É necessária uma assinatura do JoVE para visualizar este conteúdo. Faça login ou inicie seu teste gratuito.

Artigo de investigação

Um Painel Combinado de Biomarcadores Séricos para Avaliação Diagnóstica e Prognóstica no Carcinoma Espinocelular do Esôfago

71 visualizações

⸱

DOI:

10.3791/72189

⸱

8 de setembro de 2026

 ,  ,  , 
1Department of Laboratory Medicine, Jiangsu Province Hospital of Chinese Medicine, Affiliated Hospital of Nanjing University of Chinese Medicine, 2Department of Laboratory Medicine, Nanhu Community Health Service Center, Nanjing

* These authors contributed equally

Neste artigo

Resumo

Este estudo apresenta um fluxo de trabalho ambispectivo multicêntrico para medir o antígeno carcinoembrionário sérico, o antígeno de carcinoma de células escamosas e o antígeno carboidrato 125 e validar seu valor diagnóstico e prognóstico combinado no carcinoma de células escamosas do esôfago.

Resumo

​O carcinoma de células escamosas do esôfago continua difícil de diagnosticar precocemente e de estratificar com precisão antes do tratamento. A estadiamento convencional por tumor-nódulo-metástase fornece informações anatômicas essenciais, mas não reflete plenamente a heterogeneidade biológica circulante. Este estudo observacional ambispectivo conduzido em dois centros desenvolveu e validou externamente um painel combinado de biomarcadores séricos, incorporando antígeno carcinoembrionário, antígeno de carcinoma de células escamosas e antígeno carboidrato 125, para discriminação diagnóstica e avaliação de risco prognóstico no carcinoma de células escamosas do esôfago. Um total de 277 participantes foi recrutado a partir de um hospital terciário e de um centro comunitário de saúde, incluindo 167 pacientes com carcinoma de células escamosas do esôfago, 55 pacientes com doença esofágica benigna e 55 controles saudáveis. A coorte do hospital terciário foi utilizada para o desenvolvimento do modelo e validação interna, enquanto a coorte do centro comunitário foi usada para validação externa. Os biomarcadores séricos pré-tratamento foram medidos antes do tratamento inicial, transformados logaritmicamente, padronizados utilizando os parâmetros da coorte de treinamento e inseridos em modelos de regressão logística diagnóstica e de riscos proporcionais de Cox prognósticos. O painel combinado apresentou maior discriminação diagnóstica do que qualquer marcador individual, com uma área sob a curva ROC de 0,869 na coorte de treinamento e de 0,842 na coorte de validação externa. Uma maior carga combinada de biomarcadores esteve associada a comprimento tumoral de pelo menos 5 cm, doença pT3–4, metástase linfonodal e estádio III–IV segundo o sistema tumor-nódulo-metástase. Na análise de sobrevida, a alta carga combinada de biomarcadores predisse independentemente uma pior sobrevida global e sobrevida livre de progressão após ajuste para os principais fatores clinicopatológicos. O modelo prognóstico integrado, combinando carga de biomarcadores com variáveis clinicopatológicas, superou o estadiamento tumor-nódulo-metástase isolado, apresentando um índice C de 0,792 na coorte de treinamento e de 0,761 na validação externa. Esses achados apoiam o uso do painel sérico de antígeno carcinoembrionário, antígeno de carcinoma de células escamosas e antígeno carboidrato 125 como um complemento prático e não invasivo para avaliação pré-tratamento e estratificação individualizada de risco no carcinoma de células escamosas do esôfago.

Introdução

O carcinoma de células escamosas do esôfago é um importante subtipo histológico do câncer de esôfago e continua sendo um peso clínico substancial na Ásia Oriental, particularmente na China1. Embora o diagnóstico endoscópico, a avaliação por imagem, a cirurgia, a quimiorradioterapia e o tratamento sistêmico tenham melhorado o manejo clínico, o prognóstico permanece insatisfatório para muitos pacientes2. Um motivo importante é que a doença é frequentemente detectada após a invasão local ou disseminação nodal já ter ocorrido3. Outro motivo é que pacientes com o mesmo estadiamento de tumor-nódulo-metástase podem ainda diferir na resposta ao tratamento, no risco de recorrência e no desfecho de sobrevida4. Essas diferenças indicam que o estadiamento anatômico isoladamente não consegue descrever completamente a variabilidade biológica do carcinoma de células escamosas do esôfago.

A avaliação clínica atual depende principalmente da endoscopia com biópsia, do estadiamento radiológico e da avaliação patológica pós-operatória. Esses métodos são indispensáveis, mas apresentam limitações quando utilizados para monitoramento repetido, estimativa de risco pré-tratamento ou triagem ampla. A endoscopia é invasiva e menos adequada para acompanhamentos frequentes, enquanto a tomografia computadorizada e a ultrassonografia endoscópica podem não detectar invasões sutis ou pequenas lesões metastáticas5. Modelos prognósticos baseados em imagem e moleculares têm aprimorado a predição de risco no carcinoma de células escamosas do esôfago, mas muitos exigem plataformas especializadas, pós-processamento de imagens, sequenciamento tecidual ou fluxos computacionais que não estão rotineiramente disponíveis em todos os laboratórios clínicos6,7. Uma abordagem baseada em sangue de baixo custo e repetível pode, portanto, fornecer informações complementares úteis, especialmente quando os clínicos necessitam de estratificação de risco pré-tratamento antes da terapia definitiva.

