Bu çalışma, serum karsinoembriyonik antijen, skuamöz hücreli karsinom antijeni ve karbonhidrat antijeni 125'in ölçülmesi ve bunların özofageal skuamöz hücreli karsinomdaki kombine diagnostik ve prognostik değerinin doğrulanması için iki merkezli ambispektif bir iş akışı sunmaktadır.
Araştırma makalesi
Özofagus Skuamöz Hücreli Karsinomda Tanısal ve Prognostik Değerlendirme İçin Kombine Bir Serum Biyobelirteç Paneli
* These authors contributed equally
Bu makalede
Özet
Özet
Özofagus yassı hücreli karsinomun erken teşhisi ve tedavi öncesi doğru şekilde stratifiye edilmesi hala zordur. Geleneksel tümör-nod-metastaz evrelemesi temel anatomik bilgileri sağlar ancak sirkülasyondaki biyolojik heterojeniteyi tam olarak yansıtmaz. Bu iki merkezli ambispektif gözlemsel çalışmada, özofagus yassı hücreli karsinomda tanısal ayrım ve prognostik risk değerlendirmesi için karsinoembriyonik antijen, yassı hücreli karsinom antijeni ve karbonhidrat antijeni 125'i içeren kombine bir serum biyobelirteç paneli geliştirilmiş ve dışsal olarak valide edilmiştir. Üçüncü basamak bir hastane ve bir toplum sağlık merkezinden, 167 özofagus yassı hücreli karsinom hastası, 55 benign özofagus hastalığı olan hasta ve 55 sağlıklı kontrol olmak üzere toplam 277 katılımcı dahil edilmiştir. Üçüncü basamak hastane kohortu model geliştirme ve iç validasyon için, toplum merkezi kohortu ise dış validasyon için kullanılmıştır. Tedavi öncesi serum biyobelirteçleri, ilk tedaviden önce ölçülmüş, logaritmik olarak dönüştürülmüş, eğitim kohortu parametreleri kullanılarak standardize edilmiş ve tanısal lojistik regresyon ile prognostik Cox orantılı risk modellerine girilmiştir. Kombine panel, eğitim kohortunda 0,869 ve dış validasyon kohortunda 0,842 alan altında alıcı işletim özelliği eğrisi değeri ile herhangi bir tekil belirteçten daha yüksek tanısal ayrım göstermiştir. Daha yüksek kombine biyobelirteç yükü; en az 5 cm tümör uzunluğu, pT3–4 hastalık, lenf nodu metastazı ve tümör-nod-metastaz evre III–IV hastalık ile ilişkili bulunmuştur. Sağkalım analizinde, yüksek kombine biyobelirteç yükü, temel klinikopatolojik faktörler için yapılan düzeltmelerden sonra, genel sağkalım ve progresyonsuz sağkalımın daha kötü olacağını bağımsız olarak öngörmüştür. Biyobelirteç yükünü klinikopatolojik değişkenlerle birleştiren entegre prognostik model, eğitim kohortunda 0,792 ve dış validasyonda 0,761 C-indeksi ile tek başına tümör-nod-metastaz evresinden daha iyi performans göstermiştir. Bu bulgular, serum karsinoembriyonik antijen, yassı hücreli karsinom antijeni ve karbonhidrat antijeni 125 panelinin, özofagus yassı hücreli karsinomda tedavi öncesi değerlendirme ve bireyselleştirilmiş risk stratifikasyonu için pratik, noninvaziv bir yardımcı yöntem olarak kullanımını desteklemektedir.
Giriş
Özofageal skuamöz hücreli karsinom, özofagus kanserinin ana histolojik alt tipidir ve Doğu Asya'da, özellikle de Çin'de önemli bir klinik yük olmaya devam etmektedir1. Endoskopik tanı, görüntüleme değerlendirmesi, cerrahi, kemoradyoterapi ve sistemik tedaviler klinik yönetimi iyileştirmiş olsa da, birçok hasta için prognoz hala yetersizdir2. Bunun önemli nedenlerinden biri, hastalığın sıklıkla lokal invazyon veya nodal yayılım gerçekleştikten sonra tespit edilmesidir3. Bir diğer neden ise, aynı tümör-nod-metastaz evresindeki hastaların tedavi yanıtı, nüksetme riski ve sağkalım sonuçları açısından hala farklılık gösterebilmesidir4. Bu farklılıklar, tek başına anatomik evrelemenin özofageal skuamöz hücreli karsinomun biyolojik değişkenliğini tam olarak tanımlayamayacağını göstermektedir.
Mevcut klinik değerlendirme temel olarak biyopsili endoskopiye, radyolojik evrelemeye ve postoperatif patolojik değerlendirmeye dayanmaktadır. Bu yöntemler vazgeçilmezdir, ancak tekrarlanan izlemlerde, tedavi öncesi risk tahmininde veya geniş çaplı taramalarda kullanıldıklarında sınırlılıklara sahiptirler. Endoskopi invazivdir ve sık takip için daha az uygundur; bilgisayarlı tomografi ve endoskopik ultrasonografi ise hafif invazyonları veya küçük metastatik lezyonları gözden kaçırabilir5. Görüntüleme tabanlı ve moleküler prognostik modeller, özofagus skuamöz hücreli karsinomunda risk öngörüsünü geliştirmiştir, ancak bunların çoğu tüm klinik laboratuvarlarda rutin olarak mevcut olmayan özel platformlar, görüntü son işleme, doku sekanslama veya hesaplamalı iş akışları gerektirmektedir6,7. Bu nedenle, düşük maliyetli ve tekrarlanabilir kan tabanlı bir yaklaşım, özellikle klinisyenlerin kesin tedavi öncesinde tedavi öncesi risk stratifikasyonuna ihtiyaç duyduğu durumlarda yararlı tamamlayıcı bilgiler sağlayabilir.
Serum tümör belirteçleri; rutin olarak ulaşılabilir, minimal invaziv ve tekrarı kolay oldukları için bu durumda caziptir. Karsinoembriyonik antijen tümör yükünü ve anormal hücresel farklılaşmayı yansıtırken, skuamöz hücreli karsinom antijeni skuamöz epitelin malign transformasyonu ile daha yakından ilişkilidir8. Karbonhidrat antijeni 125, birçok malignitede sistemik inflamatuar aktivite, serozal tutulum ve hastalık progresyonu ile ilişkilendirilmiştir9. Bu belirteçler aynı biyolojik sinyali temsil etmezler. Bunun yerine, tümör yükünün, skuamöz fenotipin, sistemik yanıtın ve konakçı-tümör etkileşiminin örtüşen ancak farklı boyutlarını yakalayabilirler. Bu nedenle, amaç özofagus skuamöz hücreli karsinomunu tanımlamak ve klinik riski tahmin etmek olduğunda, kombine bir panel herhangi bir tek belirteçten daha iyi performans gösterebilir10.
Önceki çalışmalar; özofagus skuamöz hücreli karsinom ve ilgili gastrointestinal kanserlerde serum tümör belirteçlerini, inflamatuar göstergeleri, görüntüleme imzalarını, moleküler profilleri ve bileşik prognostik modelleri değerlendirmiştir11,12. Ancak, yayınlanmış modellerin çoğu ya tanıya ya da prognoza odaklanmakta, tek merkezli kohortlar kullanmakta, bağımsız dış validasyondan yoksun olmakta veya belirteç transformasyonu, kesme değer seçimi, kalibrasyon ve model tekrarlanabilirliği hakkında sınırlı ayrıntı sunmaktadır. Mevcut çalışmanın özgünlüğü, rutin olarak ölçülen karsinoembriyonik antijen, skuamöz hücreli karsinom antijeni ve karbonhidrat antijeni 125'i kullanan, tek bir iki merkezli iş akışında hem tanısal ayrımı hem de prognostik risk sınıflandırmasını destekleyen pratik bir üçlü serum belirteç panelinin geliştirilmesidir. Model, bir üçüncü basamak hastane kohortunda geliştirilmiş ve ardından farklı klinik ortamlar arasındaki kararlılığın değerlendirilmesine olanak tanıyacak şekilde, bağımsız bir toplum merkezi kohortunda yeniden optimizasyon yapılmadan test edilmiştir.
