Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Klinische betekenis van serum LDH-concentratie bij de prognostische beoordeling van grootcellige neuro-endocriene longkanker

568 weergaven

⸱

DOI:

10.3791/69352

⸱

30 december 2025

 ,  ,  , 
1Department of Thoracic Surgery, Beijing Chest Hospital, Capital Medical University, Beijing Tuberculosis and Thoracic Tumor Research Institute, 2Department of Metabolism and Endocrinology, Zhangjiajie People's Hospital, 3Department of Internal Medicine, Zhangjiajie Public Hospital, 4Department of Metabolism and Endocrinology, The Third Hospital of Changsha (Changsha Hospital Affiliated to Hunan University)

In dit artikel

Samenvatting

De studie onderzocht serum LDH-waarden, die significant verhoogd waren bij patiënten met grootcellige neuro-endocriene longkanker (LCNEC) en correleerden met tumorgrootte, stadium, differentiatie en lymfekliermetastase. LDH kwam naar voren als een onafhankelijke prognostische factor, met een hoge voorspellende nauwkeurigheid, wat wijst op het klinisch nut ervan in de LCNEC-prognose.

Samenvatting

Deze studie onderzoekt de expressiekenmerken van serum lactaat dehydrogenase (LDH) bij patiënten met grootcellig neuro-endocrien longcarcinoom (LCNEC) en evalueert de klinische prognostische betekenis ervan. Er werd een prospectieve cohortstudie uitgevoerd, waarbij 80 LCNEC-patiënten werden opgenomen tussen januari 2022 en januari 2024 (casegroep) en 80 gezonde personen die medische controles ondergingen in dezelfde periode (controlegroep) werden opgenomen. Serum LDH-niveaus werden kwantitatief gemeten met een enzymgebonden immunosorbentassay (ELISA). Onafhankelijke risicofactoren voor een slechte prognose werden geanalyseerd met behulp van een Multifactorial Logistic Regression (MLR) model. De prognostische voorspellende capaciteit van LDH werd beoordeeld met de receiver operating characteristic (ROC) curve. De serum LDH-waarden in de casegroep waren aanzienlijk hoger dan die in de controlegroep (p < 0,05). Subgroepanalyse toonde aan dat LDH-waarden van patiënten met tumormaximale diameter ≥5 cm, lage variatie, stadium III-IV en lymfekliermetastase significant hoger waren dan die van de equivalente referentiegroepen (alle p < 0,05). De groep met een slechte prognose had hogere LDH-expressieniveaus en lymfekliermetastasepercentages in vergelijking met de groep met een goede prognose (beide p < 0,05). MLR toonde aan dat LDH (OR = 2,130, 95% BI: 1,312-3,465) en lymfekliermetastasen autonome voorspellers waren van een slechte prognose (beide p < 0,05). ROC-analyse gaf aan dat LDH de prognose voorspelde met een AUC van 0,825 (95% BI: 0,752-0,898), een optimale kritische waarde van 280,5 U/L, een gevoeligheid van 75,0% en een specificiteit van 78,0%. De serum LDH-waarden waren abnormaal verhoogd bij LCNEC-patiënten en correleerden significant met tumormaligniteiten, wat kan fungeren als een valide biologische marker voor het beoordelen van de ziekteprognose.

Inleiding

Als een zeer kwaadaardig subtype van speciale longkanker (LC) heeft grootcellig neuro-endocrien carcinoom (LCNEC) de afgelopen jaren een duidelijke trend van frequentieontwikkeling in klinische diagnose en behandeling blootgelegd en veel aandacht getrokken in klinische en wetenschappelijkeonderzoeksvelden. Volgens statistieken is LCNEC verantwoordelijk voor 3% tot 5% van alle longkankers. In vergelijking met andere LC-typen heeft LCNEC unieke biologische gedragingen en klinische kenmerken, zoals slecht onderscheiden tumorcellen en snelle ontwikkeling, wat vaak leidt tot een slechte prognose en een 5-jaars overlevingskans van minder dan 30%. Er zijn echter nog steeds veel uitdagingen bij de diagnose en behandeling van LCNEC, met name het gebrek aan effectieve voorspellende indicatoren, wat een grote invloed heeft op de vooruitgang van klinische behandelplannen en de prognose van patiënten.

