Hepatosellüler Karsinomun Erken Teşhisi için Anormal Protrombin (PIVKA-II), Alfa-Fetoprotein ve Rutin Klinik Değişkenlerin Entegrasyonu

Mingxia Shou; Rui Shen; Guoqian Xiang; Yulin Wu; Qinghui Xia

doi:10.3791/70558

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

Hepatosellüler Karsinomun Erken Teşhisi için Anormal Protrombin (PIVKA-II), Alfa-Fetoprotein ve Rutin Klinik Değişkenlerin Entegrasyonu

71 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/70558

⸱

25 Ağustos 2026

Mingxia Shou¹ , Rui Shen¹ , Guoqian Xiang¹ , Yulin Wu¹ , Qinghui Xia¹

¹Department of Laboratory Medicine, Affiliated Hangzhou First People's Hospital, School of Medicine, Westlake University

Bu makalede

Özet

Bu protokol, PIVKA-II, AFP ve rutin klinik değişkenlerin hepatosellüler karsinom için bir lojistik regresyon tanı modeline entegre edilmesine yönelik tekrarlanabilir bir iş akışını ve erken evre ile AFP-negatif hastalık durumlarındaki validasyonunu açıklamaktadır.

Özet

Hepatosellüler karsinomun (HCC) erken teşhisi, özellikle erken evre ve AFP-negatif tümörlerde alfa-fetoprotein'in (AFP) yetersiz sensitivitesi nedeniyle sınırlı kalmaya devam etmektedir. Bu çalışma; anormal protrombin/vitamin K eksikliğinin indüklediği protein-II (PIVKA-II), AFP ve rutin klinik değişkenlerin HCC için tekrarlanabilir bir tanı modeline entegre edilip edilemeyeceğini değerlendirmiştir. Model geliştirme için, 112 görüntüleme ile doğrulanmış HCC vakası ve 93 HCC dışı kontrol grubunu içeren 205 katılımcıdan oluşan retrospektif bir eğitim kohortu kullanılmıştır. Model yeniden ayarlanmadan örneklem dışı testler yapmak amacıyla, 58 HCC vakası ve 126 HCC dışı kontrol grubunu içeren 184 katılımcıdan oluşan bağımsız bir prospektif doğrulama kohortu kullanılmıştır. AFP ve PIVKA-II ölçümleri için görüntüleme öncesi kan örnekleri kullanılmış ve klinik değişkenler aynı tanı penceresinden çıkarılmıştır. Nihai çok değişkenli lojistik regresyon modeli; ln(AFP), ln(PIVKA-II), yaş, cinsiyet, albümin, uluslararası normalize oran ve trombosit sayısını birleştirmiştir. Kombine model, eğitim kohortunda 0,93 ve doğrulama kohortunda 0,89 AUC değerine ulaşmıştır. Doğrulamada sensitivite %84,5 ve spesifite %90,5 olarak belirlenmiştir. Sensitivite, erken evre HCC'de %72,7 ve AFP-negatif HCC'de %73,1 olarak kalarak, her iki alt grupta da tek başına AFP'den daha yüksek performans göstermiştir. Kalibrasyon ve bootstrap doğrulaması, kabul edilebilir model stabilitesini desteklemiştir. Bu sonuçlar, PIVKA-II, AFP ve rutin olarak mevcut klinik değişkenlerin, yüksek riskli karaciğer hastalığı popülasyonları için pratik bir tanısal triyaj aracında nasıl birleştirilebileceğini göstermektedir.

Giriş

Hepatosellüler karsinom (HCC), kansere bağlı ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir ve genellikle hepatit B virüsü enfeksiyonu, hepatit C virüsü enfeksiyonu, alkolle ilişkili karaciğer hastalığı ve metabolik disfonksiyonla ilişkili steatotik karaciğer hastalığı dahil olmak üzere kronik karaciğer hastalığı olan hastalarda ortaya çıkar¹. Tümörler vasküler invazyon, hepatik dışı yayılım veya karaciğer rezervinde belirgin kötüleşme meydana gelmeden önce tespit edildiğinde küratif tedavi en etkili olduğu için erken teşhis klinik olarak önemlidir. Güncel sürveyans stratejileri genellikle serum alfa-fetoprotein (AFP) ile veya AFP olmadan yapılan karaciğer ultrasonuna dayanmaktadır². Ancak rutin uygulamada sürveyans performansı; operatör bağımlılığı, küçük tümör boyutu, heterojen sirotik nodüller, obeziteyle ilişkili görüntüleme zorlukları ve az miktarda AFP üreten veya hiç üretmeyen tümörlerden etkilenmektedir³^,⁴.