Bu çalışma; karsinoembriyonik antijen, skuamöz hücreli karsinom antijeni ve karbonhidrat antijeni 125'e dayalı kombine bir serum biyobelirteç paneli geliştirmiş ve doğrulamıştır. Analiz, birbirine bağlı iki amaç doğrultusunda yürütülmüştür. Birincisi, kombine panelin özofagus skuamöz hücreli karsinomu ile malign olmayan kontroller arasındaki tanısal ayrımı, bireysel serum belirteçlerine kıyasla artırıp artırmadığını değerlendirmekti. İkincisi, tedavi öncesi kombine biyobelirteç yükünün, geleneksel klinikopatolojik değişkenlerin ve tümör-nod-metastaz evresinin ötesinde prognostik bilgi sağlayıp sağlamadığını belirlemekti. Bu yapı; rutin olarak mevcut olan bir serum biyobelirteç panelinin, tedavi öncesi klinik değerlendirmede patolojik tanıya, görüntüleme değerlendirmesine ve anatomik evrelemeye noninvaziv bir yardımcı olarak işlev görüp göremeyeceğinin çalışmada değerlendirilmesini sağlamıştır.
Protokol
İnsan katılımcıları, klinik kayıtları ve serum örneklerini içeren bu çalışma, Helsinki Deklarasyonu'na ve insan denek araştırmaları için kurumsal gerekliliklere uygun olarak yürütülmüştür13. Çalışma protokolü, Jiangsu Province Hospital of Chinese Medicine tarafından CJ28J12-45 onay numarası ile incelenmiş ve onaylanmıştır. Retrospektif olarak toplanan anonimleştirilmiş klinik veriler ve artık serum örnekleri için, kurumsal etik düzenlemeler uyarınca ek yazılı bilgilendirilmiş onam gerekliliği kaldırılmıştır. Prospektif olarak toplanan örnekler için, kayıt öncesinde yazılı bilgilendirilmiş onam alınmıştır. Tüm katılımcı bilgileri ve serum örnekleri analizden önce anonimleştirilmiştir. Veri eşleştirmesi için çalışma tanımlayıcıları kullanılmış ve analitik veri setine kişisel olarak tanımlanabilir hiçbir bilgi dahil edilmemiştir.
Çalışma tasarımı ve kohort tahsisi
Bu iki merkezli ambispektif gözlemsel çalışma, özofageal skuamöz hücreli karsinomda (ESCC) karsinoembriyonik antijen (CEA), skuamöz hücreli karsinom antijeni (SCC-Ag) ve karbonhidrat antijeni 125'i (CA125) içeren kombine bir serum biyobelirteç panelinin diyagnostik ve prognostik değerini değerlendirmiştir. Retrospektif veriler uygun klinik kayıtlardan ve tedavi öncesi kalan serum örneklerinden elde edilmiş; ek tedavi öncesi serum örnekleri toplamak ve aynı çalışma çerçevesinde takibi tamamlamak için prospektif kayıt yöntemi kullanılmıştır. Katılımcılar Ocak 2021 ile Aralık 2024 tarihleri arasında bir üçüncü basamak hastane ve bir toplum sağlığı merkezinden seçilmiş olup, takip süreci 31 Aralık 2025 tarihine kadar devam etmiştir. Üçüncü basamak hastane olan Merkez A; model geliştirme, katsayı tahmini, eşik değer seçimi ve dahili doğrulama için eğitim kohortu olarak görev yapmıştır. Toplum sağlığı merkezi olan Merkez B ise dış doğrulama kohortu olarak görev yapmıştır. Çalışma, Bireysel Prognoz veya Tanı için çok değişkenli bir tahmin modelinin Şeffaf Raporlanması (TRIPOD) kılavuzlarına14 uygun olarak raporlanmıştır.
Merkez A'dan 194 ve Merkez B'den 83 olmak üzere toplam 277 katılımcı çalışmaya dahil edilmiştir. Eğitim kohortu 114 ESCC hastası, 40 benign özofageal hastalık kontrolü ve 40 sağlıklı kontrolü içermiştir. Harici doğrulama kohortu ise 53 ESCC hastası, 15 benign özofageal hastalık kontrolü ve 15 sağlıklı kontrolü içermiştir. Bilgi sızıntısını azaltmak ve model stabilitesini bağımsız bir klinik ortamda test etmek için rastgele ayırma yerine merkez tabanlı tahsis yöntemi kullanılmıştır. Tanısal analiz; ESCC hastaları, benign özofageal hastalığı olan hastalar ve sağlıklı kontroller arasında serum CEA, SCC-Ag ve CA125 seviyelerini karşılaştırmıştır. Prognostik analiz yalnızca ESCC hastaları ile sınırlandırılmış ve kombine biyobelirteç yükünün genel sağkalım (OS) ve progresyonsuz sağkalım (PFS) için risk stratifikasyonunu iyileştirip iyileştirmediği değerlendirilmiştir. Çalışma tasarımı, katılımcı taraması, kohort tahsisi, serum biyobelirteç iş akışı, tanısal model geliştirme, harici doğrulama ve prognostik model karşılaştırması Şekil 1'de özetlenmiştir.
Katılımcı akışı tarama, hariç tutmalar, tanısal gruplandırma ve merkez bazlı tahsis süreçlerini içermiştir. Toplam 326 kişi taranmıştır. Kan örneği alımından önce antitümör tedavi gören 12 kişi, başka bir birincil malignitesi olan 8 kişi, serum tümör belirteçlerini etkileme olasılığı yüksek olan şiddetli enfeksiyon, otoimmün hastalık veya kontrol altına alınamamış komorbiditeleri bulunan 9 kişi, hemoliz, lipemi, sarılık interferansı, yetersiz serum hacmi veya uzamış işlem aralığı olan 11 kişi ve temel klinik, patolojik veya takip verileri eksik olan 9 kişi dahil olmak üzere toplam kırk dokuz kişi çalışma dışı bırakılmıştır. Nihai analitik popülasyon 277 katılımcıdan oluşmuştur: 167 ESCC hastası, 55 benign özofageal hastalık kontrolü ve 55 sağlıklı kontrol.
Örneklem büyüklüğü gerekçesi
Örneklem büyüklüğü, önceden tanımlanmış çalışma süresi boyunca uygun katılımcıların, tedavi öncesi serum örneklerinin ve takip bilgilerinin ardışık erişilebilirliği ile belirlenmiştir. Tanı modelinde, aday öngördürücüler olarak üç sürekli serum biyobelirteç kullanılmıştır. Eğitim kohortunda, aday biyobelirteç öngördürücü başına 38,0 ESCC vakası ve 26,7 ESCC dışı kontrole denk gelecek şekilde, 114 ESCC vakası ve 80 ESCC dışı kontrol mevcuttu. Bu durum, düşük boyutlu lojistik regresyonu desteklemiş ve aşırı öğrenme (overfitting) riskini azaltmıştır. Harici doğrulama kohortu, 53 ESCC vakası ve 30 ESCC dışı kontrolü içermekte olup, katsayı yeniden kestirimi yapılmadan yalnızca doğrulama için kullanılmıştır. Örneklem büyüklüğü gerekçesi; rastgele veri bölme yerine sonuç sıklığına, aday öngördürücü parametre sayısına, beklenen model performansına ve bağımsız doğrulamaya vurgu yapan güncel öngörü modeli ilkeleriyle uyumlu hale getirilmiştir15.
Katılımcı alımı, uygunluk ve veri toplama
Katılımcılar çalışma süresi boyunca sürekli olarak kaydedilmiştir. A Merkezi'nde ESCC hastaları toraks cerrahisi, gastroenteroloji ve onkoloji bölümlerinden seçilmiştir. B Merkezi'nde ESCC hastaları, toplum tabanlı tarama, takip kayıtları veya sevk yolları aracılığıyla belirlenmiş ve yalnızca patolojik onay ile tedavi öncesi serum örnekleri mevcut olduğunda çalışmaya dahil edilmiştir. Benign özofageal hastalık kontrol grubu, disfaji, reflü semptomları veya şüpheli özofageal anomaliler nedeniyle gastroskopi yaptıran ve malign olmayan patolojik bulgulara sahip bireylerden oluşturulmuştur. Sağlıklı kontroller, aynı dönemdeki rutin sağlık muayenelerinden seçilmiş olup malignite, aktif enfeksiyon, ciddi hepatik veya renal disfonksiyon öyküsü bulunmayan ve görüntüleme/endoskopik incelemelerinde özofageal yer kaplayan lezyon saptanmayan kişilerden oluşmaktadır.