Onder normale fysiologische omstandigheden zijn de serumniveaus van Lactaat Dehydrogenase (LDH) relatief stabiel en worden ze binnen een smal bereikvan 3,4 gehouden. Wanneer pathologische veranderingenechter optreden, vooral bij kwaadaardige tumoren, gaat de abnormale proliferatie van tumorcellen vaak gepaard met een significante toename van de metabole activiteit, en deze pathologische verandering leidt tot een aanzienlijke hoeveelheid intracellulaire LDH-afgifte, wat op zijn beurt een abnormaal hoog serum LDH-niveau 6,7 veroorzaakt. Recente klinische studies hebben bevestigd dat serum LDH-niveaus nauw samenhangen met het biologische gedrag van verschillende kwaadaardige tumoren. Hun fluctuaties wijzen niet alleen op tumorinvasie, maar dienen ook als cruciale moleculaire markers voor het meten van ziekteprogressie en het voorspellen van patiëntuitkomsten 8,9,10.

In het longkankeronderzoek wordt de klinische betekenis van LDH steeds meer erkend. Gegevens uit meerdere klinische studies geven aan dat serum LDH-waarden bij patiënten met niet-kleincellige longkanker (NSCLC) en kleincellige longkanker (SCLC) significant hoger liggen dan bij gezonde mensen. Het is belangrijk op te merken dat het niveau van deze toename significant gerelateerd is aan de klinisch-pathologische kenmerken van de tumor, aangezien patiënten met hogere tumorbelastingen, latere stadia en meer algemene metastasen doorgaans hogere serum-LDH-waarden vertonen. Belangrijker nog, de abnormale veranderingen in deze biochemische index zijn bewezen nauw gerelateerd aan de ziekteprognose bij patiënten 11,12,13. In de SCLC is het LDH-niveau ook opgenomen in het prognostische beoordelingsmodel, waardoor het een cruciale maatstaf is voor het bepalen van de prognose van patiënten. Deze resultaten hebben een compacte basis gelegd voor het gebruik van LDH bij LC-prognosebeoordeling.

Er zijn echter relatief weinig studies uitgevoerd naar LDH bij LCNEC-patiënten, en de klinische betekenis ervan voor de prognostische waarde van LCNEC is nog onduidelijk. Als subtype LC met kenmerken van neuro-endocriene differentiatie kunnen het celbiologische gedrag en de metabole kenmerken van LCNEC verschillen van die van andere longkankertypen, en de expressie en functie van LDH daarin kunnen ook uniekzijn 14. Daarom heeft de methodische studie van de expressie van serum LDH en de klinische waarde ervan bij LCNEC-patiënten meerdere betekenissen, wat niet alleen het belangrijke theoretische begrip van LCNEC zal verrijken, maar ook een essentiële praktische waarde heeft voor het verbeteren van het klinische beheer van patiënten.

Lactaatdehydrogenase (LDH) is een systemische biomarker die economisch is in verhouding tot kosten in vergelijking met andere biomarkers, omdat het de tumorlast en glycolytische activiteit weerspiegelt; Het is echter niet precies omdat het ook toeneemt bij leverziekte of hemolyse 6,12. Andere lineage-georiënteerde markers zijn onder meer neuron-specifieke enolase (NSE), pro-gastrine-releasing peptide (ProGRP). NSE is minder consistent en gevoeliger en specifiek voor neuro-endocriene tumoren van hoge kwaliteit. Ruimtelijk opgeloste beeldvormende biomarkers, zoals metingen van immuunkleurstoffen (FDG), PET/CT (SUVmax, MTV, TLG), bieden prognostische gegevens en zijn kostbaar en interoperabel over verschillende platforms. Effectievere prognostische stratificatie van LCNEC wordt bereikt door LDH te combineren met neuro-endocriene markers en beeldvorming11. In de klinische praktijk wordt LDH-meting beïnvloed door de testomstandigheden, zoals de gevoeligheid van gebruikte stoffen en correctieproeven. Drempelwaarden geven variabiliteit tussen laboratoria aan en vereisen gestandaardiseerde referentiebereiken. Verstorende factoren die gegarandeerd geïnterpreteerd zullen worden, zijn hemolyse, leverdysfunctie of systemische ontsteking die LDH op zich kan verhogen en zo de specificiteit in oncologische prognoses beïnvloeden.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Deze studie hield zich strikt aan de principes van medische ethiek en werd goedgekeurd door de ziekenhuisethische commissie van de afdeling Thoracale Chirurgie, Beijing Chest Hospital, Capital Medical University, Beijing Tuberculosis and Thoracic Tumor Research Institute, Beijing, China. Schriftelijke geïnformeerde toestemming werd verkregen van de ingeschreven deelnemers.