AFP; ucuz, erişilebilir ve klinisyenler tarafından iyi bilindiği için yaygın olarak kullanılmaya devam etmektedir. Tanısal değeri, eksik sensitivite ve kusurlu spesifite ile sınırlıdır. 20 ng/mL olan geleneksel eşik değerinde AFP, erken evre ve AFP-negatif HCC vakalarının önemli bir kısmını gözden kaçırabilir. Daha düşük eşik değerleri sensitiviteyi artırabilir ancak aktif hepatit, siroz veya diğer inflamatuar karaciğer durumları olan hastalarda yalancı pozitif sonuçları artırabilir⁵^,⁶. Bu kısıtlamalar, yüksek riskli karaciğer hastalığı popülasyonlarında tanısal triyaj için tekli belirteç yorumlamasını yetersiz kılmaktadır.

Vitamin K yokluğunda indüklenen protein-II (PIVKA-II) veya des-γ-karboksiprotrombin olarak da bilinen anormal protrombin, malign hepatositler eksik karboksile edilmiş protrombin ürettiğinde salınır. PIVKA-II, AFP sekresyonundan ziyade koagülasyonla ilişkili tümör biyolojisini yansıtır ve AFP seviyesi düşük olduğunda bilgilendirici kalmaya devam edebilir⁷. Önceki çalışmalar ve meta-analizler, PIVKA-II'nin, özellikle AFP ile kombine edildiğinde HCC tespitini iyileştirdiğini ve erken evre veya AFP-negatif hastalıklarda değer katabileceğini göstermiştir⁸^,⁹. Ancak, yalnızca belirteçlere dayalı stratejiler; konakçı arka planını, karaciğer rezervini, trombosit sayısını, koagülasyon durumunu veya altında yatan karaciğer hastalığını tam olarak hesaba katmaz.

Kompozit tanı modelleri, tümör belirteç sonuçlarını klinik bağlamla birlikte yorumlamak için pratik bir yol sunar. GALAD, GAAD ve ilgili modeller, farklı etiyolojiler ve popülasyonlarda HCC tespitini iyileştirmek için demografik değişkenlerin ve biyobelirteçlerin birleştirilebileceğini göstermiştir¹⁰^,¹¹. Bu modellerin performansı, izole biyobelirteç eşik değerleri yerine çok değişkenli risk tahmininin kullanımını desteklemektedir. Aynı zamanda, bazı modeller tüm laboratuvarlarda mevcut olmayan analizleri içermekte olup, kesme değer davranışları bölgelere, etiyolojik profillere, hastalık evrelerine ve amaçlanan klinik kullanıma göre değişiklik gösterebilir¹². Yaygın olarak erişilebilen biyobelirteçler ve rutin laboratuvar değişkenleri üzerinden oluşturulan bir modelin, sıradan tanı iş akışlarına uygulanması daha kolay olabilir. Özelleşmiş biyobelirteçlere veya popülasyona özgü kesme stratejilerine dayanabilen daha önce yayınlanmış modellerin aksine, mevcut çalışma, yaygın olarak erişilebilen biyobelirteçlere ve rutin klinik değişkenlere dayalı çok değişkenli bir tanı modelini değerlendirmiş ve performansını bağımsız bir prospektif kohortta doğrulamıştır.

PIVKA-II, AFP'yi tamamladığı ve klinik laboratuvarlarda halihazırda kullanılan otomatik immünassay platformlarında ölçülebildiği için bu çerçeveye uygundur. Yaş, cinsiyet, albümin, bilirubin, trombosit sayısı, uluslararası normalize oran ve karaciğer hastalığı geçmişi gibi rutin değişkenler aynı klinik görüşme sırasında elde edilebilir ve HCC riskiyle ilgili karaciğer rezervi veya koagülasyonla ilgili bilgileri yakalayabilir¹³. Bu değişkenlerin AFP ve PIVKA-II ile birleştirilmesi, tek bir eşik değere bağımlılıktan kaçınırken ayırt ediciliği artırabilir.

Bu nedenle PIVKA-II, AFP ve rutin klinik değişkenler, çift kohortlu bir tanısal tasarım kullanılarak değerlendirildi. Retrospektif bir eğitim kohortunda çok değişkenli bir lojistik regresyon modeli geliştirildi ve yeniden kalibrasyon yapılmadan bağımsız bir prospektif doğrulama kohortunda test edildi. Tanısal performans; erken evre HCC, AFP-negatif HCC, eşik değer yorumlaması, kalibrasyon ve bootstrap dahili doğrulamasına önceden belirlenmiş bir dikkatle, tek başına AFP, PIVKA-II ve klinik değişkenler ile karşılaştırıldı.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu çalışma, Westlake Üniversitesi Tıp Fakültesi'ne bağlı Hangzhou Birinci Halk Hastanesi Etik Kurulu tarafından incelenmiş ve onaylanmıştır. Onay numarası IIT-20230528-0108-01'dir. Kan toplama işleminden önce, prospektif olarak kaydedilen katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onam alınmıştır. Rutin bakım sırasında toplanan retrospektif olarak dahil edilen klinik kayıtlar ve arşivlenmiş artık örnekler için, kimliksizleştirilmiş verilerin kullanılması ve herhangi bir ek müdahale yapılmaması nedeniyle etik kurul tarafından bilgilendirilmiş onamdan feragat edilmiştir.