Gastroskopik biyopsi veya postoperatif patoloji ile doğrulanmış primer ESCC'ye sahip olan, kan örneği alınmadan önce antitümör tedavi görmemiş olan ve eksiksiz bazal klinik verilere, patolojik kayıtlara ve tedavi öncesi serum örneklerine sahip olan ESCC hastaları çalışmaya dahil edilmiştir. Başka bir primer malignitesi olan, kan örneği alınmadan önce antitümör tedavi görmüş olan, şiddetli akut enfeksiyonu, aktif otoimmün hastalığı, serum tümör belirteç seviyelerini etkilemesi muhtemel kontrol altına alınmamış komorbiditeleri bulunan veya örneklerinde belirgin hemoliz, lipemi, sarılık interferansı, yetersiz serum hacmi olan; temel klinik değişkenleri eksik veya takip verileri mevcut olmayan katılımcılar çalışma dışı bırakılmıştır. Prognostik analiz, tümör-nod-metastaz (TNM) evresi mevcut olan ve ölçülebilir sağkalım veya progresyon sonuçları olan ESCC hastalarıyla sınırlandırılmıştır. Ölüm veya progresyonun bu süre içinde gerçekleştiği durumlarda, 6 aydan kısa takip süresi olan hastalar analizde tutulmuştur.
Bazal değişkenler arasında yaş, cinsiyet, sigara öyküsü, alkol tüketim öyküsü, vücut kitle indeksi, katılımcı merkez, tanı grubu, lezyon tipi ile CEA, SCC-Ag ve CA125 serum düzeyleri yer almıştır. ESCC hastaları için ek değişkenler arasında tümör konumu, tümör uzunluğu, histolojik diferansiyasyon, invazyon derinliği, lenf nodu durumu, TNM evresi, lenfovasküler invazyon, ilk tedavi yöntemi, nüks, progresyon, sağkalım durumu ve son takip tarihi yer almıştır. Sigara öyküsü, mevcut sigara kullanımı veya yaşam boyu en az 100 sigaradan oluşan düzenli sigara kullanımı olarak tanımlanmıştır. Alkol tüketim öyküsü, 6 aydan fazla süre boyunca haftada en az bir kez alkol alımı olarak tanımlanmıştır. TNM evrelemesi, özofagus kanseri için American Joint Committee on Cancer/Union for International Cancer Control evreleme sisteminin sekizinci edisyonuna göre belirlenmiştir16. ESCC ve benign lezyon vakalarına ait patolojik lamlar, iki kıdemli patolog tarafından bağımsız olarak incelenmiş ve herhangi bir görüş ayrılığı üçüncü bir patolog tarafından çözümlenmiştir.
İki eğitimli araştırmacı; elektronik tıbbi kayıtlar, patoloji raporları, laboratuvar bilgi sistemleri, tedavi kayıtları, takip kayıtları ve ölüm kayıt belgelerinden, önceden tanımlanmış bir veri sözlüğü kullanarak klinik bilgileri bağımsız olarak çıkardı. Uyuşmazlıklar orijinal kayıtların kontrol edilmesiyle çözüldü ve gerektiğinde üçüncü bir araştırmacı nihai kararı verdi. Tümör lokasyonu üst, orta veya alt torasik özofagus olarak kategorize edildi. Histolojik diferansiyasyon; iyi, orta veya kötü diferansiyasyon olarak sınıflandırıldı. Sürekli değişken birimleri, analizden önce her iki katılımcı merkezde standart hale getirildi.
Kan örneği alımı, serum işleme ve biyobelirteç ölçümü
Tüm kan örnekleri; ilk tedaviden önce, patolojik onaydan sonraki 7 gün içinde ve tedavi başlangıcından en az 3 gün önce toplanmıştır. Gece boyu süren açlık sonrası, saat 07:00 ile 09:00 arasında serum ayırma tüpleri kullanılarak 5–8 mL periferik venöz kan örneği alınmıştır. Katılımcının örnekleme öncesindeki 72 saat içinde kan transfüzyonu, yüksek hacimli albümin infüzyonu veya invaziv bir işlem geçirmiş olması durumunda örnekleme ertelenmiştir. Örneklerin oda sıcaklığında 30 dakika boyunca pıhtılaşmasına izin verilmiş, ardından 1.500 × g hızda 10 dakika santrifüj edilmiştir. Serum ayrıştırılmış ve her bir alikot 300–500 µL olacak şekilde 3–5 adet barkodlu tüpe bölünmüştür. Alikotlar test edilene kadar −80°C'de saklanmış ve hiçbir alikot birden fazla dondurma-çözme döngüsüne maruz bırakılmamıştır. Görünür hemoliz, lipemi, sarılık interferansı olan, yetersiz hacimli veya toplama ile dondurma arasındaki süresi 2 saati aşan örnekler çalışma dışı bırakılmıştır.
Serum CEA, SCC-Ag ve CA125 seviyeleri, üretici talimatlarına uygun olarak otomatik kemilüminesans immünassay sistemleri kullanılarak ölçülmüştür. Serum alikotları test öncesinde 4°C'de çözülmüş, nazikçe karıştırılmış ve mümkün olduğunda tek bir çalışmada analiz edilmiştir. Grup testlerinin gerekli olduğu durumlarda, hastalık durumu, merkez, patolojik evre veya takip sonucuyla sistematik gruplandırmayı önlemek için örnek sırası düzenlenmiştir. Analitik ölçüm aralığını aşan örnekler, reaktif talimatlarına göre seyreltilmiş ve yeniden test edilmiştir. Laboratuvar personeli; katılımcı grubu, patolojik evre, tedavi durumu ve takip sonucu hakkında körlenmiştir.
Klinik eşik değerleri, yerel laboratuvar standartları ve üretici referans aralıklarına dayanarak CEA için 5.0 ng/mL, SCC-Ag için 1.5 ng/mL ve CA125 için 35 U/mL olarak belirlenmiştir. Bu eşikler; klinikopatolojik ilişkilendirme ve sağkalım tabakalama analizleri için marker yükselmesini ve yüksek kombine biyobelirteç yükünü tanımlamak amacıyla kullanılmıştır. Tanısal sınıflandırma için, veri odaklı kesme noktaları Youden indeksi kullanılarak yalnızca eğitim kohortunda seçilmiş ve ardından dış doğrulama kohortuna değiştirilmeden uygulanmıştır. Testler öncesinde cihaz kalibrasyonu ve dahili kalite kontrol işlemleri gerçekleştirilmiştir. Her test günü yüksek ve düşük seviyeli kontroller dahil edilmiş ve testlere yalnızca kalite kontrol sonuçları kabul edilen aralıkta olduğunda devam edilmiştir.
Deneyler arası ve merkezler arası tekrarlanabilirlik, körlenmiş köprüleme serum alikotları ve rutin kalite kontrol materyalleri kullanılarak nihai model analizinden önce değerlendirilmiştir. 30 körlenmiş serum alikotundan oluşan bir köprüleme seti, iki laboratuvar iş akışında test edilmiştir. Merkezler arası varyasyon katsayıları CEA için %4,8, SCC-Ag için %5,6 ve CA125 için %5,1 olarak bulunmuştur. Karşılık gelen sınıf içi korelasyon katsayıları ise CEA için 0,94, SCC-Ag için 0,92 ve CA125 için 0,93 olmuştur. Hiçbir sistematik sapma önceden tanımlanmış laboratuvar kalite kontrol aralığını aşmadığı için merkeze özgü bir analiz yeniden kalibrasyonu yapılmamıştır. Nihai biyobelirteç değerleri, model oluşturulmadan önce birim standardizasyonu ve eğitim kohortu tabanlı istatistiksel standardizasyon kullanılarak harmonize edilmiştir.
Kombine biyobelirteç tanımı ve model oluşturma
Kombine serum biyobelirteç paneli CEA, SCC-Ag ve CA125'ten oluşmuştur. Klinikopatolojik ilişki analizi ve Kaplan-Meier sağkalım tabakalandırması için her bir belirteç, önceden tanımlanmış klinik eşiğe göre yüksek veya yüksek olmayan şeklinde sınıflandırılmıştır. Yüksek kombine biyobelirteç yükü, üç belirteçten en az ikisinin yüksekliği olarak tanımlanmıştır. Tanısal ve prognostik modelleme için üç biyobelirteç sürekli değişkenler olarak tutulmuş, doğal logaritma kullanılarak dönüştürülmüş ve eğitim kohortundan elde edilen ortalama ve standart sapma kullanılarak standardize edilmiştir. Aynı dönüşüm parametreleri dış doğrulama kohortuna da uygulanmıştır.
Standardize edilmiş log-dönüştürülmüş biyobelirteçler, aşağıdaki eğitim kohortu parametreleri kullanılarak hesaplanmıştır:
zlnCEA = (lnCEA - 1.42)/0.71
zlnSCC - Ag = (lnSCC - Ag - 0.28)/0.57
zlnCA125 = (lnCA125 - 3.05)/0.62
Kombine tanı paneli, eğitim kohortunda çok değişkenli lojistik regresyon kullanılarak oluşturulmuştur. Tanısal doğrusal tahmin edici şu şekilde hesaplanmıştır:
LPtanısal = -0.46 + 0.59 × zlnCEA + 1.05 × zlnSCC - Ag+0.42 × zlnCA125
Bireysel öngörülen ESCC olasılığı şu şekilde hesaplanmıştır:
PESCC = 1/1+exp(-LPdiagnostic)
Kombine panel için optimal tanısal kesme değeri, eğitim kohortunda Youden indeksi kullanılarak seçilen 0.57 olarak belirlenmiş ve harici doğrulamada değişmeden uygulanmıştır.
