の解析フレームワークに統合した、再現可能な3マーカーワークフローを開発したことにあります。
複合パネルの性能が向上したのは、CEA、SCC-Ag、およびCA125が、部分的に異なる腫瘍関連プロセス...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
著者に開示すべき事項はありません。
著者らは、サンプル収集、臨床検査、およびデータ管理における支援をいただいた、南京中医学大学附属医院・江蘇省中医院検査医学科、および南京市南湖社区衛生サービスセンターのスタッフに感謝いたします。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| Access CEAキャリブレーター | Beckman Coulter | 33205 | 血清CEAアッセイのキャリブレーション |
| CEA品質管理へのアクセス | Beckman Coulter | 33029 | 血清CEA測定における日次内部精度管理 |
| Access CEA試薬パック | Beckman Coulter | 33200 | UniCel DxI 800 Access免疫測定システムを用いた血清CEA測定 |
| 可変量マイクロピペット, 100–1000 µL | Eppendorf | 3123000063 | 遠心分離後の血清分注 |
| ARCHITECT CA 125 II キャリブレーター | Abbott Diagnostics | 申し訳ございませんが、翻訳対象のソーステキストが提供されておりません。翻訳が必要なテキストをご提示ください。 | 血清CA125アッセイの校正 |
| ARCHITECT CA 125 II コントロール | Abbott Diagnostics | 02K4511 | 血清CA125測定における日次内部精度管理 |
| ARCHITECT CA 125 II 試薬キット | Abbott Diagnostics | 02K4529 | ARCHITECT i2000SR免疫分析装置による血清CA125の測定 |
| ARCHITECT i2000SR 免疫分析装置 | Abbott Diagnostics | i2000SR | SCC-AgおよびCA125検査のための自動化学発光微粒子免疫測定プラットフォーム |
| ARCHITECT SCC キャリブレーター | Abbott Diagnostics | 8D1801 | 血清SCC-Agアッセイの校正 |
| ARCHITECT SCCコントロール | Abbott Diagnostics | 8D1810 | 血清SCC-Ag測定における日常的な内部精度管理 |
| ARCHITECT SCC 試薬キット | Abbott Diagnostics | 8D1828 | ARCHITECT i2000SR免疫分析装置による血清SCC-Ag測定 |
| バーコードラベルプリンター | ブレイディ | BMP51 | 血清分注試料および極低温保存バイアルのバーコードラベル貼付 |
| 採血針 | BD Biosciences | 367286 | 末梢静脈血採取 |
| 極低温保存ボックス | Corning | 431131 | 凍結保存した血清分注サンプルの組織的な保管 |
| 凍結保存バイアル、2.0 mL、外ネジ式、自立型 | Corning | 430659 | バーコードラベルを貼付した血清分注検体の保存場所： −80 °C |
| データ抽出フォームおよび事前定義されたデータディクショナリ | 研究チーム | 該当なし | 臨床的、病理学的、検査的、および追跡調査変数の標準化された抽出 |
| dcurves パッケージ | Rパッケージ | バージョン 0.4.0 | 決定曲線分析および臨床的純便益の推定 |
| 電子カルテシステム | 参加病院 | 該当なし | 人口統計学的データ、臨床データ、治療データ、および追跡調査データの抽出 |
| フィルター付きピペットチップ, 100–1000 µL | Eppendorf | 30073594 | コンタミネーションを制御した血清分注 |
| ggplot2パッケージ | Rパッケージ | バージョン 3.5.1 | 統計的視覚化と図の作成 |
| IBM SPSS Statistics | IBM | バージョン 27.0 | ベースライン比較および補完的な統計的検証 |
| ラボラトリー情報管理システム | 参加病院検査室 | 該当なし | 血清バイオマーカー検査記録の抽出および紐付け |
| miceパッケージ | Rパッケージ | バージョン 3.16.0 | 連鎖方程式による多重代入法 |
| nricensパッケージ | Rパッケージ | バージョン 1.6 | 純再分類改善分析 |
| 病理報告システム | 参加病院 | 該当なし | ESCC診断の確定、良性病理、腫瘍特性、および病期関連変数の確認 |
| pROCパッケージ | Rパッケージ | バージョン 1.18.5 | 受信者動作特性曲線の分析およびDeLong法による比較 |
| R統計ソフトウェア | R Foundation for Statistical Computing | バージョン 4.3.2 | 統計解析、モデル構築、検証、および図表の作成 |
| 冷却遠心機 | Eppendorf | 5810 R | 1,500 x gで10分間の遠心分離による血清分離 |
| rmsパッケージ | Rパッケージ | バージョン 6.8-1 | キャリブレーション分析、ノモグラム作成、および回帰モデルの検証 |
| 血清分離血液採取管、5 mL | BD Biosciences | 367955 | 血清バイオマーカー検査のための空腹時末梢静脈血の採取 |
| サバイバルパッケージ | Rパッケージ | バージョン 3.5-7 | Cox比例ハザード回帰および生存分析 |
| survminerパッケージ | Rパッケージ | バージョン 0.4.9 | カプラン–マイヤー曲線の可視化 |
| 電話追跡調査記録票 | 研究チーム | 該当なし | 生存、再発、進行および最終接触情報の収集と確認 |
| timeROCパッケージ | Rパッケージ | バージョン 0.4 | 時間依存性受信者動作特性曲線分析 |
| 超低温冷凍庫 | Thermo Fisher Scientific | TSX60086A | 血清分注試料の保存温度 −80 °C |
| UniCel DxI 800 Access免疫測定システム | Beckman Coulter | DxI 800 | 血清CEA測定のための自動化学発光免疫測定プラットフォーム |
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。