Tekrarlanabilirlik, yanlılık kontrolü ve veri bütünlüğü

Uygunluk kriterleri, kan örnekleme zaman noktaları, görüntüleme hakemliği kuralları, alt grup tanımları, aday öngördürücüler, eşik değer tanımları, eksik veri kuralları ve doğrulama prosedürleri istatistiksel analizden önce önceden belirlenmiştir. Kan örnekleri, kontrastlı görüntüleme onayı ve herhangi bir anti-tümör tedavisi uygulanmadan önce toplanmıştır. Laboratuvar testlerinde anonimleştirilmiş çalışma kimlikleri kullanılmış ve eğitim ile doğrulama kohortlarından alınan örnekler randomize edilmiş sırayla test edilmiştir. Laboratuvar personeli; nihai tanıya, kohort atamasına, Barcelona Klinik Karaciğer Kanseri (BCLC) evresine ve AFP-negatif durumuna karşı körlenmiştir. Görüntüleme tanısı ve evreleme, laboratuvar testlerinden bağımsız olarak özetlenmiştir. Veri girişi, birim dönüştürme, kohort ataması, dışlama kodlaması, eksik değer kodlaması ve istatistiksel veri setleri, modelleme öncesinde iki araştırmacı tarafından kontrol edilmiştir. Eğitim ve doğrulama kohortları; değişken tarama, modelleme, eşik değer türetme ve doğrulama süreçleri boyunca ayrı tutulmuştur.

Çalışma popülasyonu ve tasarımı

Bu çift kohortlu tanısal çalışma; anormal protrombin/PIVKA-II tarafından indüklenen protein, AFP ve rutin klinik değişkenleri kullanarak HCC tespiti için çok değişkenli bir model geliştirmiş ve doğrulamıştır. Retrospektif olarak oluşturulan eğitim kohortu, 1 Ocak 2021 ile 31 Aralık 2023 tarihleri arasında değerlendirilen katılımcıları içermektedir. Bu kohort; değişken taraması, modelleme, kesme değerlerinin türetilmesi ve bootstrap internal doğrulaması için kullanılmıştır. Prospektif olarak kaydedilen doğrulama kohortu ise 1 Ocak 2024 ile 31 Aralık 2025 tarihleri arasında değerlendirilen katılımcıları kapsamaktadır. Bu kohort yalnızca örneklem dışı testler için kullanılmıştır. Doğrulama kohortunda herhangi bir değişken yeniden seçimi, modelin yeniden fit edilmesi, katsayı güncellenmesi, kesme değerinin yeniden optimizasyonu veya alt grup tabanlı yeniden kalibrasyon yapılmamıştır. Katılımcı akışı, kohort ataması, kan örneği alımı, plazma işleme, biyobelirteç testi, görüntüleme değerlendirmesi ve istatistiksel iş akışı Şekil 1'de gösterilmiştir.

Katılımcılar, Westlake Üniversitesi Tıp Fakültesi'ne bağlı Hangzhou Birinci Halk Hastanesi'ndeki yüksek riskli karaciğer hastalığı sürveyans veya tanı yolundan seçilmiştir. Yüksek risk durumu; klinik değerlendirme, laboratuvar kayıtları veya önceki görüntülemelere dayalı olarak kronik hepatit B enfeksiyonu, kronik hepatit C enfeksiyonu, herhangi bir etiyolojiye bağlı siroz veya fibrozisi kanıtlanmış yağlı karaciğer hastalığı olarak tanımlanmıştır. Uygun katılımcılar, görüntüleme öncesi kan örneklemesini ve kan alımından sonraki 14 gün içinde kontrastlı multifazik bilgisayarlı tomografiyi (BT) ve/veya dinamik kontrastlı manyetik rezonans görüntülemeyi (MRG) tamamlamış ≥18 yaşındaki yetişkinlerdir. Dışlama kriterleri; rezeksiyon, ablasyon, transarteriyel tedavi veya sistemik tedavi dahil olmak üzere önceki HCC tedavileri; örnekleme öncesindeki 7 gün içinde vitamin K uygulaması; koagülasyon yorumunu etkilemesi muhtemel olan vitamin K antagonist tedavisi veya diğer antikoagülan tedaviler; örnekleme sırasında akut kolanjit veya biliyer obstrüksiyon; gebelik; AFP, PIVKA-II veya nihai görüntüleme tanısının eksikliği ve geçerli bir tekrar örneği olmayan kabul edilemez örnek kalitesidir.

Nihai çalışma popülasyonu 389 katılımcıdan oluşmuştur. Eğitim kohortu, 112 görüntüleme ile doğrulanmış HCC vakası ve 93 HCC dışı kontrol olmak üzere toplam 205 katılımcıyı içermektedir. Doğrulama kohortu ise 58 görüntüleme ile doğrulanmış HCC vakası ve 126 HCC dışı kontrol olmak üzere toplam 184 katılımcıdan oluşmuştur. Eğitim kohortundaki 93 HCC dışı kontrol grubu, 30 sağlıklı kontrol ve 63 kronik karaciğer hastalığı kontrolünü içermektedir. Doğrulama kohortundaki 126 HCC dışı kontrol grubu ise 0 sağlıklı kontrol ve 126 kronik karaciğer hastalığı kontrolünden oluşmuştur.