Prognostik biyobelirteç skoru, Cox orantılı riskler modellemesi kullanılarak oluşturulmuştur. Anatomik evreleme için karşılaştırıcı olarak yalnızca TNM evresinin kullanıldığı model temel alınmıştır. Biyobelirteç modelinde ise kombine biyobelirteç yükü kullanılmıştır. Klinikopatolojik modelde yaş, tümör uzunluğu, histolojik diferansiyasyon, pT evresi, lenf nodu durumu ve başlangıç tedavi modalitesi kullanılmıştır. Entegre model, klinikopatolojik modele yüksek kombine biyobelirteç yükünü eklemiştir. OS için entegre prognostik lineer öngörücü şu şekilde hesaplanmıştır:
LPOS = 0,33 × yaş ≥65 yıl +0,36 × tümör uzunluğu ≥5cm + 0,25 × kötü diferansiyasyon + 0,31 × pT3
- 4evre + 0.66 × lenf nodu metastazı
-0.58 × radikalcerrahi - tabanlıtedavi
+0.81 × yüksek birleşik biyobelirteç yükü
PFS için, entegre prognostik lineer öngörücü şu şekilde hesaplanmıştır:
LPPFS = 0,27 × yaş ≥ 65years + 0,31 × tümör uzunluğu ≥ 5cm + 0,24 × düşük diferansiyasyon +0,25 × pT3
-4evre + 0.55 × lenf nodu metastazı
- 0.46 × radikal cerrahi tabanlı tedavi
+0.71 × yüksekbirleşikbiyobelirteçyükü
Prognostik denklemlerdeki tüm ikili değişkenler, mevcut olduğunda 1 ve mevcut olmadığında 0 olarak kodlanmıştır. Tüm katsayılar, standardizasyon parametreleri ve eşik değerleri eğitim kohortunda tahmin edilmiş ve yeniden optimizasyon yapılmadan doğrudan harici doğrulama kohortuna uygulanmıştır.
Tanısal ve prognostik sonlanım noktaları
Tanısal referans standart olarak patolojik tanı kullanılmıştır. Birincil tanısal son nokta, benign özofageal hastalıklar ve sağlıklı kontrolleri içeren non-ESCC kontroller ile ESCC arasındaki ayrım olarak belirlenmiştir. İkincil tanısal son noktalar ise ESCC ile benign özofageal hastalıklar, ESCC ile sağlıklı kontroller ve erken evre ESCC ile malign olmayan kontroller arasındaki ayrımı içermektedir. Erken evre ESCC, TNM evre I–II hastalık olarak tanımlanmıştır. Tanısal performans; alıcı işletim karakteristik eğrileri, eğri altındaki alan, duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörü değeri, negatif öngörü değeri, doğruluk, F1 skoru, kesinlik-duyarlılık eğrileri, kalibrasyon eğrileri, Brier skorları, kalibrasyon kesişimleri, kalibrasyon eğimleri ve karar eğrisi analizi kullanılarak değerlendirilmiştir.
Prognostik analiz yalnızca ESCC hastalarında gerçekleştirilmiştir. Birincil prognostik sonlanım noktası, ilk kesin antitümör tedavi tarihinden herhangi bir nedene bağlı ölüme kadar geçen süre olarak tanımlanan OS'dir. İkincil prognostik sonlanım noktası ise, ilk tedaviden belgelenmiş hastalık progresyonu, nüks veya ölüme kadar geçen süre olarak tanımlanan PFS'dir. Radikal cerrahi geçiren hastalar için, cerrahi sonrası rezidüel lezyon bulunmadığında; lokal nüks, uzak metastaz veya tümöre bağlı ölüm bir PFS olayı olarak sayılmıştır. Kesin kemoradyoterapi veya palyatif tedavi alan hastalarda progresyon; görüntüleme bulguları, endoskopik değerlendirme ve klinik değerlendirmeye göre belirlenmiştir.
Takip verileri; ayakta tedavi vizitleri, hastaneye yatış kayıtları, topluluk takip kayıtları, sevk kayıtları ve telefon iletişimi yoluyla elde edilmiştir. Hastalar, tedaviden sonraki ilk 2 yıl boyunca her 3 ayda bir, 3. yıldan 5. yıla kadar her 6 ayda bir ve sonrasında yıllık olarak takip edilmiştir. Son takip tarihine kadar ölüm, nüks veya progresyon göstermeyen hastalar, onaylanmış son temas tarihlerinde sansürlenmiştir. Sonuç olayları, iki araştırmacı tarafından bağımsız olarak incelenmiştir. Olay tarihlerinin kaynaklar arasında farklılık gösterdiği durumlarda, nihai olay tarihini belirlemek için görüntüleme raporları, taburcu kayıtları, endoskopik raporlar, sevk belgeleri ve ölüm kayıtları kontrol edilmiştir. Her iki katılımcı merkez için takip kesme tarihi 31 Aralık 2025 olarak belirlenmiştir.
İstatistiksel analiz
İstatistiksel analizler R 4.3.2 ve SPSS 27.0 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sürekli değişkenler, dağılıma bağlı olarak ortalama ± standart sapma veya medyan (çeyrekler arası aralık) şeklinde özetlenmiştir. Kategorik değişkenler ise sayı ve yüzde olarak özetlenmiştir. Gruplar arası karşılaştırmalar; uygunluğa göre bağımsız örneklemler t-testi, Mann–Whitney U testi, tek yönlü varyans analizi, Kruskal–Wallis testi, ki-kare testi veya Fisher'ın kesin testi kullanılarak yapılmıştır. Model kurulumu öncesinde eksik veriler değerlendirilmiştir. Temel tanı durumu, tedavi öncesi biyobelirteç değerleri, TNM evresi veya sağkalım/progresyon sonuç verileri eksik olan katılımcılar, önceden tanımlanmış uygunluk kriterlerine göre çalışma dışı bırakılmıştır. Eksikliği %5.0'nin altında olan temel olmayan kovaryantlar, 20 impute edilmiş veri seti ve 20 iterasyon ile zincirlenmiş denklemlerle çoklu imputasyon yöntemi kullanılarak işlenmiştir17. Imputasyon modelleri; tanı grubu, merkez, yaş, cinsiyet, sigara öyküsü, alkol kullanımı, biyobelirteç değerleri, TNM evresi, tedavi modalitesi, OS durumu, PFS durumu ve takip süresini içermiştir. Tam vaka analizleri duyarlılık analizleri olarak gerçekleştirilmiştir.
Tanı modeli eğitim kohortunda geliştirilmiştir. Eğri altında kalan alan, sensitivite, spesifite, pozitif öngörü değeri, negatif öngörü değeri, doğruluk ve F1 skorunun hesaplanmasında alıcı işletim karakteristik eğrileri kullanılmıştır. Eğriler altında kalan alanlar DeLong testi18 kullanılarak karşılaştırılmıştır. Ek bir tanısal değerlendirme olarak kesinlik-duyarlılık eğrileri kullanılmıştır. Kalibrasyon; kalibrasyon eğrileri, Brier skorları, kalibrasyon kesişim noktaları ve kalibrasyon eğimleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Klinik fayda, karar eğrisi analizi19 ile değerlendirilmiştir. İyimserlik düzeltmeli ayırt etme ve kalibrasyonu tahmin etmek için 1.000 bootstrap yeniden örnekleme ile iç doğrulama yapılmıştır. Dış doğrulama, eğitim kohortu denklemi, standardizasyon parametreleri ve eşik değerin, yeniden uyarlama yapılmadan doğrudan B Merkezi'ne uygulanmasıyla gerçekleştirilmiştir.