Os marcadores tumorais séricos são atrativos neste contexto porque estão rotineiramente disponíveis, são minimamente invasivos e fáceis de repetir. O antígeno carcinoembrionário reflete a carga tumoral e a diferenciação celular anormal, enquanto o antígeno de carcinoma de células escamosas está mais intimamente associado à transformação maligna do epitélio escamoso8. O antígeno carboidrato 125 tem sido associado à atividade inflamatória sistêmica, envolvimento seroso e progressão da doença em várias neoplasias9. Esses marcadores não representam o mesmo sinal biológico. Em vez disso, podem capturar dimensões sobrepostas, mas distintas, da carga tumoral, fenótipo escamoso, resposta sistêmica e interação entre hospedeiro e tumor. Por essa razão, um painel combinado pode apresentar desempenho superior ao de qualquer marcador isolado quando o objetivo é identificar o carcinoma de células escamosas do esôfago e estimar o risco clínico10.

Estudos anteriores avaliaram marcadores tumorais séricos, indicadores inflamatórios, assinaturas de imagem, perfis moleculares e modelos prognósticos compostos no carcinoma de células escamosas de esôfago e em cânceres gastrointestinais relacionados11,12. No entanto, muitos modelos publicados focam apenas no diagnóstico ou no prognóstico, utilizam coortes de centro único, carecem de validação externa independente ou fornecem detalhes limitados sobre transformação dos marcadores, seleção de pontos de corte, calibração e reprodutibilidade do modelo. A novidade do presente estudo é o desenvolvimento de um painel sérico prático com três marcadores que utiliza antígeno carcinoembrionário, antígeno de carcinoma de células escamosas e antígeno carboidrato 125, todos rotineiramente mensurados, para apoiar tanto a discriminação diagnóstica quanto a estratificação de risco prognóstica dentro de um único fluxo de trabalho envolvendo dois centros. O modelo foi desenvolvido em uma coorte de hospital terciário e posteriormente testado sem reotimização em uma coorte independente de centro comunitário, permitindo a avaliação de sua estabilidade em diferentes contextos clínicos.

Este estudo desenvolveu e validou um painel combinado de biomarcadores séricos baseado no antígeno carcinoembrionário, antígeno de carcinoma de células escamosas e antígeno carboidrato 125. A análise seguiu dois objetivos interligados. O primeiro foi avaliar se o painel combinado melhorou a discriminação diagnóstica entre carcinoma de células escamosas do esôfago e controles não malignos em comparação com marcadores séricos individuais. O segundo foi determinar se a carga combinada de biomarcadores pré-tratamento acrescentou informações prognósticas além das variáveis clinicopatológicas convencionais e do estadiamento tumor-nódulo-metástase. Essa estrutura permitiu ao estudo avaliar se um painel de biomarcadores séricos rotineiramente disponível poderia funcionar como um complemento não invasivo ao diagnóstico anatomopatológico, à avaliação por imagem e ao estadiamento anatômico na avaliação clínica pré-tratamento.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Protocolo

Este estudo envolvendo participantes humanos, registros clínicos e amostras de soro foi conduzido de acordo com a Declaração de Helsinque e os requisitos institucionais para pesquisa com seres humanos13. O protocolo do estudo foi revisado e aprovado pelo Hospital Provincial de Medicina Chinesa de Jiangsu sob o número de aprovação CJ28J12-45. Para dados clínicos anonimizados e amostras residuais de soro coletadas retrospectivamente, a exigência de consentimento informado escrito adicional foi dispensada de acordo com as regulamentações éticas institucionais. Para amostras coletadas prospectivamente, o consentimento informado escrito foi obtido antes da inclusão. Todas as informações dos participantes e amostras de soro foram anonimizadas antes da análise. Identificadores do estudo foram utilizados para vinculação dos dados, e nenhuma informação pessoal identificável foi incluída no conjunto de dados analítico.

Desenho do estudo e alocação da coorte

Este estudo observacional ambispectivo com dois centros avaliou o valor diagnóstico e prognóstico de um painel combinado de biomarcadores séricos que inclui antígeno carcinoembrionário (CEA), antígeno de carcinoma de células escamosas (SCC-Ag) e antígeno carboidrato 125 (CA125) no carcinoma de células escamosas do esôfago (ESCC). Dados retrospectivos foram obtidos a partir de registros clínicos elegíveis e amostras residuais de soro pré-tratamento, e o recrutamento prospectivo foi utilizado para coletar amostras adicionais de soro pré-tratamento e para completar o acompanhamento dentro do mesmo arcabouço do estudo. Os participantes foram recrutados a partir de um hospital terciário e de um centro comunitário de saúde entre janeiro de 2021 e dezembro de 2024, com acompanhamento contínuo até 31 de dezembro de 2025. O Centro A foi o hospital terciário e serviu como coorte de treinamento para o desenvolvimento do modelo, estimativa de coeficientes, seleção de pontos de corte e validação interna. O Centro B foi o centro comunitário de saúde e atuou como coorte de validação externa. O estudo foi relatado de acordo com as diretrizes Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD)14.