Semptomatik durum, yalnızca hepatit öyküsüne veya kompanse siroza göre belirlenmemiştir. Bir katılımcı, ancak görüntüleme öncesi kayıtlarda yeni gelişen veya kötüleşen sağ üst kadran ağrısı, açıklanamayan kilo kaybı, abdominal distansiyon, sarılık, koyu renkli idrar veya başka bir onaylanmış nedenle açıklanamayan klinik olarak belgelenmiş dekompansasyon saptandığında semptomatik olarak sınıflandırılmıştır. Bu bulguların olmadığı katılımcılar asemptomatik veya sürveyans ile tespit edilmiş olarak sınıflandırılmıştır.

Tanısal karar verme ve evreleme

Nihai HCC durumu, rutin bakım kapsamında gerçekleştirilen kontrastlı multifazik BT ve/veya dinamik kontrastlı MRI kullanılarak belirlenmiştir. Görüntülemenin en az bir arteriyel faz ve bir portal venöz faz içermesi şart koşulmuştur; mevcut olduğunda geç faz bulguları da dahil edilmiştir. Risk altındaki bir karaciğerde yapılan görüntülemede, kontrastlanan bir kapsül olsun veya olmasın, portal venöz ve/veya geç fazda yıkanma (washout) ile birlikte arteriyel fazda hiperenhansman görülmesi durumunda lezyon HCC olarak sınıflandırılmıştır. HCC ile uyumlu görüntüleme özellikleri olmayan ve başka bir malign tanısı bulunmayan katılımcılar non-HCC olarak sınıflandırılmıştır.

Görüntüleme bilgileri; görüntüleme modalitesi, elde edilen fazlar, arteriyel faz hiperenhansmanı, washout, kapsül görünümü, lezyon sayısı, maksimal lezyon çapı, makrovasküler invazyon ve ekstrahepatik yayılımın kaydedildiği önceden belirlenmiş bir form ile özetlenmiştir. Eğitilmiş iki okuyucu, nihai radyoloji raporlarından görüntüleme özelliklerini bağımsız olarak özetlemiştir. Uyuşmazlıklar, aynı önceden tanımlanmış kriterler kullanılarak konsensüs yoluyla çözülmüştür. Hem BT hem de MR mevcutsa, en eksiksiz çok fazlı karakterizasyona sahip olan modalite kullanılmıştır. Her iki modalite de eksiksiz ise, nihai klinik karar için temel olduğu belgelenen modalite kullanılmıştır.

HCC durumu kesinleştikten sonra BCLC evresi belirlendi. Erken evre HCC, BCLC evre 0–A olarak tanımlandı. AFP-negatif HCC, görüntüleme öncesi kan alımında AFP <20 ng/mL olarak tanımlandı. Bu alt grup etiketleri, model eğitimi veya katılımcı uygunluğu için değil, alt grup performans değerlendirmesi için kullanıldı.

Örnek toplama ve plazma işleme

Periferik venöz kan, kontrastlı BT/MR doğrulaması ve antitümör tedavi öncesinde, sabahları en az 8 saatlik gece açlığı sonrası toplanmıştır. K₂-EDTA antikoagülanlı kan toplama tüplerine toplam 10 mL venöz kan alınmıştır. Tüpler, toplama işleminin hemen ardından 8–10 kez alt üst edilmiş ve 4 °C'de laboratuvara nakledilmiştir. Venipunksiyon ile santrifüjleme arasındaki süre 2 saat içinde tutulmuş ve örnek kayıt defterine işlenmiştir.

Plazma, soğutmalı bir santrifüj kullanılarak 4 °C'de 10 dk boyunca 1.600 × g hızında santrifüj edilerek ayrıştırıldı. Plazma süpernatanı 1,5 mL nükleaz içermeyen mikro santrifüj tüplerine aktarıldı ve 0,5–1,0 mL'lik porsiyonlar halinde alikotlandı. Alikotlar, test edilene kadar -80 °C'de saklandı. Biyobelirteç ölçümünden önce, bir alikot oda sıcaklığında (20–25 °C) 20–30 dk boyunca bir kez çözdürüldü, ters çevirme yöntemiyle nazikçe karıştırıldı ve tamamen çözündükten sonra 2 saat içinde test edildi. Görünür pıhtılaşma, orta-şiddetli hemoliz veya belirgin lipemi saptanan örnekler, önceden tanımlanmış laboratuvar kabul kriterlerine göre reddedildi. Prospektif doğrulama kohortu için, klinik olarak mümkün olduğunda görüntüleme onayından önce tekrarlanan kan alımı gerçekleştirildi.