Prognostik analiz için, biyobelirteç yükü grupları arasında OS ve PFS'yi karşılaştırmak amacıyla Kaplan–Meier eğrileri oluşturulmuş ve sağkalımdaki farklılıkları değerlendirmek için log-rank testi kullanılmıştır. Tehlike oranlarını ve %95 güven aralıklarını tahmin etmek için Cox orantılı riskler regresyonu kullanılmıştır. Klinik önemi olan değişkenler ve tek değişkenli analizde sonuçlarla ilişkili olan değişkenler çok değişkenli modeller için değerlendirilmiştir. Model performansı; Harrell C-indeksi, zamana bağlı alıcı işletim karakteristik eğrileri, kalibrasyon eğrileri, Brier skorları ve karar eğrisi analizi kullanılarak değerlendirilmiştir20. Prognostik kalibrasyon 1, 3 ve 5. yıllarda değerlendirilmiştir. Orantılı riskler varsayımı, Schoenfeld artık contradictions ve log-eksi-log sağkalım grafikleri kullanılarak değerlendirilmiştir21. Global Schoenfeld testi P değerleri OS modeli için 0,42 ve PFS modeli için 0,37 olarak bulunmuştur. Final model yorumlamasından önce varyans şişirme faktörleri kullanılarak çoklu doğrusallık değerlendirilmiş ve final tanısal ve prognostik modellerdeki tüm aday değişkenlerin varyans şişirme faktörleri 2,1'in altında çıkmıştır. TNM evresi ve geleneksel klinikopatolojik modellerin ötesindeki artımlı prognostik değer, net yeniden sınıflandırma iyileştirmesi ve entegre ayrım iyileştirmesi kullanılarak değerlendirilmiştir. Eğitim kohortunda tahmin edilen model parametreleri, yeniden uyarlama yapılmadan dış doğrulama kohortuna uygulanmıştır22. Tüm testler çift yönlüdür ve P < 0,05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.
Sonuçlar
Katılımcı akışı ve analiz tekrarlanabilirliği
Toplam 326 birey taranmış ve 49'u çalışma dışı bırakılmıştır: 12 kişi kan örneği alınmadan önce antitümör tedavi görmüştü, 8 kişide başka bir primer malignite mevcuttu, 9 kişide serum tümör belirteçlerini etkilemesi muhtemel şiddetli enfeksiyon, otoimmün hastalık veya kontrol altına alınamamış komorbiditeler vardı, 1 kişide hemoliz, lipemi, sarılık interferansı, yetersiz serum hacmi veya uzamış işlem süresi tespit edilmişti ve 9 kişide temel klinik, patolojik veya takip verileri eksikti. Nihai analitik popülasyon 27 katılımcıdan oluşmuştur: 167 özofagus skuamöz hücreli karsinom (ESCC) hastası, 5 benign özofagus hastalığı olan hasta ve 55 sağlıklı kontrol. Merkez A, eğitim kohortuna 194 katılımcı; Merkez B ise dış doğrulama kohortuna 83 katılımcı sağlamıştır. Katılımcı akışı, kohort tahsisi, biyobelirteç test iş akışı, tanısal model geliştirme, dış doğrulama ve prognostik modelleme çerçevesi Şekil 1'de gösterilmiş; tarama ve hariç tutma detayları ise Ek Tablo 1'de özetlenmiştir.
Deneyler arası ve merkezler arası tekrarlanabilirlik, 30 körleme köprü serum alikotu kullanılarak değerlendirilmiştir. Merkezler arası varyasyon katsayıları karsinoembriyonik antijen (CEA) için %4,8, skuamöz hücreli karsinom antijeni (SCC-Ag) için %5,6 ve karbonhidrat antijeni 125 (CA125) için %5,1 olarak belirlenmiştir. Karşılık gelen sınıf içi korelasyon katsayıları sırasıyla 0,94, 0,92 ve 0,93'tür. İstatistiksel standardizasyon ve model geliştirme öncesinde merkeze özel herhangi bir yeniden kalibrasyon gerekmemiştir. Analiz tekrarlanabilirlik sonuçları Ek Tablo 2'de sunulmuştur.
Çalışma popülasyonunun temel özellikleri
Genel popülasyonun medyan yaşı 59 yıldı (IQR, 53–6 yıl) ve katılımcıların 198'i (%71,5) erkekti. 141 katılımcıda (%50,9) mevcut veya eski sigara kullanımı, 127 katılımcıda (%45,8) ise mevcut veya eski alkol kullanımı bildirildi. Kohort; 167 ESCC hastası (%60,3), 5 benign özofageal hastalık hastası (%19,9) ve 5 sağlıklı kontrolden (%19,9) oluşmaktaydı. Medyan serum CEA, SCC-Ag ve CA125 seviyeleri sırasıyla 3,9 ng/mL (IQR, 2,0–6,6 ng/mL), 1,4 ng/mL (IQR, 0,8–2,3 ng/mL) ve 2,8 U/mL (IQR, 13,9–35,7 U/mL) idi. Yaş, cinsiyet, sigara geçmişi, alkol kullanımı, tanı grubu ve bazal serum biyobelirteç seviyeleri eğitim ve dış doğrulama kohortları arasında benzerlik göstermiştir (Tablo 1).
167 ESCC hastası arasında medyan yaş 61 yıldı (IQR, 55–68 yıl) ve 13 hasta (%79,6) erkekti. Tümörler en sık orta torasik özofagusta (89/167, %53,3), ardından alt torasik özofagusta (56/167, %3,5) ve üst torasik özofagusta (22/167, %13,2) yerleşmişti. Orta derecede diferansiye ve düşük derecede diferansiye tümörler sırasıyla 81 vaka (%48,5) ve 66 vaka (%39,5) ile temsil edildi. 68 hastada (%40,7) tümör uzunluğu en az 5 cm idi, 121 hastada (%72,5) pT3–4 hastalığı mevcutdu, 10 hastada (%59,9) lenf nodu metastazı vardı ve 1 hastada (%6,5) tümör-nod-metastaz (TNM) evre III–IV hastalığı gözlemlendi. 65 hastada (%38,9) lenfovasküler invazyon tespit edildi. Birincil tedavi; 13 hastada (%67,7) adjuvan tedavi ile veya adjuvan tedavi olmaksızın radikal cerrahi, 32 hastada (%19,2) definit kemoradyoterapi ve 2 hastada (%13,2) palyatif sistemik veya destekleyici tedaviden oluşmaktaydı. Temel klinikopatolojik değişkenler, eğitim ve dış doğrulama ESCC kohortları arasında karşılaştırılabilir düzeydeydi (Tablo 2).
Çalışma grupları genelinde serum biyobelirteçlerinin çok boyutlu dağılımı
Serum CEA, SCC-Ag ve CA125 dağılımları; ESCC hastaları, benign özofageal hastalık kontrolleri ve sağlıklı kontroller arasında farklılık göstermiştir (Şekil 2). Logaritmik dönüşüm sonrası, her üç biyobelirteç de ESCC grubunda, iki malign olmayan gruba göre daha yüksek seviyeler göstermiştir. Medyan CEA seviyesi ESCC hastalarında 5.2 ng/mL iken; benign özofageal hastalık kontrollerinde 2.4 ng/mL ve sağlıklı kontrollerde 1.9 ng/mL olarak belirlenmiştir. Medyan SCC-Ag seviyesi ESCC hastalarında 1.9 ng/mL, diğer gruplarda ise 0.9 ng/mL ve 0.7 ng/mL olmuştur. Medyan CA125 seviyesi ESCC hastalarında 28.9 U/mL iken, diğer gruplarda 18.7 U/mL ve 16.1 U/mL olarak saptanmıştır. Gruba özgü serum biyobelirteç dağılımları Ek Tablo 3'te özetlenmiştir.
CEA ve SCC-Ag, ESCC ile malign olmayan kontroller arasında CA125'e göre daha net bir ayrım göstermiştir. Logaritmik dönüşüm uygulanmış CEA ve SCC-Ag'nin iki boyutlu dağılımında, ESCC örnekleri daha sık yüksek değer bölgesinde yoğunlaşırken, sağlıklı kontroller daha sık düşük değer bölgesinde kümelenmiştir. Üç belirteçten en az ikisinin yükselmesi olarak tanımlanan yüksek kombine biyobelirteç yükü, 167 ESCC hastasının 61'inde (%36,5), 5 benign özofageal hastalık kontrolünün 8'inde (%14,5) ve 5 sağlıklı kontrolün 4'ünde (%7,3) gözlemlenmiştir. Yükselmiş biyobelirteç yükünün dağılımı, Ek Tablo 3'te de bildirildiği üzere, üç grup arasında anlamlı düzeyde farklılık göstermiştir (P < 0.01).
Eğitim kohortunda kombine tanısal imzanın geliştirilmesi
Kombine tanısal imza, eğitim kohortunda log-dönüştürülmüş CEA, SCC-Ag ve CA125 değerleri kullanılarak geliştirilmiştir (Şekil 3). İkili korelasyon analizi, üç belirteç arasında orta düzeyde pozitif korelasyonlar olduğunu göstermiştir. En güçlü korelasyon CEA ve SCC-Ag arasında (r = 0.58), ardından SCC-Ag ve CA125 (r = 0.47) ve CEA ve CA125 (r = 0.41) arasında gözlemlenmiştir; bu durum, belirteçleri birbirinin yerine geçebilir ölçümler olarak değerlendirmeden ortak modellemeyi desteklemektedir.