1. Studieonderwerpen

  1. Gebruik een prospectief cohortontwerp en selecteer 80 LCNEC-gediagnosticeerde patiënten die tussen februari 2022 en januari 2024 zijn opgenomen, waaronder 55 mannelijke en 25 vrouwelijke LCNEC-patiënten van 45-75 jaar (gemiddeld 62,5 ± 10,3 jaar) in de studiecohort. Tegelijkertijd werven 80 gezonde personen, gematcht op leeftijd en geslacht, als controlegroep, bestaande uit 48 mannen (60%) en 32 vrouwen (40%) in de leeftijd van 40 tot 70 jaar, met een gemiddelde leeftijd van 60,8 ± 9,5 jaar.
  2. Inclusief personen van ≥18 jaar, met de diagnose LCNEC bevestigd door pathohistologische test15, die bij de eerste diagnose geen antitumortherapie (inclusief radiotherapie, chemotherapie, immunotherapie en gerichte therapie) hebben ontvangen; en volledige klinische gegevens en aandoeningen voor vervolgonderzoek.
  3. Sluit personen uit die een combinatie hebben van andere primaire kwaadaardige tumoren, ernstige organische ziekten, actieve infectieziekten, psychische stoornissen of cognitieve stoornissen, en zwangere of lacterende vrouwen.
  4. Voor prognostische categorisatie wordt patiënten in twee groepen ingedeeld op basis van vervolguitkomsten: degenen zonder recidieven of metastase, of met stabiele ziekte na behandeling, die geen ziekteverspreiding vertonen en tot het einde van de follow-up leven; en degenen met slechte resultaten, gekenmerkt door tumorterugval, verre metastase of sterfte door welke oorzaak dan ook (inclusief overlijden door tumorprogressie of andere oorzaken tijdens de follow-up).

2. Onderzoeksmethodologie

  1. Klinische gegevensverzameling
    1. Verzamel gegevens met betrekking tot klinische gevallen op een gestandaardiseerde manier via een speciaal ontworpen casusrapportformulier (CRF), en voer zelfstandig gegevensinvoer en verificatie uit door twee artsen met de titel van behandelend arts of hoger. Algemene gegevens omvatten demografische kenmerken: leeftijd, geslacht, lengte, gewicht (BMI); Levensstijl: Rookgeschiedenis (gedefinieerd als meer dan 6 opeenvolgende maanden met gemiddeld 10 of meer sigaretten per dag), alcoholgebruiker (gedefinieerd als minstens 3 drankjes per week gedurende minstens één jaar); en comorbiditeiten: eerdere hypertensie, diabetes mellitus.
    2. Verzamel klinisch-pathologische gegevens van LCNEC-patiënten, inclusief tumorkenmerken en tumordiameter. Meet de postoperatieve pathologische metingen als basis; de plaats van het tumorpercentage; de mate van pathologisch verschil: sterk gedifferentieerd, discreet gescheiden en slecht gedifferentieerd; TNM-stadiering: de evaluatie van tumorstadiering volgt strikt de8e editie van de International Association for the Study of Lungcancer (IASLC) TNM-stadieringscriteria16, en hanteert een multidisciplinair uitgebreid testmodel; en lymfekliermetastase.
  2. Ontwikkeling van behandelplan
    1. Volgens de principes van individualisering en integriteit wordt individuele en uitgebreide behandeling getest onder begeleiding van het multidisciplinaire team voor kankerdiagnose en behandeling zoals hieronder beschreven.
    2. Patiënten in een vroeg stadium (stadium I-II): Geven voorkeur aan radicale chirurgische resectie met de chirurgische modaliteit waaronder lobectomie + systematische loskoppeling van de lymfeklier. Maak de beslissing of adjuvante chemotherapie (platina-bevatten dubbel medicijnregime, zoals cisplatine + pemetrexed) of radiotherapie wordt uitgevoerd op basis van de pathologische resultaten na de operatie. Voer pemetrexed of radiotherapie uit bij patiënten met positieve marges of lymfekliermetastasen.
    3. Lokaal gevorderde patiënten (stadium III): Voor deze patiënten wordt een multidisciplinaire, volledige behandeling uitgevoerd. Voor patiënten met een goede prognose behandel je met neoadjuvante chemotherapie (2-4 cycli), gevolgd door evaluatie van de chirurgische haalbaarheid en postoperatieve adjuvante radiotherapie. Behandel niet-resectieve patiënten met gelijktijdige radiotherapie.
    4. Gevorderde patiënten (Stadium IV): Gebruik systemisch gedrag, waaronder chemotherapie, gerichte therapie, immunotherapie en indien nodig lokale radiotherapie, om de symptomen te verlichten. Noteer de behandelmethode van alle patiënten in detail in het elektronische medische dossiersysteem, inclusief de behandelcyclus, medicijndosering, bijwerkingen en doseringswijzigingen, om de traceerbaarheid van het behandelprogramma te waarborgen.