Um total de 277 participantes foi incluído, sendo 194 do Centro A e 83 do Centro B. A coorte de treinamento incluiu 114 pacientes com CECE, 40 controles com doenças esofágicas benignas e 40 controles saudáveis. A coorte de validação externa incluiu 53 pacientes com CECE, 15 controles com doenças esofágicas benignas e 15 controles saudáveis. A alocação por centro foi utilizada em vez de divisão aleatória para reduzir vazamento de informação e testar a estabilidade do modelo em um ambiente clínico independente. A análise diagnóstica comparou os níveis séricos de CEA, SCC-Ag e CA125 entre pacientes com CECE, pacientes com doenças esofágicas benignas e controles saudáveis. A análise prognóstica restringiu-se aos pacientes com CECE e avaliou se a carga combinada de biomarcadores melhorou a estratificação de risco para sobrevida global (OS) e sobrevida livre de progressão (PFS). O delineamento do estudo, triagem dos participantes, alocação das coortes, fluxo de trabalho dos biomarcadores séricos, desenvolvimento do modelo diagnóstico, validação externa e comparação dos modelos prognósticos são resumidos na Figura 1.

O fluxo de participantes incluiu triagem, exclusões, agrupamento diagnóstico e alocação baseada em centros. Um total de 326 indivíduos foi triado. Quarenta e nove indivíduos foram excluídos, incluindo 12 com tratamento antitumoral antes da coleta de sangue, 8 com outra neoplasia primária, 9 com infecção grave, doença autoimune ou comorbidades não controladas que poderiam afetar os marcadores tumorais séricos, 11 com interferência por hemólise, lipemia, icterícia, volume sérico insuficiente ou intervalo prolongado de processamento e 9 com dados clínicos, patológicos ou de acompanhamento essenciais ausentes. A população analítica final compreendeu 277 participantes: 167 pacientes com CECE, 55 controles com doenças esofágicas benignas e 55 controles saudáveis.

Justificativa do tamanho da amostra

O tamanho da amostra foi determinado pela disponibilidade consecutiva de participantes elegíveis, amostras séricas pré-tratamento e informações de acompanhamento durante o período predeterminado do estudo. O modelo diagnóstico utilizou três biomarcadores séricos contínuos como preditores candidatos. Na coorte de treinamento, estavam disponíveis 114 casos de CECE e 80 controles não CECE, correspondendo a 38,0 casos de CECE e 26,7 controles não CECE por preditor biomarcador candidato. Isso apoiou uma regressão logística de baixa dimensionalidade e reduziu o risco de superajuste. A coorte de validação externa incluiu 53 casos de CECE e 30 controles não CECE e foi utilizada apenas para validação, sem reestimação dos coeficientes. A justificativa do tamanho da amostra esteve alinhada aos princípios atuais de modelos preditivos, que enfatizam a frequência do desfecho, o número de parâmetros preditores candidatos, o desempenho esperado do modelo e a validação independente, em vez da divisão aleatória dos dados15.

Recrutamento de participantes, elegibilidade e coleta de dados

Os participantes foram recrutados continuamente durante o período do estudo. No Centro A, pacientes com CECE foram recrutados dos departamentos de cirurgia torácica, gastroenterologia e oncologia. No Centro B, pacientes com CECE foram identificados por meio de triagem baseada na comunidade, registros de acompanhamento ou encaminhamentos, e foram incluídos apenas quando havia confirmação histopatológica e amostras de soro pré-tratamento disponíveis. Os controles com doenças esofágicas benignas foram recrutados entre indivíduos que realizaram gastroscopia por disfagia, sintomas de refluxo ou suspeita de anormalidades esofágicas e que apresentaram achados patológicos não malignos. Os controles saudáveis foram selecionados a partir de exames de rotina realizados no mesmo período e não tinham histórico de neoplasia, infecção ativa, disfunção hepática ou renal grave, ou evidência de imagem/endoscópica de lesões ocupantes de espaço no esôfago.

Os pacientes com CCEE foram considerados elegíveis se apresentassem CCEE primário confirmado por biópsia gastroscópica ou por exame anatomopatológico pós-operatório, não tivessem recebido tratamento antitumoral antes da coleta de sangue e possuíssem dados clínicos basais completos, registros patológicos e amostras de soro pré-tratamento disponíveis. Os participantes foram excluídos se tivessem outra neoplasia primária, tratamento antitumoral prévio antes da coleta de sangue, infecção aguda grave, doença autoimune ativa, comorbidades não controladas que pudessem afetar os níveis séricos de marcadores tumorais, hemólise visível, lipemia, interferência por icterícia, volume sérico insuficiente, variáveis clínicas essenciais ausentes ou dados de acompanhamento indisponíveis. A análise prognóstica foi limitada aos pacientes com CCEE que tinham estágio tumor-nódulo-metástase (TNM) disponível e desfechos de sobrevida ou progressão mensuráveis. Pacientes com acompanhamento inferior a 6 meses foram mantidos se ocorresse morte ou progressão dentro desse período.

As variáveis basais incluíram idade, sexo, histórico de tabagismo, histórico de consumo de álcool, índice de massa corporal, centro participante, grupo diagnóstico, tipo de lesão e níveis séricos de CEA, SCC-Ag e CA125. Para pacientes com CECE, variáveis adicionais incluíram localização do tumor, comprimento do tumor, diferenciação histológica, profundidade de invasão, estado dos linfonodos, estágio TNM, invasão linfovascular, modalidade de tratamento inicial, recorrência, progressão, estado de sobrevida e data da última consulta de acompanhamento. O histórico de tabagismo foi definido como tabagismo atual ou tabagismo regular prévio de pelo menos 100 cigarros durante a vida. O histórico de consumo de álcool foi definido como ingestão de álcool pelo menos uma vez por semana durante mais de 6 meses. A classificação TNM foi determinada de acordo com a oitava edição do sistema de estadiamento do American Joint Committee on Cancer/Union for International Cancer Control para câncer de esôfago16. Lâminas histopatológicas de casos de CECE e lesões benignas foram revisadas independentemente por dois patologistas seniores, e quaisquer discordâncias foram resolvidas por um terceiro patologista.