AFP ve PIVKA-II ölçümü

AFP ve PIVKA-II düzeyleri, otomatik bir immünassay analizörü kullanılarak elektroşimi Lüminesans immünassay yöntemiyle ölçülmüştür. AFP ng/mL, PIVKA-II ise mAU/mL cinsinden kaydedilmiştir. Sonuçlar, laboratuvar bilgi sisteminden doğrudan dışa aktarılmıştır.

Her analitik seri, teste özgü kalibratörler ve en az iki dahili kalite kontrol düzeyi içeriyordu. Serinin kabul edilmesi için tüm kalite kontrol sonuçlarının, önceden tanımlanmış laboratuvar kontrol aralığında olması gerekiyordu. Analitik kesinlik hedefleri, hem AFP hem de PIVKA-II için analiz içi varyasyon katsayısının ≤10% ve analizler arası varyasyon katsayısının ≤15% olması şeklinde belirlenmişti. Kalite kontrol başarısız olduğunda veya seri kayması tespit edildiğinde, seri reddedildi, analizör yeniden kalibre edildi ve yeterli örnek hacmi kaldığında seri tekrarlandı. Makul olmayan veya aralık dışı tekil örnek sonuçları için, mümkün olduğunda aynı çözülmüş alikottan iki tekrarlı ölçüm yapıldı ve kabul edilen iki tekrar değerinin ortalaması kullanıldı. Tekrarlı testler başarısız olursa veya örnek hacmi yetersiz kalırsa, sonuç geçersiz olarak işaretlendi ve eksik veri kuralına göre işlem gördü.

Rutin klinik değişken çıkarımı

Rutin klinik değişkenler, görüntüleme öncesi AFP/PIVKA-II kan alımıyla aynı klinik karşılamadan çıkarılmıştır. Aday değişkenler arasında yaş, cinsiyet, alanin aminotransferaz, aspartat aminotransferaz, albümin, total bilirubin, uluslararası normalleştirilmiş oran (INR), protrombin zamanı ve trombosit sayısı yer almıştır. Görüntüleme öncesi penceresinde birden fazla değer mevcut olduğunda, AFP/PIVKA-II örnekleme zamanına en yakın değer seçilmiştir. Birimler analizden önce standart hale getirilmiştir. Yaş yıl olarak; cinsiyet kadın = 0 ve erkek = 1 olarak; trombosit sayısı ×10⁹/L olarak; albümin g/L olarak; total bilirubin μmol/L olarak; AFP ng/mL olarak ve PIVKA-II mAU/mL olarak kaydedilmiştir.

Ekstraksiyon sonrası aralık kontrolleri, birim kontrolleri ve mantıksız değer kontrolleri gerçekleştirilmiştir. İşaretlenen değerler kaynak kayıtlar üzerinden doğrulanmıştır. Bir değer, yalnızca kaynak kayıt numunesi kalite sorunu, birim dönüştürme hatası veya işlem sapmasını onayladığında hariç tutulmuştur. Doğrulanmış uç değerler korunmuştur. Değişken sözlüğü; veri seti yapısını, değişken isimlerini, birimleri, kodlama kurallarını, dönüştürme kurallarını ve eksik değer kodlarını tanımlamıştır.

Öngörücü tanımı ve değişken seçimi

Aday öngördürücüler, model geliştirme aşamasından önce tanımlanmıştır. Temel biyobelirteçler AFP ve PIVKA-II idi. Rutin klinik adaylar ise yaş, cinsiyet, alanin aminotransferaz, aspartat aminotransferaz, albümin, toplam bilirubin, INR veya protrombin zamanı ve trombosit sayısıydı. AFP ve PIVKA-II değerlerine doğal logaritma dönüşümü uygulanmıştır. Analiz raporlama sınırının altındaki değerler, dönüşüm öncesinde alt raporlama sınırının yarısı ile değiştirilmiştir.

Eğitim kohortundaki HCC ve non-HCC katılımcıları arasındaki tek değişkenli karşılaştırmalarda; yaklaşık olarak normal dağılım gösteren değişkenler için bağımsız örneklem t testleri, çarpık sürekli değişkenler için Mann-Whitney U testleri ve kategorik değişkenler için χ2 veya Fisher'in kesin testleri kullanılmıştır. Tek değişkenli taramada P < 0.10 olan değişkenler çok değişkenli modelleme için değerlendirilmiştir. Çoklu doğrusallık, varyans şişirme faktörü (VIF) kullanılarak değerlendirilmiş ve VIF >5 değerleri doğrusallık açısından sorunlu olarak kabul edilmiştir. İki değişken arasında güçlü bir doğrusallık olduğunda, klinik olarak daha net yorumlanabilen ve model performansına daha iyi katkı sağlayan değişken tutulmuştur.

Final çok değişkenli lojistik regresyon modeli yalnızca eğitim kohortunda geliştirilmiştir. ln(AFP) ve ln(PIVKA-II) modele zorunlu olarak dahil edilmiştir. Ek öngörücüler, Akaike bilgi kriteri rehberliğinde geri eliminasyon yöntemiyle seçilmiştir. Geri seçim sonrası elde tutulan değişkenler ln(AFP), ln(PIVKA-II), yaş, cinsiyet, albümin, INR ve trombosit sayısıdır.