3. Serum LDH-detectie

  1. Verzamel bloedmonsters van alle proefpersonen en verwerk deze volgens een gestandaardiseerde procedure. Voor patiënten in de LCNEC-groep wordt 5 ml veneus bloed op een lege maag afgenomen op de ochtend van detweede opnamedag (07:00-08:00). In de controlegroep wordt bloed afgenomen op de dag van het lichamelijk onderzoek.
  2. Verzamel bloed met vacuüm bloedverzamelbuizen (K2-EDTA-buizen) en keer voorzichtig om (8x-10x) om stolsel te voorkomen. Centrifugeer de monsters onmiddellijk op 1.000 x g gedurende 15 minuten bij 4 °C. Verwijder vervolgens het serum en verdeel het in twee 2 mL cryopreservatiebuizen (1 mL per buis), die je bewaart in een ultra-lage koelkast op -80 °C om herhaald bevriezen en ontdooien tijdens het hele proces te voorkomen.
  3. Tegelijkertijd moet een uitgebreid systeem voor het beheer van monstergegevens worden opgezet om de locatie en de bewaringstijd van de monsters vast te leggen.
  4. Bepaal het serum-LDH-niveau met behulp van de dubbel-antistof sandwich ELISA. Ontdooi het serummonster op ijs en centrifugeer bij 10.000 x g bij 4 °C.
  5. Voeg in elke put 20 μL plasma toe met 200 μL LDH-reagensbuffer (pH 7,4) en incubeer bij 37 °C, 5 minuten. Spectrofotometrisch monitoren we de NADH-oxidatie elke 2 minuten op 320 nm met kinetische metingen gedurende 25,5 minuten. Gebruik de NADH molaire extinctiecoëfficiënt (6,22 /mM/cm) om de activiteit van LDH (U/L) te bepalen door 6,22 mM te delen door de padlengte, met 0,3 cm als padlengte.
  6. Voor monsters die boven het lineaire bereik liggen, verdunnen en opnieuw analyseren om te controleren of ze lineair zijn (r 2 0,99). Voer vergelijkende NSE- en ProGRP-biomarkertests dubbel uit met 1:10 verdund plasma met gebruik van commerciële ELISA-kits. Voer een 3x wasbeurt uit met PBST en incubeer de reactie 1 uur op kamertemperatuur met een HRP-geconjugeerd antilichaam.
    OPMERKING: In deze studie werd serum LDH gekwantificeerd met behulp van enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) omdat het een grotere analytische gevoeligheid en specificiteit heeft en meer wordt toegepast in onderzoeksstudies. ELISA kan zelfs bij lagere concentraties nauwkeurig kwantitatief meten in vergelijking met routinematige geautomatiseerde klinische chemie-analyzers, die de algehele activiteit van LDH kwantificeren en niet de kleine verschillen tussen verschillende batches. Daarnaast ondersteunt ELISA de identificatie van specifieke isoformen, indien nodig, en is het ook flexibel bij de verwerking van monsters, waardoor het aanpasbaar is aan zorgvuldig gecontroleerde prospectieve studies. Hoewel geautomatiseerde analyzers snel en handig zijn in de klinische praktijk, biedt ELISA de mogelijkheid om de reproduceerbaarheid en consistentie van het resultaat te controleren bij het meten van monsters in een onderzoeksonderzoek, wat ervoor moet zorgen dat de meting niet wordt verstoord door hemolyse, lipemie of andere serumcomponenten, wat essentieel is bij het vergelijken van LDH-niveaus, klinisch-pathologische kenmerken en prognostische informatie bij LCNEC-patiënten.
  7. Ontwikkel 15 minuten met TMB-substraat, daarna stop je de reactie met 2 M H2SO4 voordat je de absorptie meet bij 450 nm (referentie 620/650 nm). Gebruik logistische regressie met vier parameters om standaardcurves te creëren en houd de intra- en interassay CV's respectievelijk onder de 10% en 15%.
  8. Voer Kaplan-Meier survivalanalyse en Cox proportional hazards regressie uit als aanvullende analyses om de prognostische waarde van LDH te evalueren. Definieer continue variabelen (LDH, NSE, ProGRP, tumorgrootte, leeftijd, BMI) en categorische variabelen (geslacht, roken, alcohol, stadium, differentiatie, lymfeklierstatus) in SPSS v26.0 door te klikken op File > Open > Data en in R v4.3.1 (read_csv functie).
  9. Normaliseer de waarden van alle biomarkers naar SI-eenheden, LDH naar U/L (1 μkat/L = 60 U/L), NSE naar ng/mL, en ProGRP naar pg/mL. Log transformatie scheve verspreide biomarkers (LN in SPSS, log in R), en normaliseer vervolgens naar z-scores om multivariate analyse mogelijk te maken, maar behoud de ruwe scores voor klinische interpretatie. Gebruik de SPS en R om de Kaplan-Meier overlevingsanalyse uit te voeren, gestratificeerd op LDH-niveaus (280,5 U / L), en gebruik de log-rank test om de groepen te vergelijken.
  10. Gebruik LDH, lymfeklierstatus, stadium, differentiatie, tumorgrootte, leeftijd, geslacht, roken en alcohol als covariaten bij Cox proportionele risicoregressie. Stel deze in SPSS in door op Analyze > Survival > Cox Regresion te klikken, en gebruik in R de coxph-functie. Gebruik de Cox proportionele hazardtest (cox.zph in R) om modelaannames te testen.
  11. Alle statistische bevindingen presenteren in de vorm van hazard ratio's met een betrouwbaarheidsinterval van 95% en behandel de casusgewijze verwijdering van ontbrekende gegevens door verwijdering, om het niveau van analytische nauwkeurigheid en reproduceerbaarheid te behouden. Verhoogde LDH-waarden waren significant geassocieerd met een verminderde algehele overleving (log-rang p < 0,01), en Cox-regressie bevestigde LDH als onafhankelijke voorspeller van een slechte prognose na correctie voor klinische covariaten.