Tek değişkenli lojistik regresyonda CEA, SCC-Ag ve CA125'in her biri sırasıyla 2,81, 3,94 ve 2,14 olasılık oranları (odds ratio) ile ESCC durumuyla ilişkili bulunmuştur. Çok değişkenli tanı modelinde, en büyük düzeltilmiş etki boyutunu SCC-Ag (OR, 2,87; %95 CI, 1,62–5,09; P < 0,01) göstermiş, bunu CEA (OR, 1,80; %95 CI, 1,19–2,72; P = 0,06) ve CA125 (OR, 1,52; %95 CI, 1,03–2,25; P = 0,034) takip etmiştir. Tanı modeli katsayıları Ek Tablo 4'te özetlenmiştir. Nihai tanısal doğrusal öngörücü şöyledir:
LPtanı = -0,46 + 0,59 × zlnCEA + 1,05 × zlnSCC - Ag +0,42 × zlnCA125
Bireysel öngörülen ESCC olasılığı şu şekilde hesaplanmıştır:
PESCC = 1/1 + exp( -LPdiagnostic )
Birleştirilmiş tanı modelinden elde edilen öngörülen olasılık dağılımı, ESCC olan ve olmayan katılımcılar arasında bir ayrım göstermiştir. Optimal kesme değeri 0.57 olarak belirlenmiştir. Bu kesme değerinde, birleştirilmiş model eğitim kohortunda 0,869'luk bir alıcı işletim karakteristik eğrisi altında kalan alan (AUC) (95% CI, 0,817–0,921) ile %85,8 pozitif öngörü değeri ve %73,0 negatif öngörü değerine ulaşmıştır.
Kombine biyobelirteç panelinin tanısal performansı ve harici validasyonu
Eğitim kohortunda, SCC-Ag 0,802'lik bir AUC (%95 GA, 0,735–0,869) ile üç bireysel biyobelirteç arasında en yüksek tanısal performansı göstermiştir. CEA ve CA125 için AUC değerleri sırasıyla 0,711 (%95 GA, 0,635–0,786) ve 0,68 (%95 GA, 0,591–0,74) olarak belirlenmiştir. Kombine panel; 0,869 AUC (%95 GA, 0,817–0,921), %79,8 sensitivite, %81,2 spesifite, %85,8 pozitif öngörü değeri, %73,0 negatif öngörü değeri, %80,4 doğruluk ve %82,7 F1 skoru ile en yüksek genel ayrım gücüne ulaşmıştır (Tablo 3).
Alıcı işletim karakteristiği eğrileri, kombine panelin bireysel biyobelirteçlere kıyasla daha yüksek tanısal ayırt ediciliğe sahip olduğunu doğrulamıştır (Şekil 4A). 0.57 optimal kesme değerinde, kombine panel %79,8 duyarlılık ve %81,2 özgüllük göstermiştir. Kombine panelin AUC değeri, tek başına SCC-Ag'nin AUC değerinden anlamlı derecede daha yüksek bulunmuştur (P = 0.032). 1.0 yeniden örnekleme ile yapılan Bootstrap dahili doğrulaması; iyimserlikten arındırılmış 0.856 AUC, iyimserlikten arındırılmış 0.97 kalibrasyon eğimi ve iyimserlikten arındırılmış 0.154 Brier skoru göstermiştir. Dahili doğrulama tahminleri Ek Tablo 4'te verilmiştir.
Harici doğrulama kohortunda, kesinlik-duyarlılık (precision-recall) analizi, ESCC ile sağlıklı kontrollerin ayırt edilmesinde en yüksek ortalama kesinliği göstermiştir (AP = 0.912; Şekil 4B). Ortalama kesinlik, ESCC'ye karşı non-ESCC için 0.863 ve ESCC'ye karşı benign özofageal hastalık için 0.841 olarak belirlenmiştir. Erken evre ESCC ile malign olmayan kontroller için ortalama kesinlik 0.535'tir. Kalibrasyon analizi, her iki kohortta öngörülen olasılıklar ile gözlemlenen sonuçlar arasında uyum olduğunu göstermiştir (Şekil 4C). Eğitim kohortunda Brier skoru 0.148, kalibrasyon eğimi 1.02 ve kesim noktası (intercept) 0.01'dir. Harici doğrulama kohortunda ise Brier skoru 0.164, kalibrasyon eğimi 0.93 ve kalibrasyon kesim noktası −0.04'tür. Karar eğrisi analizi, çoğu olasılık eşiğinde kombine panelin, tümünü tedavi et (treat-all) ve hiçbirini tedavi etme (treat-none) stratejilerine göre daha yüksek net fayda sağladığını göstermiştir (Şekil 4D).
Harici doğrulama sonuçları Tablo 4'te özetlenmiştir. Kombine panel, ESCC ile non-ESCC karşılaştırmasında 0,30 eşik olasılıkta 0,842 AUC (%95 GA, 0,753–0,930), %75,5 sensitivite, %76,7 spesifite, %75,9 doğruluk, 0,164 Brier skoru, 0,93 kalibrasyon eğimi ve 0,218 net fayda elde etmiştir. AUC değerleri; ESCC ile benign özofageal hastalık karşılaştırmasında 0,801 (%95 GA, 0,686–0,916), ESCC ile sağlıklı kontroller karşılaştırmasında 0,89 (%95 GA, 0,80–0,979) ve erken evre ESCC ile non-malign kontrol karşılaştırmasında 0,818 (%95 GA, 0,704–0,932) olarak bulunmuştur. En yüksek spesifite ESCC ile sağlıklı kontroller karşılaştırmasında (%86,7) gözlemlenirken, erken evre ESCC ile non-malign kontroller karşılaştırması %70,6 sensitivite ve %78,3 spesifite göstermiştir.
ESCC'de kombine biyobelirteç panelinin klinikopatolojik ilişki profili
Serum biyobelirteç yükselmesi ile klinikopatolojik özellikler arasındaki ilişki ESCC hastalarında değerlendirilmiştir (Tablo 5). Yaş ve cinsiyetin, bireysel biyobelirteç yükselmesi ile sınırlı bir ilişkisi olduğu görülmüştür. 65 yaş ve üzeri hastalarda, yüksek kombine biyobelirteç yükü oranı, 65 yaş altındaki hastalara göre daha yüksekti (%47,6'ya karşı %29,8; P = 0.028); buna karşın cinsiyetin, bireysel biyobelirteç yükselmesi veya kombine biyobelirteç yükü ile bir ilişkisi saptanmamıştır.
Tümörle ilgili değişkenler, biyobelirteç yükselmesi ile daha güçlü ilişkiler göstermiştir. Tümör uzunluğu en az 5 cm olan hastaların %50,0'sinde yüksek kombine biyobelirteç yükü görülürken, tümör uzunluğu 5 cm'nin altında olan hastaların %27,3'ünde görülmüştür (P = 0.04). Yüksek kombine biyobelirteç yükü ayrıca; kötü diferansiyasyon gösteren hastalarda, iyi veya orta diferansiyasyon gösterenlere göre ( %50,0'a karşı %28,2; P = 0.06), pT3–4 hastalığı olanlarda, pT1–2 hastalığı olanlara göre (%42,1'e karşı %21,7; P = 0.01), lenf nodu metastazı olan hastalarda, lenf nodu metastazı olmayanlara göre (%43,0'a karşı %26,9; P = 0.038) ve TNM evre III–IV hastalığı olanlarda, TNM evre I–II hastalığı olanlara göre (%43,2'ye karşı %23,2; P = 0.09) daha sık görülmüştür.
Hasta düzeyindeki görselleştirme, daha yüksek kombine risk skorlarının daha ileri klinikopatolojik özelliklerle birlikte seyrettiğini göstermiştir (Şekil 5A). Daha yüksek skorlara sahip hastalar daha sık pT3–4, lenf nodu pozitif, kötü diferansiye veya TNM evre III–IV olarak sınıflandırılmıştır. Kutu grafiği analizi; tümör uzunluğu daha fazla olan, kötü diferansiyasyon gösteren, pT3–4 hastalığı olan, lenf nodu pozitif olan ve TNM evre III–IV hastalığı olan hastalarda biyobelirteç dağılımlarının yukarı yönlü olduğunu göstermiştir (Şekil 5B). Sankey diyagramı, iki veya üç yükselmiş biyobelirtece sahip hastaların daha sık TNM evre III–IV olarak sınıflandırıldığını, yükselmiş biyobelirteci olmayan hastaların ise daha sık TNM evre I–II olarak sınıflandırıldığını göstermiştir (Şekil 5C). Kombine biyobelirteç yükü ile TNM evre dağılımı arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlıdır (P < 0.01).
