Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Клиническое значение концентрации LDH в сыворотке для прогностической оценки крупноклеточного нейроэндокринного рака лёгких

568 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69352

⸱

30 декабря 2025 г.

 ,  ,  , 
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)

В этой статье

Краткое содержание

В исследовании изучались уровни LDH в сыворотке, которые значительно повышались у пациентов с крупноклеточным нейроэндокринным раком лёгких (LCNEC) и коррелировали с размером опухоли, стадией, дифференциацией и метастазами лимфатических узлов. LDH проявился как независимый прогностический фактор, демонстрируя высокую предсказательную точность, что указывает на его клиническую полезность в прогнозе LCNEC.

Аннотация

В данном исследовании изучаются особенности экспрессии сывороточной лактатдегидрогеназы (LDH) у пациентов с крупноклеточной нейроэндокринной карциномой легких (LCNEC) и оценивается её клиническая прогностическая значимость. Было проведено проспективное когортное исследование, в котором приняли 80 пациентов с LCNEC, принятых с января 2022 по январь 2024 года (группа случаев), а также 80 здоровых пациентов, прошедших медицинские осмотры в тот же период (контрольная группа). Уровни LDH в сыворотке измерялись количественно с помощью ферментно-связанного иммуносорбентного анализа (ELISA). Независимые факторы риска неблагоприятного прогноза анализировались с использованием модели многофакторной логистической регрессии (MLR). Прогностическая прогностическая способность LDH оценивалась с помощью кривой рабочей характеристики приёмника (ROC). Уровни LDH в сыворотке в этой группе были заметно выше, чем в контрольной группе (p < 0,05). Анализ подгрупп показал, что уровни ЛНГ у пациентов с максимальным диаметром опухоли ≥5 см, низкой вариацией, стадиями III-IV и метастазами лимфатических узлов были значительно выше, чем у эквивалентных референтных групп (все p < 0,05). Группа с плохим прогнозом имела более высокие уровни экспрессии ЛПНГ и частоты метастазирования лимфатических узлов по сравнению с группой хорошего прогноза (обе группы p < 0,05). MLR показало, что ЛПД (OR = 2,130, 95% ДИ: 1,312-3,465) и метастазирование лимфатических узлов являются автономными предикторами плохого прогноза (оба p < 0,05). Анализ ROC показал, что прогноз LDH прогнозирует с AUC 0,825 (95% CI: 0,752-0,898), оптимальным критическим значением 280,5 U/L, чувствительностью 75,0% и специфичностью 78,0%. Уровень LDH в сыворотке был аномально повышен у пациентов с LCNEC и значительно коррелировал с особенностями злокачественности опухоли, что может служить действительным биологическим маркером для оценки прогноза заболевания.

Введение

Как высокозлокачественный подтип специального рака лёгких (ЛК), крупноклеточная нейроэндокринная карцинома (LCNEC) выявила явную тенденцию развития частоты клинической диагностики и лечения в последние годы и привлекла большое внимание в клинических и научных областях1. Согласно статистике, LCNEC составляет от 3% до 5% всех случаев рака лёгких. По сравнению с другими типами LC, LCNEC обладает уникальным биологическим поведением и клиническими особенностями, такими как плохо различающиеся опухолевые клетки и быстрое развитие, что часто приводит к плохому прогнозу и пятилетнему уровню выживаемости менее 30%2. Тем не менее, в диагностике и лечении LCNEC всё ещё существует множество проблем, особенно отсутствие эффективных предиктивных индикаторов, что существенно влияет на развитие клинических планов лечения и прогноза пациентов.

При нормальных физиологических условиях уровень лактатдегидрогеназы (ЛДГ) в сыворотке относительно стабилен и поддерживается в узкомдиапазоне 3,4. Однако при патологическихизменениях 5, особенно при злокачественных опухолях, аномальная пролиферация опухолевых клеток часто сопровождается значительным увеличением метаболической активности, что приводит к значительному объему внутриклеточного высвобождения LDH, что, в свою очередь, приводит к аномально высокому уровню LDH всыворотке 6,7. Недавние клинические исследования подтвердили, что уровни LDH в сыворотке тесно связаны с биологическим поведением нескольких злокачественных опухолей. Их колебания не только указывают на инвазивность опухоли, но и служат ключевыми молекулярными маркерами для измерения прогрессирования заболевания и прогнозирования исходовпациентов 8,9,10.