4. Follow-up protocol en prognostische groepering

  1. Vervolgproces
    1. De starttijd van de follow-up (gestart op 1 februari 2022) is de datum van diagnose of opname van patiënten, en de einddatum is 31 januari 2024, met een totale follow-upperiode van 2 jaar. Gebruik een multimodaal opvolgprogramma om de volledigheid van de data te waarborgen.
    2. Voor postoperatieve patiënten gebruik gestandaardiseerde follow-up: regel elke 3 maanden poliklinische follow-up gedurende de eerste 2 jaar, inclusief CT-scan, abdominale echo, tumormarkers (CEA, NSE) en bloed-, lever- en nierfunctietests; Voor patiënten met een gevorderde stadia moet het follow-up interval worden verkort tot elke 2 maanden.
    3. Voor patiënten met beperkte mobiliteit kun je elke 1-2 maanden telefonisch follow-up gebruiken om veranderingen in klinische waarschuwingssignalen, behandelingsrespons en overlevingsstatus vast te leggen. Focus op vervolgbezoeken op tijd tot tumorterugkeer, verspreiding van metastasen, aanpassing van behandelregime en doodsoorzaak (met een duidelijk onderscheid voor tumorgerelateerde sterfgevallen).
    4. Noteer alle vervolggegevens in een spreadsheet met behulp van de invoermethode met twee personen en stel een regelmatig verificatiemechanisme in om de juistheid van de gegevens te waarborgen.
  2. Prognostische groepering
    1. Volgens de resultaten van de follow-up worden patiënten verdeeld in 2 groepen: geen recidieven of metastases tijdens de follow-up, of recidief, maar stabiel na behandeling, zonder tekenen van ziekteprogressie, en nog in leven aan het einde van de follow-up; Slechte prognosegroep: Tumorrecidive, verre metastase of overlijden door alle oorzaken tijdens de follow-upperiode (inclusief dood door tumorprogressie en overlijden door andere oorzaken).
    2. Bepaal de doodsoorzaak van de overleden patiënten door klinische gegevens, autopsierapport (indien aanwezig) te combineren en dit te bevestigen met twee artsen met de titel plaatsvervangend hoofdarts of hoger.