Kombine serum biyobelirteç paneline dayalı prognostik stratifikasyon
ESCC hastaları için medyan takip süresi 34 aydı. Takip süresince 78 ölüm ve 96 progresyonsuz sağkalım olayı kaydedildi. Takip ve olay detayları Ek Tablo 5'te özetlenmiştir. Yüksek kombine biyobelirteç yükü, daha kötü sağkalım sonuçları ile ilişkiliydi. Tek değişkenli Cox regresyonunda, yüksek kombine biyobelirteç yükü, artmış ölüm riski (HR, 2,91; %95 CI, 1,89–4,46; P < 0,01) ve progresyon veya ölüm riski (HR, 2,63; %95 CI, 1,80–3,84; P < 0,01) ile ilişkiliydi. Yaş, tümör uzunluğu, diferansiyasyon, pT evresi, lenf nodu metastazı ve tedavi yöntemi için yapılan düzeltmelerden sonra, yüksek kombine biyobelirteç yükü genel sağkalım (OS; HR, 2,24; %95 CI, 1,41–3,54; P = 0,01) ve progresyonsuz sağkalım (PFS; HR, 2,03; %95 CI, 1,35–3,05; P = 0,01) ile bağımsız olarak ilişkili kalmaya devam etti. Buna karşılık, yükselmiş CEA, SCC-Ag ve CA125 değerleri, çok değişkenli modellere bireysel olarak dahil edildiklerinde artık istatistiksel olarak anlamlı değildi. Cox regresyon sonuçları Tablo 6'da özetlenmiştir.
Kaplan–Meier analizi, yüksek ve düşük kombine biyobelirteç yükü grupları arasında belirgin bir ayrım olduğunu göstermiştir (Şekil 6A,B). Medyan OS, düşük yük grubunda 38 ay, yüksek yük grubunda ise 19 aydı (log-rank P < 0.01). Medyan PFS, düşük yük grubunda 28 ay, yüksek yük grubunda ise 13 aydı (log-rank P < 0.01). Entegre prognostik model, tek başına TNM evresine kıyasla daha yüksek zamana bağlı ayırt etme kapasitesi göstermiştir (Şekil 6C); tek başına TNM evresi için 0.701, 0.676 ve 0.648 olan AUC değerleri, model için sırasıyla 1, 3 ve 5. yıllarda 0.829, 0.806 ve 0.781 olarak gerçekleşmiştir. Tek başına TNM evresine göre C-index artışı, eğitim kohortunda 0.130 ve dış doğrulama kohortunda 0.120 olmuştur. Takip dönemi referans noktası ısı haritası, risk katmanları boyunca artan kümülatif mortaliteyi göstermiştir (Şekil 6D). Düşük riskli tertilde, 6, 12, 24, 36 ve 60. aylardaki kümülatif mortalite olasılıkları sırasıyla %6, %12, %24, %37 ve %52 idi. Karşılık gelen olasılıklar, orta riskli tertilde %14, %26, %4, %59 ve %74; yüksek riskli tertilde ise %28, %47, %68, %82 ve %91 idi.
Entegre modelin harici doğrulaması ve artımlı prognostik faydası
Entegre model, her iki kohortta da değerlendirilen modeller arasında en yüksek prognostik ayrımı göstermiştir. Eğitim kohortunda, klinikopatolojik model için 0,736, yalnızca biyobelirteç paneli için 0,703 ve yalnızca TNM evresi için 0,62 olmasına karşın, entegre model için C-indeksi 0,792 idi. Harici doğrulama kohortunda, diğer modeller için 0,708, 0,681 ve 0,641 değerlerine kıyasla entegre modelin C-indeksi 0,761 idi. Zamana bağlı AUC değerleri de entegre modeli desteklemiştir. Eğitim kohortunda entegre model, sırasıyla 1, 3 ve 5. yıllarda 0,829, 0,806 ve 0,781 AUC değerlerine ulaşmıştır. Harici doğrulama kohortunda karşılık gelen AUC değerleri 0,801, 0,74 ve 0,748 idi. Yalnızca TNM evresi ile karşılaştırıldığında, entegre model +0,274'lük bir NRI ve +0,102'lik bir IDI göstermiştir. Bootstrap dahili doğrulaması, entegre model için optimizm düzeltmeli 0,779'luk bir C-indeksi göstermiştir. Model performans metrikleri Tablo 7'de sunulmuş olup, ek prognostik doğrulama sonuçları Ek Tablo 5'te verilmiştir.
Model karşılaştırma grafiği, her iki kohortta da entegre model için en yüksek Harrell C-indeksini göstermiştir (Şekil 7A). Nomogram; 1, 3 ve 5 yıllık OS olasılıklarını tahmin etmek için yaş, tümör uzunluğu, histolojik diferansiyasyon, pT evresi, lenf nodu durumu, başlangıç tedavi yöntemi ve yüksek kombine biyobelirteç yükünü dahil etmiştir (Şekil 7B). Harici doğrulama kohortunda, 1, 3 ve 5 yıllık OS için kalibrasyon eğrileri ideal referans çizgisine yakındı (Şekil 7C). Brier skorları sırasıyla 0.141, 0.164 ve 0.178; kalibrasyon eğimleri ise 0.97, 0.93 ve 0.91 olarak belirlenmiştir. Karar eğrisi analizi, entegre modelin ana eşik olasılık aralığı boyunca tek başına TNM evresinden, klinikopatolojik modelden ve "herkesi tedavi et" veya "hiç kimseyi tedavi etme" stratejilerinden daha yüksek bir net faydaya sahip olduğunu göstermiştir (Şekil 7D). 0.30'lık bir eşik olasılıkta, net fayda entegre model için 0.181 iken; klinikopatolojik model için 0.139 ve tek başına TNM evresi için 0.17'dir. Bu kalibrasyon ve karar eğrisi sonuçları Ek Tablo 5'te özetlenmiştir.
VERİ KULLANILABİLİRLİĞİ:
Mevcut çalışma sırasında oluşturulan ve analiz edilen veri setleri, Figshare deposunda halka açık olarak mevcuttur: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.3154580.v1.