Model geliştirme ve risk skoru hesaplaması

Tanı modeli, ikili sonuç olarak HCC durumu kullanılarak çok değişkenli lojistik regresyon ile kurulmuştur. HCC'nin öngörülen olasılığı, η doğrusal tahmincisi kullanılarak aşağıdaki denklemle hesaplanmıştır:

p(HCC)=1/[1+exp(-η)]

η = -4.862+0.247×ln(AFP)+0.712×ln(PIVKA-II)+0.018×age+0.331×sex-0.062×albumin+0.554×INR-0.004×plateletcount

AFP ng/mL, PIVKA-II mAU/mL, yaş yıl cinsinden ölçülmüş; cinsiyet kadın = 0 ve erkek = 1 olarak kodlanmış; albümin g/L cinsinden ölçülmüş, INR birimsiz olarak kaydedilmiş ve trombosit sayısı ×109/L olarak ölçülmüştür. AFP ve PIVKA-II için doğal logaritmalar kullanılmıştır. Aynı uyum katsayılarından bir nomogram oluşturulmuştur. Alıcı işletim karakteristiği (ROC) analizi, kalibrasyon analizi, karar eğrisi analizi ve doğrulama için nomogram puan ölçeği değil, öngörülen olasılık kullanılmıştır.

Kesme noktası tanımları ve eşik yönetimi

PIVKA-II eşik değerleri, analitik amaçlarına göre etiketlendi. PIVKA-II için belirlenmiş klinik kesme değeri 40.0 mAU/mL idi. PIVKA-II için eğitim kohortu Youden kesme değeri 45.0 mAU/mL idi. Sabit özgüllük kesme değeri, eğitim kohortunda %90 özgüllüğe en yakın eşik değerinin seçilmesiyle türetilmiştir; bu da PIVKA-II için 38.0 mAU/mL değerini vermiştir. 37.5 mAU/mL'lik yalnızca doğrulama amaçlı görünür eşik değeri keşifsel olarak değerlendirilmiş ve birincil doğrulama kesme değeri olarak kullanılmamıştır.

Birleştirilmiş model için birincil ikili kesme noktası, Youden indeksi kullanılarak eğitim kohortundan türetilmiş ve doğrulama kohortuna değişmeden uygulanmıştır. AFP, AFP-negatif alt grup tanımı ve rutin uygulama karşılaştırması için 20.0 ng/mL olan yerleşik klinik kesme noktasını kullanmıştır. ROC analizinde kullanılan optimize edilmiş AFP kesme noktaları, klinik eşikten ayrı olarak etiketlenmiştir. Bu nedenle kesme noktaları, birbirinin yerine geçebilir eşikler olarak ele alınmak yerine analitik amaca göre raporlanmıştır.

Model performansı, kalibrasyonu ve doğrulanması

Ayırt edicilik, alıcı işletim karakteristik eğrileri ve eğri altındaki alan kullanılarak değerlendirildi. AUC değerleri %95 güven aralıklarıyla birlikte raporlandı. AUC karşılaştırmalarında DeLong testi kullanıldı. Sınıflandırma performansı; önceden belirlenmiş eşik değerlerinde duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörü değeri, negatif öngörü değeri ve doğruluk olarak raporlandı.

Kalibrasyon; kalibrasyon kesişim noktası, kalibrasyon eğimi, Brier skoru ve Hosmer–Lemeshow uyum iyiliği testi ile değerlendirildi. Kalibrasyon grafikleri, risk grupları genelinde öngörülen ve gözlemlenen HCC olasılıklarını karşılaştırdı. Dahili doğrulama, optimizm düzeltmeli AUC ve optimizm düzeltmeli kalibrasyon eğimini tahmin etmek için eğitim kohortunda 1.000 bootstrap yeniden örneklemesi kullandı. Doğrulama kohortu yalnızca harici performans değerlendirmesi için kullanıldı. Doğrulama kohortunda herhangi bir katsayı güncellemesi, model yeniden uyarlaması, eşik yeniden optimizasyonu veya alt grup tabanlı yeniden kalibrasyon gerçekleştirilmedi.

Klinik yararlılık, 0.05 ile 0.50 arasındaki eşik olasılıklar üzerinden karar eğrisi analizi kullanılarak değerlendirilmiştir. Net fayda; yalnızca AFP, yalnızca PIVKA-II, klinik değişken modeli ve kombine model için karşılaştırılmıştır.