В исследованиях рака лёгких клиническое значение LDH становится всё более признанным. Данные нескольких клинических исследований показывают, что уровни LDH в сыворотке у пациентов с немелкоклеточным раком лёгких (НМРЛ) и мелкоклеточным раком лёгких (SCLC) значительно выше, чем у здоровых людей. Важно отметить, что уровень этого увеличения существенно связан с клиникопатологическими особенностями опухоли, поскольку пациенты с более высокой нагрузкой на опухоли, поздними стадиями и более общими метастазами, как правило, демонстрируют более высокий уровень ЛДГ в сыворотке. Что ещё важнее, аномальные изменения этого биохимического индекса были тесно связаны с прогнозом заболевания упациентов 11, 12 и 13. В SCLC уровень LDH также включен в модель прогностической оценки, что делает его ключевым показателем для определения прогноза пациентов. Эти результаты заложили компактную основу для использования LDH в оценке прогноза LC.

Однако относительно мало исследований по LDH у пациентов с LCNEC, и его клиническая значимость для прогностической ценности LCNEC до сих пор неясна. Как подтип LC с особенностями нейроэндокринной дифференцировки, клеточное биологическое поведение и метаболические особенности LCNEC могут отличаться от других типов рака лёгких, а экспрессия и функция LDH в нём также могут бытьуникальными 14. Таким образом, методическое изучение экспрессии LDH в сыворотке и её клинической ценности у пациентов с LCNEC имеет множество значимых аспектов, что не только обогатит важное теоретическое понимание LCNEC, но и имеет существенную практическую ценность для улучшения клинического ведения пациентов.

Лактатдегидрогеназа (ЛДГ) — это системный биомаркер, который экономичен по сравнению с другими биомаркерами, поскольку отражает опухолевую нагрузку и гликолитическую активность; Однако он не является точным, так как увеличивается при заболеваниях печени илигемолизе 6,12. Другие линейные маркеры включают нейроноспецифическую энолазу (NSE), про-гастрин-рилизинг пептид (ProGRP). NSE менее последовательна, более чувствительна и специфична к нейроэндокринным опухолям высокой степени. Пространственно разрешенные биомаркеры визуализации, такие как измерения иммунных красителей (FDG), ПЭТ/КТ (SUVmax, MTV, TLG), предлагают прогностические данные и являются дорогими и совместимыми между платформами. Более эффективная прогностическая стратификация LCNEC достигается за счёт сочетания LDH с нейроэндокринными маркерами ивизуализации 11. В клинической практике измерение LDH зависит от условий теста, таких как чувствительность используемых веществ и корректирующие испытания. Пороговые значения указывают на межлабораторную изменчивость и требуют стандартизированных эталонных диапазонов. К причинам, которые можно интерпретировать, относятся гемолиз, дисфункция печени или системное воспаление, которые могут повысить уровень ЛПГ как таковы и, следовательно, повлиять на специфичность онкологического прогноза.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Это исследование строго придерживалось принципов медицинской этики и было одобрено этическим комитетом больницы кафедры торакальной хирургии Пекинской больницы грудной клетки, Столичного медицинского университета, Института исследований туберкулёза и опухолей грудного отделения в Пекине, Китай. Письменное информированное согласие было получено от зарегистрированных участников.

1. Испытуемые исследования

  1. Используйте проспективный дизайн когорты и выберите 80 пациентов с диагнозом LCNEC, принятых с февраля 2022 по январь 2024 года, включая 55 мужчин и 25 женщин с LCNEC в возрасте 45-75 лет (в среднем 62,5 ± 10,3 года) в когорте исследования. Одновременно в контрольную группу набирают 80 здоровых лиц, соответствующих возрасту и полу, включающую 48 мужчин (60%) и 32 женщины (40%) в возрасте от 40 до 70 лет, со средним возрастом 60,8 ± 9,5 лет.
  2. Включать лиц в возрасте ≥18 лет, диагноз LCNEC подтверждённый патоистологическимтестом 15, не получавших противоопухолевой терапии (включая лучевую терапию, химиотерапию, иммунотерапию и таргетную терапию) при первоначальном диагнозе; а также наличие полных клинических данных и условий для последующего наблюдения.
  3. Исключать лиц с сочетанием других первичных злокачественных опухолей, тяжёлых органических заболеваний, активных инфекционных заболеваний, психических расстройств или когнитивных нарушений, а также беременных или кормящих женщин.
  4. Для прогностической категоризации пациентов разделят на две группы по результатам последнего наблюдения: тех, у кого нет рецидива или метастазов, или с стабильным заболеванием после лечения, без передачи заболевания и живущими до конца наблюдения; а также с плохими результатами, характеризующимися рецидивом опухоли, дальними метастазами или смертностью по любой причине (включая смерть из-за прогрессирования опухоли или других причин во время наблюдения).