5. Statistische analyse

  1. Gebruik software voor statistische analyse. Presenteer meetgegevens als gemiddelde ± standaarddeviatie figure-protocol-1. Voor groepsvergelijkingen past u de onafhankelijke steekproeven t-test toe voor tweegroepsvergelijkingen, en de variantieanalyse (ANOVA) voor meervoudige groepsvergelijkingen, met post-hoc meervoudige vergelijkingen uitgevoerd door de SNK-q-test. Druk categorische variabelen uit als percentages, en gebruik voor groepsvergelijkingen de chi-kwadraattest; indien nodig, gebruik de exacte kansmethode van Fisher.
  2. Om factoren te onderzoeken die de prognose van LCNEC beïnvloeden, bouw je een multivariabel logistisch regressiemodel. Om het prognostische voorspellende vermogen van serum LDH te beoordelen, gebruik je de receiver operating characteristic (ROC) curve, waarbij het oppervlak onder de curve (AUC) en het 95% betrouwbaarheidsinterval worden meegenomen. Bepaal de optimale cut-offwaarde, samen met gevoeligheid en specificiteit. Alle statistische tests waren tweezijdig, en een P-waarde < 0,05 werd gebruikt om statistisch significante verschillen te definiëren.
  3. Behandel ontbrekende gegevens (<5%) met case-wise deletie en sluit proefpersonen met onvolledige waarden uit voor relevante variabelen uit specifieke analyses. Gezien het lage aandeel ontbrekendheid minimaliseerde deze methode bias en behield statistische validiteit zonder de steekproefgrootte, analytische kracht of robuustheid van de studieresultaten significant te beïnvloeden.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Vergelijking van algemene informatie
De resultaten toonden aan dat het percentage rokers in de LCNEC-groep duidelijk hoger was dan in de controlegroep, en dat het verschil klinisch betekenisvol was (p < 0,05; Tabel 1). Er was geen klinisch significant verschil tussen de twee groepen qua leeftijd, geslacht en aandeel alcoholgebruik (p > 0,05).

...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Biologisch mechanisme van LDH in de ontwikkeling van LCNEC
Lactaatdehydrogenase (LDH), een cruciaal enzym in de glycolyseroute, maakt LCNEC-kankercellen vatbaar voor het Warburg-effect. Dit betekent hun uitstekende ondersteuning van glycolyse voor energie, een proces dat een aanzienlijke afgifte van LDH inde circulatie veroorzaakt. In deze studie waren de serum LDH-waarden bij LCNEC-patiënten significant hoger dan die van gezonde controles (285...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

De auteurs hebben geen concurrerende belangen om te onthullen.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Hardware
2 TB HDDSegante6G SATA 7.2k 3.5"(LFF) Opslag
8 GB RAMKingston Technology 4Rx4 DDR4 LRDIMM 2666 MT/s.Opslag
Intel Core i5IntelIntel Core i7 Processor
NVIDIA GeForce RTX 4060 TiNvidia CorporationNAGrafische kaart
Software
R (versie 4.1.2) Programmeertaal 
SPSSIBM30Gereedschap voor gegevensvisualisatie