Dois pesquisadores treinados extraíram independentemente informações clínicas de prontuários eletrônicos, laudos de patologia, sistemas de informações laboratoriais, registros de tratamento, registros de acompanhamento e registros de óbito, utilizando um dicionário de dados pré-definido. As discrepâncias foram resolvidas mediante verificação dos registros originais, com um terceiro pesquisador tomando a decisão final quando necessário. A localização do tumor foi categorizada como esôfago torácico superior, médio ou inferior. A diferenciação histológica foi classificada como bem, moderadamente ou pouco diferenciado. As unidades de variáveis contínuas foram padronizadas entre os dois centros participantes antes da análise.

Coleta de amostras de sangue, processamento de soro e medição de biomarcadores

Todas as amostras de sangue foram coletadas antes do tratamento inicial, dentro de 7 dias após a confirmação patológica, e pelo menos 3 dias antes do início do tratamento. Amostras de sangue venoso periférico de 5–8 mL foram coletadas entre 7h00 e 9h00 da manhã, após jejum noturno, utilizando tubos com separador de soro. A coleta foi adiada se o participante tivesse recebido transfusão sanguínea, infusão de albumina em grande volume ou procedimento invasivo nas 72 horas anteriores à coleta. As amostras foram deixadas coagular em temperatura ambiente por 30 minutos e, em seguida, centrifugadas a 1.500 × g por 10 minutos. O soro foi separado e fracionado em 3–5 tubos identificados com código de barras, com 300–500 µL por alíquota. As alíquotas foram armazenadas a −80°C até a análise, e nenhuma alíquota foi submetida a mais de um ciclo de congelamento-descongelamento. Foram excluídas amostras com hemólise visível, lipemia, interferência por icterícia, volume insuficiente ou intervalo entre coleta e congelamento superior a 2 horas.

Os níveis séricos de CEA, SCC-Ag e CA125 foram medidos utilizando sistemas automatizados de imunoensaio por quimioluminescência, conforme as instruções dos fabricantes. As alíquotas séricas foram descongeladas a 4°C antes da análise, misturadas suavemente e analisadas em uma única corrida, sempre que possível. Caso fosse necessário realizar testes em lotes, a ordem das amostras foi organizada para evitar agrupamentos sistemáticos por status da doença, centro, estágio patológico ou resultado do acompanhamento. As amostras que excederam a faixa de medição analítica foram diluídas e retestadas de acordo com as instruções do reagente. O pessoal do laboratório estava cegado quanto ao grupo dos participantes, estágio patológico, status de tratamento e resultado do acompanhamento.

Os limiares clínicos foram de 5,0 ng/mL para CEA, 1,5 ng/mL para SCC-Ag e 35 U/mL para CA125, com base nos padrões locais do laboratório e nos intervalos de referência dos fabricantes. Esses limiares foram utilizados para definir o aumento dos marcadores e a alta carga combinada de biomarcadores para as análises de associação clinicopatológica e de estratificação de sobrevida. Para a classificação diagnóstica, pontos de corte baseados em dados foram selecionados apenas na coorte de treinamento utilizando o índice de Youden e, em seguida, aplicados inalterados à coorte de validação externa. A calibração do equipamento e o controle interno de qualidade foram realizados antes dos testes. Controles de alto e baixo níveis foram incluídos durante cada dia de testagem, e os testes prosseguiram apenas quando os resultados do controle de qualidade estavam dentro da faixa aceita.

A reprodutibilidade entre ensaios e entre centros foi avaliada antes da análise final do modelo utilizando alíquotas séricas de ligação e materiais de controle de qualidade de rotina, todos cegados. Um conjunto de ligação composto por 30 alíquotas séricas cegadas foi testado nas duas rotinas laboratoriais. Os coeficientes de variação entre centros foram de 4,8% para CEA, 5,6% para SCC-Ag e 5,1% para CA125. Os coeficientes de correlação intraclasse correspondentes foram 0,94 para CEA, 0,92 para SCC-Ag e 0,93 para CA125. Nenhuma recalibração específica do ensaio por centro foi realizada, pois nenhum desvio sistemático excedeu o intervalo pré-definido de controle de qualidade laboratorial. Os valores finais dos biomarcadores foram harmonizados utilizando padronização de unidades e padronização estatística baseada na coorte de treinamento antes da construção do modelo.

Definição combinada de biomarcadores e construção do modelo

O painel combinado de biomarcadores séricos consistiu em CEA, SCC-Ag e CA125. Para a análise de associação clinicopatológica e a estratificação de sobrevida de Kaplan-Meier, cada marcador foi classificado como elevado ou não elevado de acordo com o limiar clínico predefinido. A alta carga combinada de biomarcadores foi definida como a elevação de pelo menos dois dos três marcadores. Para modelagem diagnóstica e prognóstica, os três biomarcadores foram mantidos como variáveis contínuas, transformadas utilizando o logaritmo natural e padronizadas utilizando a média e o desvio padrão da coorte de treinamento. Os mesmos parâmetros de transformação foram aplicados à coorte de validação externa.