2. Методология исследования

  1. Сбор клинических данных
    1. Собирать данные, связанные с клиническими случаями, в стандартизированном методе с помощью специально разработанной формы отчёта о случаях (CRF), а также самостоятельно выполнять ввод и проверку данных двумя врачами с титулом лечащего врача или выше. Общие данные включают демографические характеристики: возраст, пол, рост, вес (ИМТ); Образ жизни: анамнез курения (определяется как более 6 последовательных месяцев со средним уровнем 10 и более сигарет в день), употребление алкоголя (определяется как минимум 3 напитка в неделю в течение как минимум одного года); и сопутствующие заболевания: предыдущая гипертония, сахарный диабет.
    2. Собирать клиникопатологические данные пациентов с LCNEC, включая особенности опухоли, её диаметр. Измерять послеоперационные патологические измерения в качестве основы; место распространения опухоли; степень патологической разницы: сильно дифференцированная, незаметно разделенная и слабо дифференцированная; Стадирование ТНМ: оценка стадирования опухолей строго следует8-му изданию Международной ассоциации по изучению рака легких (IASLC) по критериям стадирования TNM16 и использует многопрофильную комплексную модель тестирования; и метастазирование лимфатических узлов.
  2. Разработка плана лечения
    1. Согласно принципам индивидуализации и комплексности, проводите индивидуализированное и комплексное лечение под руководством междисциплинарной команды по диагностике и лечению рака, как описано ниже.
    2. Пациенты на ранних стадиях (стадии I-II): предпочитают радикальную хирургическую резекцию с хирургической методикой, включая лобэктомию + систематическое удаление лимфоузлов. Принимайте решение о проведении адъювантной химиотерапии (двойной препарат, содержащий платину, таких как цисплатин + пеметрексед) или лучевой терапии, исходя из патологических результатов после операции. Проводите пеметрексед или лучевую терапию пациентам с положительными краями или метастазами лимфатических узлов.
    3. Пациенты с локально задорнутым лечением (стадия III): для этих пациентов проводится многопрофильное, комплексное лечение. Для пациентов с хорошим прогнозом лечите неоадъювантной химиотерапией (2-4 цикла), затем оценивают возможности хирургического вмешательства и проводят послеоперационную адъювантную лучевую терапию. Лечите нерезектируемых пациентов с помощью одновременной лучевой терапии.
    4. Пациенты с запущенными заболеваниями (стадия IV): используйте системное поведение, включая химиотерапию, таргетную терапию, иммунотерапию и при необходимости локальную лучевую терапию, чтобы облегчить симптомы. Подробно фиксируйте метод лечения всех пациентов в электронной системе медицинских карт, включая цикл лечения, дозировку препарата, побочные реакции и изменения дозировки, чтобы обеспечить отслеживаемость программы лечения.