Eksik veri yönetimi ve duyarlılık analizi

Birincil analizde, final modelinde tutulan tüm değişkenlere sahip katılımcılar için tam vaka modellemesi kullanılmıştır. Her bir aday yordayıcı için eksik değerler özetlenmiştir. Tutulan herhangi bir yordayıcı için eksiklik oranı %5'i aşarsa, imputasyon modelinde sonuç, tutulan tüm yordayıcılar ve kohort göstergesi kullanılarak zincirlenmiş denklemlerle çoklu imputasyon bir duyarlılık analizi olarak gerçekleştirilmiştir. Eksiklik oranı %20'den fazla olan değişkenler çok değişkenli modelleme için uygun görülmemiştir. İmpute edilmiş analizden elde edilen model katsayıları, AUC, kalibrasyon eğimi ve sınıflandırma metrikleri, tam vaka sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır.

Yazılım ve tekrarlanabilir raporlama

Tüm analizler R versiyon 4.3.2 ve RStudio versiyon 2023.12.1 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Lojistik regresyon, temel stats paketi kullanılarak yapılmıştır. ROC analizi ve DeLong karşılaştırmaları pROC versiyon 1.18.5 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kalibrasyon analizi, rms versiyon 6.7-1 ve ResourceSelection versiyon 0.3-6 kullanılarak yapılmıştır. Bootstrap doğrulaması, 70558 sabit rastgele tohumu ile 1.000 yeniden örnekleme kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Karar eğrisi analizi, rmda versiyon 1.6 kullanılarak yapılmıştır. Gerekli olduğunda çoklu imputasyon, mice versiyon 3.16.0 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Analiz betiği; katılımcı akışını, model katsayılarını, ROC eğrilerini, kalibrasyon metriklerini, bootstrap doğrulamasını, karar eğrisi analizini, kesim noktası tabanlı analizleri ve istatistiksel tabloları yeniden üretmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Bazal karakteristikler

Final analiz 389 katılımcıyı kapsamıştır. Eğitim kohortu; 112 görüntüleme ile doğrulanmış HCC vakası ve 93 non-HCC kontrol olmak üzere 205 katılımcıdan oluşmuştur. Validasyon kohortu ise 58 görüntüleme ile doğrulanmış HCC vakası ve 126 non-HCC kontrol olmak üzere 184 katılımcıyı içermiştir. Bazal özellikler Tablo 1'de özetlenmiştir.

Eğitim kohortundaki 93 non-HCC kontrol grubu, 30 sağlıklı kontrol ve 63 kronik...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Bu çalışma, erken evre ve AFP-negatif hastalıklara odaklanarak PIVKA-II, AFP ve rutin klinik değişkenleri kullanan HCC için entegre bir tanı stratejisini değerlendirmiştir¹⁴. Eğitim ve doğrulama kohortları genelinde, kombine model tekli belirteç testlerinden daha iyi performans göstermiştir. Eğitim kohortunda kombine model, AFP için 0,78 ve PIVKA-II için 0,85 ile karşılaştırıldığında 0,93'lük bir AUC değerine ulaşmıştır. Bağımsız doğrulama kohortunda model; 0,89 AUC, %84,5 duyarlılık ve %90,5 özgü...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar, herhangi bir rakip finansal veya finansal olmayan çıkarı olmadığını beyan ederler. Hiçbir ticari fon sağlayıcı, reaktif üreticisi, yazılım sağlayıcısı veya tanı platformu şirketi; çalışma tasarımında, veri toplama sürecinde, istatistiksel analizde, sonuçların yorumlanmasında, taslağın hazırlanmasında veya çalışmanın yayına gönderilmesi kararında herhangi bir rol oynamamıştır.

Teşekkürler

Yazarlar, bu çalışma için kan toplama, klinik koordinasyon, görüntüleme incelemesi ve veri doğrulamayı destekleyen çalışma katılımcılarına ve klinik personele teşekkür ederler.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
1.5 mL nükleaz içermeyen mikro santrifüj tüpü	Eppendorf	30123328	Plazma alikotlama ve saklama
AFP kalibratörü	Roche Diagnostics	AFP CalSet II, 09227261190	AFP kalibrasyonu
AFP kalite kontrol materyali	Roche Diagnostics	PreciControl Tumor Marker, 11776452160	AFP kalite kontrolü
AFP kalite kontrol materyali	Roche Diagnostics	PreciControl Universal, 11731416160	AFP kalite kontrolü
AFP reaktif kiti	Roche Diagnostics	Elecsys AFP, 09015124190	AFP ölçümü
Otomatik elektrokimilüminesans immünassay analizörü	Roche Diagnostics	cobas e 801	AFP ve PIVKA-II ölçümü
Kalibrasyon paketi	R package	rms 6.7–1	Kalibrasyon analizi
Karar eğrisi analizi paketi	R package	rmda 1.6	Karar eğrisi analizi
Hosmer–Lemeshow testi paketi	R package	ResourceSelection 0.3–6	Hosmer–Lemeshow testi
K₂-EDTA kan toplama tüpü, 10 mL	BD	367525	Periferik venöz kan toplama
Çoklu imputasyon paketi	R package	mice 3.16.0	Çoklu imputasyon
PIVKA-II reaktif kiti	Roche Diagnostics	Elecsys PIVKA-II, 08333629190/08333629500	PIVKA-II ölçümü
Soğutmalı santrifüj	Eppendorf	Centrifuge 5425 R	Plazma ayrıştırma
ROC analizi paketi	R package	pROC 1.18.5	ROC analizi ve DeLong testi
İstatistik yazılımı	R Foundation	R 4.3.2	İstatistiksel analiz
İstatistik yazılımı arayüzü	Posit Software	RStudio 2023.12.1	İstatistiksel analiz