Referenties

  1. Corbett, V., Arnold, S., Anthony, L., et al. Management of large cell neuroendocrine carcinoma. Frontiers in Oncology. 11, 653162(2021).
  2. Andrini, E., Marchese, P. V., De Biase, D., et al. Large cell neuroendocrine carcinoma of the lung: current understanding and challenges. Journal of Clinical Medicine. 11 (5), 1461(2022).
  3. Yang, L., Fan, Y., Lu, H. Pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma. Pathology & Oncology Research. 28, 1610730(2022).
  4. Wang, G., Yuan, R., Zhou, C., et al. Urinary large cell neuroendocrine carcinoma: a clinicopathologic analysis of 22 cases. American Journal of Surgical Pathology. 45 (10), 1399-1408 (2021).
  5. Huang, L., Feng, Y., Xie, T., et al. Incidence, survival comparison, and novel prognostic evaluation approaches for stage III-IV pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma and small cell lung cancer. BMC Cancer. 23 (1), 312(2023).
  6. Wu, Y., Lu, C., Pan, N., et al. Serum lactate dehydrogenase activities as systems biomarkers for 48 types of human diseases. Scientific Reports. 11 (1), 12997(2021).
  7. Deng, H., Zhao, L., Ge, H., et al. Ubiquinol-mediated suppression of mitochondria-associated ferroptosis is a targetable function of lactate dehydrogenase B in cancer. Nature Communications. 16 (1), 2597(2025).
  8. Claps, G., Faouzi, S., Quidville, V., et al. The multiple roles of LDH in cancer. Nature Reviews. Clinical Oncology. 19 (12), 749-762 (2022).
  9. Miholjcic, T. B. S., Halse, H., Bonvalet, M., et al. Rationale for LDH-targeted cancer immunotherapy. European Journal of Cancer. 181, 166-178 (2023).
  10. Sharma, D., Singh, M., Rani, R. Role of LDH in tumor glycolysis: regulation of LDHA by small molecules for cancer therapeutics. In: Seminars in Cancer Biology. 87, Academic Press. 184-195 (2022).
  11. Galvano, A., Peri, M., Guarini, A. A., et al. Analysis of systemic inflammatory biomarkers in neuroendocrine carcinomas of the lung: prognostic and predictive significance of NLR, LDH, ALI, and LIPI score. Therapeutic Advances in Medical Oncology. 12, 1758835920942378(2020).
  12. Tjokrowidjaja, A., Lord, S. J., John, T., et al. Pre- and on-treatment lactate dehydrogenase as a prognostic and predictive biomarker in advanced non-small cell lung cancer. Cancer. 128 (8), 1574-1583 (2022).
  13. Yang, Y., Chong, Y., Chen, M., et al. Targeting lactate dehydrogenase a improves radiotherapy efficacy in non-small cell lung cancer: from bedside to bench. Journal of Translational Medicine. 19 (1), 170(2021).
  14. Wang, S., Lv, J., Lv, J., et al. Prognostic value of lactate dehydrogenase in non-small cell lung cancer patients with brain metastases: a retrospective cohort study. Journal of Thoracic Disease. 14 (11), 4468(2022).
  15. Li, H., et al. Recent Advances and Controversies in Minute Pulmonary Meningothelial-like Nodules. Zhongguo Fei Ai Za Zhi. 26 (8), 621-629 (2023).
  16. Chansky, K., Detterbeck, F. C., Nicholson, A. G., et al. The IASLC lung cancer staging project: external validation of the revision of the TNM stage groupings in the eighth edition of the TNM classification of lung cancer. Journal of Thoracic Oncology. 12 (7), 1109-1121 (2017).
  17. Ferrara, M. G., Stefani, A., Simbolo, M., et al. Large cell neuro-endocrine carcinoma of the lung: current treatment options and potential future opportunities. Frontiers in Oncology. 11, 650293(2021).
  18. Liu, T., Chen, X., Mo, S., et al. Molecular subtypes and prognostic factors of lung large cell neuroendocrine carcinoma. Translational Lung Cancer Research. 13 (9), 2222(2024).
  19. Menekse, S. The prognostic significance of lung immune prognostic index (LIPI) and pan-immune-inflammation value (PIV) in patients with large cell neuroendocrine carcinoma. , (2022).
  20. Haocheng, W., Dongfeng, S., Ya, D., et al. Correlation analysis of serum LDH concentration before and after operation and prognosis of large cell neuroendocrine lung cancer patients. Zhongguo Fei Ai Za Zhi. 24 (5), (2021).