Os biomarcadores padronizados com transformação logarítmica foram calculados utilizando os seguintes parâmetros da coorte de treinamento:

zlnCEA = (lnCEA - 1,42)/0,71

zlnSCC - Ag = (lnSCC - Ag - 0,28)/0,57

zlnCA125 = (lnCA125 - 3,05)/0,62

O painel diagnóstico combinado foi construído utilizando regressão logística multivariável na coorte de treinamento. O preditor linear diagnóstico foi calculado da seguinte forma:

LPdiagnostic = -0,46 + 0,59 × zlnCEA + 1,05 × zlnSCC - Ag+0,42 × zlnCA125

A probabilidade prevista individual de CECE foi calculada da seguinte forma:

PESCC = 1/1+exp(-LPdiagnostic)

O ponto de corte diagnóstico ideal para o painel combinado foi 0,57, selecionado na coorte de treinamento utilizando o índice de Youden e aplicado inalterado na validação externa.

A pontuação do biomarcador prognóstico foi construída utilizando modelagem de riscos proporcionais de Cox. O modelo baseado apenas no estadiamento TNM foi usado como comparador para o estadiamento anatômico. O modelo de biomarcadores utilizou a carga combinada de biomarcadores. O modelo clínico-patológico utilizou idade, comprimento do tumor, diferenciação histológica, estadiamento pT, status dos linfonodos e modalidade de tratamento inicial. O modelo integrado acrescentou uma alta carga combinada de biomarcadores ao modelo clínico-patológico. Para a sobrevida global (OS), o preditor linear prognóstico integrado foi calculado da seguinte forma:

LPOS = 0,33 × idade ≥65 anos + 0,36 × comprimento do tumor ≥5 cm + 0,25 × diferenciação pobre + 0,31 × pT3

- 4 estágios + 0,66 × metástase linfonodal

-0,58 × cirurgia radical - tratamento baseado

+0,81 × alta carga combinada de biomarcadores

Para PFS, o preditor linear prognóstico integrado foi calculado da seguinte forma:

LPPFS = 0,27 × idade ≥ 65 anos + 0,31 × comprimento do tumor ≥ 5 cm  + 0,24 × diferenciação pobre + 0,25 × pT3

-4 estágios + 0,55 × metástase linfonodal

- 0,46 × tratamento baseado em cirurgia radical

+0,71 × alta carga combinada de biomarcadores

Todas as variáveis binárias nas equações prognósticas foram codificadas como 1 quando presentes e 0 quando ausentes. Todos os coeficientes, parâmetros de padronização e pontos de corte foram estimados na coorte de treinamento e aplicados diretamente à coorte de validação externa sem reotimização.

Parâmetros diagnósticos e prognósticos

O diagnóstico patológico foi utilizado como padrão de referência diagnóstica. O desfecho diagnóstico primário foi a discriminação entre CECE e controles não CECE, incluindo doenças esofágicas benignas e controles saudáveis. Os desfechos diagnósticos secundários incluíram a discriminação entre CECE e doenças esofágicas benignas, CECE e controles saudáveis, e CECE em estágio inicial e controles não malignos. CECE em estágio inicial foi definido como doença nos estágios I–II da classificação TNM. O desempenho diagnóstico foi avaliado utilizando curvas de característica operacional do receptor, área sob a curva, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo, valor preditivo negativo, acurácia, escore F1, curvas de precisão-revocação, curvas de calibração, escores de Brier, interceptos de calibração, inclinações de calibração e análise de curva de decisão.

A análise prognóstica foi realizada apenas em pacientes com CECE. O desfecho prognóstico primário foi a SO, definida como o intervalo entre a data do primeiro tratamento antitumoral definitivo e o óbito por qualquer causa. O desfecho prognóstico secundário foi a SLR, definida como o intervalo entre o início do tratamento e o progresso documentado da doença, recorrência ou morte. Para pacientes submetidos à cirurgia radical, recorrência local, metástase distante ou morte relacionada ao tumor foram consideradas eventos de SLR quando não havia lesão residual após a cirurgia. Para pacientes que receberam quimiorradioterapia definitiva ou tratamento paliativo, o progresso foi determinado com base em achados de imagem, avaliação endoscópica e avaliação clínica.

Os dados de acompanhamento foram obtidos por meio de visitas ambulatoriais, registros de internação hospitalar, registros de acompanhamento comunitário, registros de encaminhamento e contato telefônico. Os pacientes foram acompanhados a cada 3 meses durante os primeiros 2 anos após o tratamento, a cada 6 meses entre o terceiro e o quinto ano e anualmente a partir de então. Os pacientes sem morte, recorrência ou progressão até a data final do acompanhamento foram censurados na data do último contato confirmado. Os eventos desfecho foram revisados independentemente por dois investigadores. Quando as datas dos eventos diferiam entre as fontes, os laudos de imagem, os registros de alta, os laudos endoscópicos, os documentos de encaminhamento e os registros de óbito foram verificados para determinar a data final do evento. A data-limite para o acompanhamento foi 31 de dezembro de 2025, para ambos os centros participantes.