3. Обнаружение LDH в сыворотке

  1. Собирать образцы крови у всех исследуемых и обрабатывать их согласно стандартизированной процедуре. Для пациентов группы LCNEC берут 5 мл венозной крови на голодный желудок утромвторого дня поступления (07:00–08:00). В контрольной группе проводите забор крови в день физического обследования.
  2. Собирайте кровь с помощью вакуумных трубок (K2-EDTA) и аккуратно инвертируйте кровь (8x-10x), чтобы избежать тромбов. Немедленно центрифугуйте образцы при 1000 x г в течение 15 минут при 4 °C. Затем вынимите сыворотку и разделите её на две криоконсервационные трубки по 2 мл (по 1 мл на каждую), храните их в ультранизкотемпературном холодильнике при -80 °C, чтобы избежать повторного замораживания и размораживания на протяжении всего процесса.
  3. Одновременно создать комплексную систему управления данными образцов для фиксации местоположения и времени их сохранения.
  4. Определите уровень LDH в сыворотке с помощью сэндвича с двойными антителами ELISA. Разморозить образец сыворотки на льду и центрифугировать при 10 000 г при 4 °C.
  5. В каждую скважину добавьте 20 мкл плазмы с 200 мкл буфера реагентов ЛДГ (pH 7,4) и инкубировать при 37 °C через 5 минут. Спектрофотометрически отслеживайте окисление NADH каждые 2 минуты на расстоянии 320 нм с кинетическими показаниями в течение 25,5 минут. Используйте коэффициент молярного вымирания NADH (6,22 /мМ/см) для определения активности LDH (U/L), деля 6,22 мМ на длину пути, при этом 0,3 см является длиной пути.
  6. Для образцов, находящихся выше линейного диапазона, разведите и повторно проверяйте их линейность (r 2 0.99). Проведите сравнительные тесты биомаркеров NSE и ProGRP в дублировании с разбавленной плазмой 1:10 с использованием коммерческих наборов ELISA. Проведите процедуру трёхкратного промывания с PBST и инкубировать реакцию в течение 1 часа при комнатной температуре с антителами, конъюгированными с HRP.
    ПРИМЕЧАНИЕ: В этом исследовании LDH в сыворотке был количественно измерен с помощью ферментно-связанного иммуносорбентного анализа (ELISA), поскольку он обладает большей аналитической чувствительностью и специфичностью, и чаще применяется в научных исследованиях. ELISA может точно количественно измерять даже при низких концентрациях по сравнению с рутинными автоматизированными клиническими химическими анализаторами, которые количественно оценивают общую активность LDH, а не мелкие различия между партиями. Кроме того, ELISA поддерживает идентификацию конкретных изоформ, если это необходимо, и гибко в обработке образцов, поэтому адаптируется к тщательно контролируемым проспективным исследованиям. Хотя автоматизированные анализаторы быстры и удобны в клинической практике, ELISA обеспечивает возможность контролировать воспроизводимость и согласованность результата при измерении образцов в исследовательском исследовании, что должно гарантировать, что измерение не будет запутано гемолизом, липемией или другими компонентами сыворотки, что крайне важно при сравнении уровней LDH, клиникопатологических признаков и прогностической информации у пациентов с LCNEC.
  7. Проявить 15 минут с субстратом TMB, затем остановить реакцию с помощью 2 MH 2SO4 перед измерением поглощения на 450 нм (ссылка 620/650 нм). Используйте логистическую регрессию с четырьмя параметрами для создания стандартных кривых и ограничивайте количество внутри- и межанализных CV на уровне менее 10% и 15% соответственно.
  8. Провести анализ выживаемости Каплана-Мейера и регрессию пропорциональных рисков Кокса в качестве дополнительных анализов для оценки прогностической ценности LDH. Определите непрерывные переменные (LDH, NSE, ProGRP, размер опухоли, возраст, ИМТ) и категориальные переменные (пол, курение, алкоголь, стадия, дифференцировка, статус лимфатических узлов) в SPSS v26.0, нажав File > Open > Data и в R v4.3.1 (read_csv функция).
  9. Нормализовать значения всех биомаркеров в единицы SI, LDH к U/L (1 мккат/л = 60 U/L), NSE к ng/mL и ProGRP к pg/mL. Логарифмическое преобразование распределённые биомаркеры (LN в SPSS, log в R), затем нормализуйте до z-баллов для многомерного анализа, сохраняя сырые баллы для клинической интерпретации. Используйте SPS и R для проведения анализа выживаемости Каплана-Мейера, стратифицированного по уровням LDH (280,5 U/L), а также используйте лог-ранг тест для сравнения групп.
  10. Используйте LDH, статус лимфатических узлов, стадию, дифференцировку, размер опухоли, возраст, пол, курение и алкоголь как ковариаты в регрессии пропорциональных рисков Кокса. Установите их в SPSS, нажав Analyze > Survival > Cox Regression, а в R используйте функцию coxph. Используйте тест пропорциональных опасностей Кокса (cox.zph в R) для проверки предположений модели.
  11. Представить все статистические результаты в виде коэффициентов риска с доверительным интервалом 95% и рассматривать удаление недостающих данных по случаям путём удаления, чтобы сохранить уровень аналитической строгости и воспроизводимости. Повышенные уровни ЛДГ были существенно связаны со снижением общей выживаемости (лог-ранг p < 0,01), а регрессия Кокса подтвердила ЛДГ как независимый предиктор плохого прогноза после корректировки для клинических ковариат.