  21. Liu, L., Zhang, J., Zhao, K., et al. Prognostic factors and nomogram for pulmonary resected high-grade neuroendocrine carcinomas: a 20-year single institutional real-world experience. Orphanet Journal of Rare Diseases. 19 (1), 232(2024).
  22. Chen, X. Y., Guo, N. J., Guo, P. L., et al. Clinical features and prognosis of advanced intra- and extra-pulmonary neuroendocrine carcinomas. Journal of Cancer Research and Therapeutics. 19 (4), 951-956 (2023).
  23. Callejo, A., Frigola, J., Iranzo, P., et al. Interrelations between patients' clinicopathological characteristics and their association with response to immunotherapy in a real-world cohort of NSCLC patients. Cancers. 13 (13), 3249(2021).
  24. Evangelou, G., Vamvakaris, I., Nikolaidou, V., et al. Preliminary analysis of progression-free survival results for atezolizumab plus platinum etoposide as first-line treatment in metastatic lung large-cell neuroendocrine carcinoma patients. , (2025).
  25. Constantin, A. A., Cotea, A. A., Mihălțan, F. D. Pulmonary large-cell neuroendocrine carcinoma, a multifaceted disease-case report and literature review. Diagnostics. 15 (9), 1056(2025).
  26. Mao, X., Liu, J., Hu, F., et al. Serum NSE is early marker of transformed neuroendocrine tumor after EGFR-TKI treatment of lung adenocarcinoma. Cancer Management and Research. 2023, 1293-1302 (2023).
  27. Shirasawa, M., Yoshida, T., Horinouchi, H., et al. Prognostic impact of peripheral blood neutrophil to lymphocyte ratio in advanced-stage pulmonary large cell neuroendocrine carcinoma and its association with the immune-related tumour microenvironment. British Journal of Cancer. 124 (5), 925-932 (2021).
  28. Huang, W., Liu, P., Zong, M., et al. Combining lactate dehydrogenase and fibrinogen: potential factors to predict therapeutic efficacy and prognosis of patients with small-cell lung cancer. Cancer Management and Research. 2021, 4299-4307 (2021).
  29. Huang, H., Huang, F. Afatinib reverses EMT via inhibiting CD44-Stat3 axis to promote radiosensitivity in nasopharyngeal carcinoma. Pharmaceuticals. 16 (1), 37(2023).
  30. Zhang, Y., Zhu,, et al. M2 macrophage exosome-derived lncRNA AK083884 protects mice from CVB3-induced viral myocarditis through regulating PKM2/HIF-1α axis mediated metabolic reprogramming of macrophages. Redox Biology. 69, 103016(2024).
  31. Pei, W., Zhang, Y., et al. Multitargeted immunomodulatory therapy for viral myocarditis by engineered extracellular vesicles. ACS Nano. 18 (4), 2782-2799 (2024).
  32. Lin, X., Liao, Y., et al. Regulation of oncoprotein 18/Stathmin signaling by ERK concerns the resistance to Taxol in nonsmall cell lung cancer cells. Cancer Biotherapy and Radiopharmaceuticals. 31 (2), 37-43 (2016).
  33. Gong, H., Liu, Z., et al. Identification of cuproptosis-related lncRNAs with the significance in prognosis and immunotherapy of oral squamous cell carcinoma. Computers in Biology and Medicine. 171, 108198(2024).
  34. Men, X., Liu, F., et al. Activatable fluorescent probes for imaging and diagnosis of hepatocellular carcinoma. Journal of Innovative Optical Health Sciences. 18 (3), 2530004(2024).
  35. Luo, C., Yu, Y., et al. Deubiquitinase PSMD7 facilitates pancreatic cancer progression through activating Notch1 pathway via modifying SOX2 degradation. Cell & Bioscience. 14 (1), 35(2024).
  36. Wang, N., Zhao, Q., et al. Lnc-TMEM132D-AS1 as a potential therapeutic target for acquired resistance to osimertinib in non-small-cell lung cancer. Molecular Omics. 19 (3), 238-251 (2023).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Tags

LDH-expressieenzyme-linked immunosorbent assaylymfekliermetastaselogistische regressieROC-curvetumormaligniteit
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan de bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleidsoverzicht

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.