Análise estatística

A análise estatística foi realizada utilizando R 4.3.2 e SPSS 27.0. As variáveis contínuas foram resumidas como média ± desvio padrão ou mediana (intervalo interquartil), conforme a distribuição. As variáveis categóricas foram resumidas como contagens e porcentagens. As comparações entre grupos foram realizadas utilizando o teste t para amostras independentes, teste de Mann–Whitney U, análise de variância de um fator, teste de Kruskal–Wallis, teste qui-quadrado ou teste exato de Fisher, conforme apropriado. Os dados ausentes foram avaliados antes da construção do modelo. Os participantes com status diagnóstico principal, valores de biomarcadores pré-tratamento, estágio TNM ou dados de desfecho de sobrevida/progressão ausentes foram excluídos de acordo com os critérios de elegibilidade pré-definidos. Covariáveis não principais com menos de 5,0% de dados ausentes foram tratadas por meio de imputação múltipla por equações encadeadas, com 20 conjuntos de dados imputados e 20 iterações17. Os modelos de imputação incluíram grupo diagnóstico, centro, idade, sexo, histórico de tabagismo, uso de álcool, valores de biomarcadores, estágio TNM, modalidade de tratamento, status de sobrevida global (OS), status de sobrevida livre de progressão (PFS) e tempo de acompanhamento. Análises de caso completo foram realizadas como análises de sensibilidade.

O modelo diagnóstico foi desenvolvido na coorte de treinamento. Curvas de característica operacional do receptor foram utilizadas para calcular a área sob a curva, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo, valor preditivo negativo, acurácia e escore F1. As áreas sob a curva foram comparadas utilizando o teste de DeLong18. Curvas de precisão-revocação foram utilizadas como avaliação diagnóstica complementar. A calibração foi avaliada por meio de curvas de calibração, escores de Brier, interceptos de calibração e inclinações de calibração. A utilidade clínica foi avaliada utilizando análise de curva de decisão19. A validação interna foi realizada utilizando 1.000 reamostragens bootstrap para estimar a discriminação e calibração corrigidas para otimismo. A validação externa foi realizada aplicando diretamente a equação da coorte de treinamento, os parâmetros de padronização e o ponto de corte ao Centro B, sem refitagem.

Para a análise prognóstica, curvas de Kaplan-Meier foram geradas para comparar a SO e a PFS entre os grupos com diferentes cargas de biomarcadores, e o teste log-rank foi utilizado para avaliar as diferenças na sobrevida. A regressão de riscos proporcionais de Cox foi usada para estimar as razões de risco e os intervalos de confiança de 95%. Variáveis com relevância clínica e variáveis associadas aos desfechos na análise univariável foram consideradas para modelos multivariáveis. O desempenho do modelo foi avaliado utilizando o índice C de Harrell, curvas ROC dependentes do tempo, curvas de calibração, escores de Brier e análise de curva de decisão20. A calibração prognóstica foi avaliada em 1, 3 e 5 anos. A suposição de riscos proporcionais foi verificada por meio dos resíduos de Schoenfeld e gráficos de sobrevida log-menos-log21. Os valores de P globais do teste de Schoenfeld foram 0,42 para o modelo de SO e 0,37 para o modelo de PFS. A multicolinearidade foi avaliada utilizando os fatores de inflação da variância antes da interpretação final do modelo, e todas as variáveis candidatas nos modelos diagnósticos e prognósticos finais apresentaram fatores de inflação da variância abaixo de 2,1. O valor prognóstico incremental além do estadiamento TNM e dos modelos clínico-patológicos convencionais foi avaliado utilizando a melhoria na reclassificação líquida e a melhoria na discriminação integrada. Os parâmetros do modelo estimados na coorte de treinamento foram aplicados à coorte de validação externa sem reajuste22. Todos os testes foram bicaudais, e P < 0,05 foi considerado estatisticamente significativo.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Resultados

Fluxo dos participantes e reprodutibilidade do ensaio

Um total de 326 indivíduos foram triados, e 49 foram excluídos: 12 haviam recebido tratamento antitumoral antes da coleta de sangue, 8 tinham outra neoplasia primária, 9 tinham infecção grave, doença autoimune ou comorbidades não controladas que poderiam afetar os marcadores tumorais séricos, 11 tinham interferência por hemólise, lipemia ou icterícia, volume sérico insuficiente ou intervalo prolongado de processamento, e 9 ...

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Discussão

Este estudo multicêntrico desenvolveu e validou externamente um painel combinado de biomarcadores séricos que integra CEA, SCC-Ag e CA125 para avaliação diagnóstica e prognóstica no CECE. O painel combinado superou cada biomarcador individual na distinção entre CECE e controles não malignos e manteve discriminação aceitável na coorte de validação externa. Esse achado é consistente com estudos prévios em CECE que mostram que marcadores tumorais séricos podem fornecer informações clinicamente relevantes para diagnóstico e ...

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Divulgações

Os autores não têm nada a declarar.