4. Протокол последующего наблюдения и прогностическая группировка

  1. Процесс последующего наблюдения
    1. Время начала последующего наблюдения (начатое 1 февраля 2022 года) — это дата постановки диагноза или госпитализации пациентов, а окончание — 31 января 2024 года, общий период наблюдения составляет 2 года. Используйте мультимодальную программу последующего наблюдения для обеспечения полноты данных.
    2. Для послеоперационных пациентов используйте стандартизированное наблюдение: назначайте амбулаторное наблюдение каждые 3 месяца в течение первых 2 лет, включая КТ грудной клетки, УЗИ брюшной полости, выявление опухолевых маркеров (CEA, NSE), а также анализы функции крови, печени и почек; Для пациентов с поздней стадией сокращайте интервал наблюдения до раз в 2 месяца.
    3. Для пациентов с ограниченной подвижностью проводите телефонное наблюдение каждые 1-2 месяца для фиксации изменений клинических предупреждающих признаков, ответа на лечение и статуса выживаемости. Сосредотачиваются на времени до рецидива опухоли, распределении метастаз, корректировке схемы лечения и причине смерти (с отличием по смерти, связанной с опухолями).
    4. Записывайте все последующие данные в таблицу с помощью метода ввода двух человек и устанавливайте регулярный механизм проверки для обеспечения точности данных.
  2. Прогностическая группировка
    1. Согласно результатам наблюдения, пациентов делят на 2 группы: нет рецидива или метастазирования во время наблюдения, либо рецидив, но стабильны после лечения, без признаков прогрессирования заболевания и живые к концу наблюдения; Группа плохого прогноза: рецидив опухоли, дальние метастазы или общая смерть в период наблюдения (включая смерть от прогрессирования опухоли и смерть по другим причинам).
    2. Определите причину смерти умерших пациентов, объединив клинические данные, отчёт о вскрытии (если таковые имеются) и подтвердив их с двумя врачами с должностью заместителя главного врача или выше.

5. Статистический анализ

  1. Используйте программное обеспечение для статистического анализа. Представляем данные измерения как среднее ± стандартное figure-protocol-1отклонение . Для сравнений групп применяйте независимый t-тест для двухгрупповых сравнений и анализ дисперсии (ANOVA) для сравнений с множественными группами, при этом пост-хок множественные сравнения выполняются тестом SNK-q. Выражайте категориальные переменные в процентах, а для сравнения групп используйте тест хи-квадрат; при необходимости используйте метод точной вероятности Фишера.
  2. Чтобы изучить факторы, влияющие на прогноз LCNEC, постройте многомерную логистическую регрессионную модель. Для оценки прогностической предсказательной способности LDH в сыворотке используйте кривую операционной характеристики приёмника (ROC), учитывая площадь под кривой (AUC) и её 95% доверительный интервал. Определите оптимальное сроговое значение, а также чувствительность и специфичность. Все статистические тесты были двусторонними, и P-значение < 0,05 использовалось для определения статистически значимых различий.
  3. Обрабатывайте отсутствующие данные (<5%) с помощью удаления по случаям и исключайте субъекты с неполными значениями релевантных переменных из конкретных анализов. Учитывая низкую долю отсутствующих, этот метод минимизировал смещение и сохранял статистическую достоверность без существенного влияния на размер выборки, аналитическую мощь или надёжность результатов исследования.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Сравнение общей информации
Результаты показали, что процент курильщиков в группе LCNEC был заметно выше, чем в контрольной группе, а различие было клинически значимым (p < 0,05; Таблица 1). Клинически значимой разницы между двумя группами по возрасту, полу и доле употребления алкоголя не было выявлено (p > 0,05).

Характеристики...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Биологический механизм LDH в развитии LCNEC
Лактатдегидрогеназа (LDH), ключевой фермент гликолиза, делает раковые клетки LCNEC подверженными эффекту Варбурга. Это подразумевает их превосходную поддержку гликолиза для получения энергии, процесса, который запускает значительное высвобождение LDH вкровообращение. В этом исследовании уровни ЛДГ в сыворотке у пациентов с ЛКНЕК были значительно выше, чем у пациентов в здоровой контрольной группе (285...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У авторов нет конкурирующих интересов, которые нужно раскрывать.

Благодарности

Ни одного.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
<Сильный>Железо< и прочный>
2 ТБ HDDСеганте6G SATA 7.2k 3.5"(LFF) Хранение
8 ГБ оперативной памятиKingston Technology 4Rx4 DDR4 LRDIMM 2666 MT/s.Хранение
Intel Core i5IntelIntel Core i7 Процессор
NVIDIA GeForce RTX 4060 TiNvidia CorporationNAВидеокарта
<Сильный>Софт
R  (версия 4.1.2) Язык программирования 
SPSSIBM30Инструмент визуализации данных

Ссылки

  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).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Экспрессия ЛДГиммуноферментный анализметастазы в лимфатических узлахлогистическая регрессияROC-криваязлокачественность опухоли
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.