Kaynaklar

Oh JH, Jun DW. The latest global burden of liver cancer: A past and present threat. Clin Mol Hepatol. 2023;29(2):355-357.
Heimbach JK et al. AASLD guidelines for the treatment of hepatocellular carcinoma. Hepatology. 2018;67(1):358-380.
Singal AG et al. Meta-analysis: Surveillance with ultrasound for early-stage hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis. Aliment Pharmacol Ther. 2009;30(1):37-47.
Tzartzeva K et al. Surveillance imaging and alpha fetoprotein for early detection of hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis: A meta-analysis. Gastroenterology. 2018;154(6):1706-1718.e1.
Parikh ND et al. Biomarkers for the early detection of hepatocellular carcinoma. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2020;29(12):2495-2503.
Gopal P et al. Factors that affect accuracy of alpha-fetoprotein test in detection of hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis. Clin Gastroenterol Hepatol. 2014;12(5):870-877.
Hanif H et al. Update on the applications and limitations of alpha-fetoprotein for hepatocellular carcinoma. World J Gastroenterol. 2022;28(2):216-229.
Norman JS, Mehta N. The role of AFP-L3 and DCP biomarkers in the diagnosis and management of hepatocellular carcinoma. Curr Hepatol Rep. 2025;24(1):16.
Suttichaimongkol T et al. PIVKA-II or AFP has better diagnostic properties for hepatocellular carcinoma diagnosis in high-risk patients. J Circ Biomark. 2023;12:12-16.
Piratvisuth T et al. Development and clinical validation of a novel algorithmic score (GAAD) for detecting HCC in prospective cohort studies. Hepatol Commun. 2023;7(11):e0317.
Jarrah M et al. Performance of GALAD, GAAD, and ASAP for early HCC detection in chronic liver disease: A systematic review and meta-analysis. Liver Cancer. 2026;15(2):285-299.
Zhou JM, Wang T, Zhang KH. AFP-L3 for the diagnosis of early hepatocellular carcinoma: A meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021;100(43):e27673.
Singal AG et al. AASLD practice guidance on prevention, diagnosis, and treatment of hepatocellular carcinoma. Hepatology. 2023;78(6):1922-1965.
Best J et al. The GALAD scoring algorithm based on AFP, AFP-L3, and DCP significantly improves detection of BCLC early-stage hepatocellular carcinoma. Z Gastroenterol. 2016;54(12):1296-1305.
Poté N et al. Performance of PIVKA-II for early hepatocellular carcinoma diagnosis and prediction of microvascular invasion. J Hepatol. 2015;62(4):848-854.
Xu F et al. The diagnostic value of serum PIVKA-II alone or in combination with AFP in Chinese hepatocellular carcinoma patients. Dis Markers. 2021;2021:8868370.
Liu M et al. Validation of the GALAD model and establishment of GAAP model for diagnosis of hepatocellular carcinoma in Chinese patients. J Hepatocell Carcinoma. 2020;7:219-232.
Aralica M et al. GALAD, or des-gamma-carboxy prothrombin compared with alpha-foetoprotein for the diagnosis of hepatocellular carcinoma in people with chronic liver disease. Cochrane Database Syst Rev. 2024;12(12):CD015826.
Zhang S et al. Evaluating the combined diagnostic power of alpha-fetoprotein and protein induced by vitamin K absence or antagonist-II for hepatocellular carcinoma. J Gastrointest Oncol. 2025;16(3):1157-1175.
Pham TTT, Ho DT, Nguyen TB, Phan HT. Clinical performance of GAAD score, alpha-fetoprotein, and PIVKA-II in diagnosing hepatocellular carcinoma in the Vietnamese cohort. Discov Oncol. 2025;16:1813.
Youden WJ. Index for rating diagnostic tests. Cancer. 1950;3(1):32-35.
Tarao K et al. Real impact of tumor marker AFP and PIVKA-II in detecting very small hepatocellular carcinoma (≤2 cm, Barcelona stage 0): Assessment with a large number of cases. World J Hepatol. 2020;12(11):1046-1054.
Kim DY et al. Utility of combining PIVKA-II and AFP in the surveillance and monitoring of hepatocellular carcinoma in the Asia-Pacific region. Clin Mol Hepatol. 2023;29(2):277-292.
Kao SYZ et al. Cost-effectiveness of a precision hepatocellular carcinoma surveillance strategy in patients with cirrhosis. EClinicalMedicine. 2024;75:102755.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Daha fazla makale keşfet

Tanısal Model Lojistik Regresyon Kan Biyobelirteçleri Karaciğer Hastalığı