Agradecimentos

Os autores agradecem ao pessoal do Departamento de Medicina Laboratorial, Hospital Provincial de Medicina Chinesa de Jiangsu, Hospital Afiliado da Universidade de Medicina Chinesa de Nanjing e Centro de Saúde da Comunidade Nanhu, Nanjing, pelo apoio na coleta de amostras, testes laboratoriais e gerenciamento de dados.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Acessar Calibradores de CEABeckman Coulter33205Calibração para ensaio de CEA sérico
Acessar Controles de Qualidade de CEABeckman Coulter33029Controle interno de qualidade diário para ensaio de CEA sérico
Pacote de Reagentes Access CEABeckman Coulter33200Medição de CEA sérico no sistema de imunoensaio UniCel DxI 800 Access
Micropipeta ajustável, 100–1000 µLEppendorf3123000063Aliquotamento de soro após centrifugação
Calibradores ARCHITECT CA 125 IIAbbott Diagnostics02K4502Calibração para ensaio de CA125 sérico
Controles ARCHITECT CA 125 IIAbbott Diagnostics02K4511Controle interno de qualidade diário para ensaio de CA125 sérico
Kit de Reagentes ARCHITECT CA 125 IIAbbott Diagnostics02K4529Medição de CA125 sérico no Analisador de Imunoensaio ARCHITECT i2000SR
Analisador de Imunoensaio ARCHITECT i2000SRAbbott Diagnosticsi2000SRPlataforma automatizada de imunoensaio quimioluminescente com micropartículas para testes de SCC-Ag e CA125
Calibrador ARCHITECT SCCAbbott Diagnostics8D1801Calibração para ensaio de SCC-Ag sérico
Controles ARCHITECT SCCAbbott Diagnostics8D1810Controle interno de qualidade diário para ensaio de SCC-Ag sérico
Kit de Reagentes ARCHITECT SCCAbbott Diagnostics8D1828Medição de SCC-Ag sérico no Analisador de Imunoensaio ARCHITECT i2000SR
Impressora de etiquetas com código de barrasBradyBMP51Rotulagem com código de barras de alíquotas de soro e frascos criogênicos
Agulha para coleta de sangueBD Biosciences367286Coleta de sangue venoso periférico
Caixa de armazenamento criogênicoCorning431131Armazenamento organizado de alíquotas de soro congeladas
Frascos criogênicos, 2,0 mL, rosca externa, autoportantesCorning430659Armazenamento de alíquotas de soro rotuladas com código de barras a −80 °C
Formulário de extração de dados e dicionário de dados pré-definidoEquipe do estudoNão aplicávelExtração padronizada de variáveis clínicas, patológicas, laboratoriais e de acompanhamento
Pacote dcurvesPacote RVersão 0,4,0Análise de curva de decisão e estimativa de benefício clínico líquido
Sistema de prontuário eletrônicoHospitais participantesNão aplicávelExtração de dados demográficos, clínicos, de tratamento e de acompanhamento
Pontas de pipeta filtradas, 100–1000 µLEppendorf30073594Aliquotamento de soro com controle de contaminação
Pacote ggplot2Pacote RVersão 3,5,1Visualização estatística e preparação de figuras
IBM SPSS StatisticsIBMVersão 27,0Comparações basais e verificação estatística complementar
Sistema de gerenciamento de informações laboratoriaisLaboratório do hospital participanteNão aplicávelRecuperação e vinculação de registros de testes de biomarcadores séricos
Pacote micePacote RVersão 3,16,0Imputação múltipla por equações encadeadas
Pacote nricensPacote RVersão 1,6Análise de melhoria na reclassificação líquida
Sistema de laudos patológicosHospitais participantesNão aplicávelConfirmação do diagnóstico de CECE, patologia benigna, características do tumor e variáveis relacionadas ao estadiamento
Pacote pROCPacote RVersão 1,18,5Análise de curva ROC (característica de operação do receptor) e comparação de DeLong
Software estatístico RFundação R para Computação EstatísticaVersão 4,3,2Análise estatística, construção e validação de modelos e geração de figuras
Centrífuga refrigeradaEppendorf5810 RSeparção de soro por centrifugação a 1.500 x g durante 10 minutos
Pacote rmsPacote RVersão 6,8-1Análise de calibração, construção de nomogramas e suporte ao modelo de regressão
Tubo de coleta de sangue com separação de soro, 5 mLBD Biosciences367955Coleta de sangue venoso periférico em jejum para testes de biomarcadores séricos
Pacote survivalPacote RVersão 3,5-7Regressão de riscos proporcionais de Cox e análise de sobrevida
Pacote survminerPacote RVersão 0,4,9Visualização da curva de Kaplan–Meier
Formulário de registro de acompanhamento por telefoneEquipe do estudoNão aplicávelColeta e verificação de informações sobre sobrevida, recorrência, progressão e última data de contato
Pacote timeROCPacote RVersão 0,4Análise de curva ROC (característica de operação do receptor) dependente do tempo
Freezer de ultra baixa temperaturaThermo Fisher ScientificTSX60086AArmazenamento de alíquotas de soro a −80 °C
Sistema de Imunoensaio UniCel DxI 800 AccessBeckman CoulterDxI 800Plataforma automatizada de imunoensaio quimioluminescente para testes de CEA sérico

Referências

  1. Bray F, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2024;74(3):229-263.
  2. Huang Y, et al. Postoperative serum squamous cell carcinoma antigen and carcinoembryonic antigen predict overall survival in surgical patients with esophageal squamous cell carcinoma. Front Oncol. 2023;13:1263990.
  3. Pi Y, et al. Validation of serum cystatin SN detection for diagnosis and poor prognosis of esophageal squamous cell carcinoma. Front Oncol. 2024;14:1337707.
  4. Wang W, et al. A novel molecular and clinical staging model to predict survival for patients with esophageal squamous cell carcinoma. Oncotarget. 2016;7(39):63526-63536.
  5. Puli SR, et al. Staging accuracy of esophageal cancer by endoscopic ultrasound: A meta-analysis and systematic review. World J Gastroenterol. 2008;14(10):1479-1490.
  6. Li T, et al. ESCCPred: A machine learning model for diagnostic prediction of early esophageal squamous cell carcinoma using autoantibody profiles. Br J Cancer. 2024;131(5):883-894.
  7. Guo JC, et al. Protein-coding genes combined with long noncoding RNA as a novel transcriptome molecular staging model to predict the survival of patients with esophageal squamous cell carcinoma. Cancer Commun. 2018;38(1):4.
  8. Kosugi S, et al. Clinical significance of serum carcinoembryonic antigen, carbohydrate antigen 19-9, and squamous cell carcinoma antigen levels in esophageal cancer patients. World J Surg. 2004;28(7):680-685.
  9. Huang C, et al. Clinical significance of serum CA125, CA19-9, CA72-4, and fibrinogen-to-lymphocyte ratio in gastric cancer with peritoneal dissemination. Front Oncol. 2019;9:1159.
  10. Yang Y, et al. Clinical use of tumor biomarkers in prediction for prognosis and chemotherapeutic effect in esophageal squamous cell carcinoma. BMC Cancer. 2019;19(1):526.
  11. Wu LL, et al. Preoperative squamous cell carcinoma antigen and albumin serum levels predict the survival of patients with stage T1-3N0M0 esophageal squamous cell carcinoma: A retrospective observational study. J Cardiothorac Surg. 2020;15(1):115.
  12. Wu LL, et al. Prognostic modeling of patients undergoing surgery alone for esophageal squamous cell carcinoma: A histopathological and computed tomography based quantitative analysis. Front Oncol. 2021;11:565755.
  13. World Medical Association. World Medical Association Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human participants. JAMA. 2025;333(1):71-74.
  14. Moons KGM, et al. Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): Explanation and elaboration. Ann Intern Med. 2015;162(1):W1-W73.
  15. Riley RD, et al. Calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ. 2020;368:m441.
  16. Amin MB, et al., editors. AJCC Cancer Staging Manual. 8th ed. New York, NY: Springer; 2017.
  17. Rubin DB. Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. John Wiley & Sons; New York; 1987.
  18. DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: A nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837-845.
  19. Vickers AJ, Elkin EB. Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. Med Decis Making. 2006;26(6):565-574.
  20. Harrell FE Jr, Lee KL, Mark DB. Multivariable prognostic models: Issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med. 1996;15(4):361-387.
  21. Schoenfeld D. Partial residuals for the proportional hazards regression model. Biometrika. 1982;69(1):239-241.
  22. Royston P, Altman DG. External validation of a Cox prognostic model: Principles and methods. BMC Med Res Methodol. 2013;13:33.
  23. Mao W, et al. Clinical significance of preoperative serum tumor markers in esophageal squamous cell carcinoma. J Cancer Res Ther. 2014;10(Suppl):C179-C185.
  24. Hu J, et al. Prognostic significance of serum carcinoembryonic antigen and squamous cell carcinoma antigen in patients with esophageal squamous cell carcinoma undergoing radical esophagectomy. Transl Cancer Res. 2020;9(4):2460-2471.
  25. Mei X, et al. Predictive significance of CYFRA21-1, squamous cell carcinoma antigen and carcinoembryonic antigen for lymph node metastasis in patients with esophageal squamous cancer. Int J Biol Markers. 2019;34(2):200-204.
  26. Shimada H, et al. Prediction of survival with squamous cell carcinoma antigen in patients with resectable esophageal squamous cell carcinoma. Surgery. 2003;133(5):486-494.
  27. Rice TW, Patil DT, Blackstone EH. 8th edition AJCC/UICC staging of cancers of the esophagus and esophagogastric junction: Application to clinical practice. Ann Cardiothorac Surg. 2017;6(2):119-130.
  28. Qiao Y, et al. Tumor marker index based on preoperative SCC and CYFRA 21-1 is a significant prognostic factor for patients with resectable esophageal squamous cell carcinoma. Cancer Biomark. 2019;25(3):243-250.
  29. Yang M, et al. Computed tomography-based radiomics in predicting T stage and length of esophageal squamous cell carcinoma. Front Oncol. 2021;11:722961.
  30. Ye J, et al. Development and validation of a ferroptosis-related gene signature and nomogram for predicting the prognosis of esophageal squamous cell carcinoma. Front Genet. 2021;12:697524.
  31. Van Calster B, Vickers AJ. Calibration of risk prediction models: Impact on decision-analytic performance. Med Decis Making. 2015;35(2):162-169.
  32. Hong Z, et al. Prognostic value of carcinoembryonic antigen changes before and after operation for esophageal squamous cell carcinoma. World J Surg. 2022;46(11):2725-2732.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Reimpressões e permissões

Explorar mais artigos

Avaliação DiagnósticaAntígeno CarcinoembrionárioAntígeno do Carcinoma de Células EscamosasAntígeno Glicídico 125Estratificação de RiscoRegressão LogísticaRiscos Proporcionais de Cox
Fale conosco
Recomendar à biblioteca

Privacidade

Termos de Uso

Políticas

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Todos os direitos reservados.