Şekil 1Çalışma tasarımı ve analitik iş akışı. Katılımcı taraması, kohort tahsisi, serum biyobelirteç ölçümü, tanısal model geliştirme, dış doğrulama ve prognostik model oluşturmanın şematik genel görünümü. Merkez A eğitim kohortu, Merkez B ise dış doğrulama kohortu olarak görev yapmıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2Çalışma grupları arasında serum CEA, SCC-Ag ve CA125 dağılımı. (A) ESCC hastaları, benign özofageal hastalık kontrolleri ve sağlıklı kontrollerde logaritmik olarak dönüştürülmüş serum biyobelirteç seviyelerini gösteren keman ve kutu grafikleri. (B) Logaritmik dönüşüm uygulanmış CEA ve SCC-Ag'nin iki değişkenli dağılımı. (C) Tanı grupları genelindeki kombine biyobelirteç profilini özetleyen radar grafiği. (D) Tanı grupları arasında yükselmiş biyobelirteç yükünün dağılımı. CEA = karsinoembriyonik antigen; SCC-Ag = skuamöz hücreli karsinom antijeni; CA125 = karbonhidrat antijeni 125; ESCC = özofageal skuamöz hücreli karsinom. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3Eğitim kohortunda kombine tanısal imzanın geliştirilmesi. (A) Logaritmik olarak dönüştürülmüş CEA, SCC-Ag ve CA125'in korelasyon ısı haritası. (B) Bireysel biyobelirteçler ve kombine tanı modeli için tek değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon sonuçları. (C) Kombine tanı modeline dayalı olarak ESCC ve non-ESCC katılımcıları için öngörülen olasılık dağılımı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4Kombine biyobelirteç panelinin tanısal performansı ve dış validasyonu. (A) Eğitim kohortundaki bireysel biyobelirteçleri ve kombine paneli karşılaştıran alıcı işletim karakteristik eğrileri. (B) Harici doğrulama senaryolarına göre kesinlik-duyarlılık eğrileri. (C) Eğitim ve dış doğrulama kohortları için kalibrasyon grafikleri. (D) Eşik olasılıklar genelinde net faydayı gösteren karar eğrisi analizi. ROC = alıcı işletim karakteristiği. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 5ESCC'de kombine biyobelirteç panelinin klinikopatolojik ilişki profili. (A) Birleşik risk skorlarının, serum biyobelirteç seviyelerinin ve klinikopatolojik özelliklerin hasta düzeyindeki görünümü. (B) Başlıca klinikopatolojik alt gruplar arasında biyobelirteç dağılımlarını gösteren kutu grafikleri. (C) Artmış biyobelirteç yükü ile TNM evresi arasındaki ilişkiyi gösteren Sankey diyagramı. TNM = tümör-nod-metastaz. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 6Birleşik biyobelirteç yüküne dayalı prognostik stratifikasyon. (A) Kombine biyobelirteç yüküne göre genel sağkalım için Kaplan-Meier eğrileri. (B) Kombine biyobelirteç yüküne göre progresyonsuz sağkalım için Kaplan–Meier eğrileri. (C) Entegre model ile tek başına TNM evresini karşılaştıran zamana bağlı alıcı işletim karakteristik eğrileri. (D) Risk tertilleri ve takip dönüm noktaları genelinde kümülatif mortalite olasılıklarını gösteren ısı haritası. OS = genel sağkalım; PFS = progresyonsuz sağkalım. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 7Entegre prognostik modelin dış doğrulama ve klinik translasyonu. (A) Eğitim ve dış doğrulama kohortlarındaki prognostik modeller arasında Harrell C-indeksinin karşılaştırılması. (B) 1, 3 ve 5 yıllık genel sağkalımı tahmin etmek için yaş, tümör uzunluğu, histolojik diferansiyasyon, pT evresi, lenf nodu durumu, başlangıç tedavi yöntemi ve yüksek kombine biyobelirteç yükünü içeren nomogram. (C) 1, 3 ve 5 yıllık genel sağkalım için dış doğrulama kalibrasyon grafikleri. (D) Entegre modelin tek başına TNM evresi, klinikopatolojik model ve tümünü tedavi et veya hiçbirini tedavi et stratejileri ile karşılaştırıldığı karar eğrisi analizi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
| Değişken | Genel (n = 27) | Eğitim kohortu, Merkez A (n = 194) | Harici doğrulama kohortu, Merkez B (n = 83) | P değeri |
| Yaş, yıl, medyan (IQR) | 59 (53–66) | 59 (52–65) | 60 (54–67) | 0.284 |
| Erkek cinsiyet, n (%) | 198 (71.5) | 137 (70.6) | 61 (73.5) | 0.62 |
| Aktif/eski sigara kullanıcısı, n (%) | 141 (50.9) | 95 (49.0) | 46 (5.4) | 0.321 |
| Aktif/eski alkol kullanımı, n (%) | 127 (45.8) | 87 (4.8) | 40 (48.2) | 0.603 |
| Tanı grubu, n (%) | 0.701 | |||
| ESCC | 167 (60.3) | 14 (58.8) | 53 (63.9) | |
| Benign özofageal hastalık | 5 (19.9) | 40 (20.6) | 15 (18.1) | |
| Sağlıklı kontroller | 5 (19.9) | 40 (20.6) | 15 (18.1) | |
| Serum CEA, ng/mL, medyan (IQR) | 3.9 (2.0–6.6) | 3.8 (1.9–6.4) | 4.1 (2.1–6.8) | 0.367 |
| Serum SCC-Ag, ng/mL, medyan (IQR) | 1.4 (0.8–2.3) | 1.4 (0.8–2.2) | 1.5 (0.9–2.4) | 0.418 |
| Serum CA125, U/mL, medyan (IQR) | 2.8 (13.9–35.7) | 2.4 (13.5–34.9) | 23.6 (14.6–36.8) | 0.47 |
Tablo 1: Eğitim ve dış doğrulama kohortlarındaki katılımcıların bazal özellikleri. Demografik özellikler, kohort bileşimi ve bazal serum CEA, SCC-Ag ve CA125 seviyeleri; genel popülasyon, eğitim kohortu ve dış doğrulama kohortu için özetlenmiştir.
| Değişken | Genel ESCC (n = 167) | Eğitim Kohortu (n = 14) | Harici Validasyon Kohortu (n = 53) | P Değeri |
| Yaş, yıl, medyan (IQR) | 61 (5–68) | 61 (5–67) | 62 (56–68) | 0.386 |
| Erkek cinsiyet, n (%) | 13 (79.6) | 91 (79.8) | 42 (79.2) | 0.931 |
| Güncel/eski sigara kullanıcısı, n (%) | 10 (65.9) | 74 (64.9) | 36 (67.9) | 0.701 |
| Güncel/eski alkol kullanımı, n (%) | 95 (56.9) | 6 (57.9) | 29 (54.7) | 0.68 |
| Tümör lokasyonu, n (%) | 0.879 | |||
| Üst torasik | 2 (13.2) | 15 (13.2) | 7 (13.2) | |
| Orta torasik | 89 (53.3) | 60 (52.6) | 29 (54.7) | |
| Alt torasik | 56 (3.5) | 39 (34.2) | 17 (32.1) | |
| Histolojik diferansiyasyon, n (%) | 0.94 | |||
| İyi diferansiye | 20 (12.0) | 14 (12.3) | 6 (1.3) | |
| Orta diferansiye | 81 (48.5) | 56 (49.1) | 25 (47.2) | |
| Kötü diferansiye | 6 (39.5) | 4 (38.6) | 2 (41.5) | |
| Tümör uzunluğu ≥5 cm, n (%) | 68 (40.7) | 45 (39.5) | 23 (43.4) | 0.621 |
| pT3–4 evresi, n (%) | 121 (72.5) | 82 (71.9) | 39 (73.6) | 0.821 |
| Lenf nodu metastazı, n (%) | 10 (59.9) | 68 (59.6) | 32 (60.4) | 0.924 |
| TNM evre III–IV, n (%) | 1 (66.5) | 75 (65.8) | 36 (67.9) | 0.785 |
| Lenfovasküler invazyon, n (%) | 65 (38.9) | 42 (36.8) | 23 (43.4) | 0.404 |
| Birincil tedavi yöntemi, n (%) | 0.753 | |||
| Radikal cerrahi ± adjuvan tedavi | 13 (67.7) | 79 (69.3) | 34 (64.2) | |
| Definitif kemoradyoterapi | 32 (19.2) | 21 (18.4) | 1 (20.8) | |
| Palyatif sistemik/destekleyici tedavi | 2 (13.2) | 14 (12.3) | 8 (15.1) |
Tablo 2: Eğitim ve dış doğrulama kohortlarındaki ESCC hastalarının klinikopatolojik özellikleri. Tümör konumu, histolojik diferansiyasyon, tümör uzunluğu, pT evresi, lenf nodu durumu, TNM evresi, lenfovasküler invazyon ve birincil tedavi yöntemi, eğitim ve dış doğrulama kohortlarındaki ESCC hastaları arasında karşılaştırılmıştır.
| Model | Optimal kesme değeri | AUC (95% CI) | Sensitivite (%) | Spesifite (%) | PPV (%) | NPV (%) | Doğruluk (%) | F1 skoru (%) |
| CEA | 4.85 ng/mL | 0.71 (0.635–0.786) | 58.8 | 76.2 | 7.9 | 56.6 | 6.2 | 67.1 |
| SCC-Ag | 1.52 ng/mL | 0.802 (0.735–0.869) | 70.2 | 78.8 | 82.5 | 65.6 | 73.8 | 76.1 |
| CA125 | 31.8 U/mL | 0.68 (0.591–0.744) | 4.7 | 82.5 | 78.5 | 52.4 | 60.3 | 57 |
| Kombine panel | 0.57 | 0.869 (0.817–0.921) | 79.8 | 81.2 | 85.8 | 73 | 80.4 | 82.7 |
Tablo 3: Eğitim kohortunda bireysel biyobelirteçlerin ve kombine serum biyobelirteç panelinin tanısal doğruluğu. Tanısal performans; optimal kesme değeri, alıcı işletim karakteristik eğrisi altında kalan alan, duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörü değeri, negatif öngörü değeri, doğruluk ve F1 skoru kullanılarak raporlanmıştır.
| Karşılaştırma | AUC (%95 GA) | Duyarlılık, % | Özgüllük, % | Doğruluk, % | Brier skoru | Kalibrasyon eğimi | 0,30 eşik olasılığındaki net fayda |
| ESCC ve non-ESCC | 0.842 (0.753–0.930) | 75.5 | 76.7 | 75.9 | 0.164 | 0.93 | 0.218 |
| ESCC ile benign özofageal hastalıkların karşılaştırılması | 0.801 (0.686–0.916) | 73.6 | 73.3 | 73.5 | 0.171 | 0.9 | 0.196 |
| ESCC ve sağlıklı kontroller | 0.889 (0.800–0.979) | 77.4 | 86.7 | 79.5 | 0.122 | 0.97 | 0.252 |
| Erken evre ESCC ile malign olmayan kontrollerin karşılaştırılması | 0.818 (0.704–0.932) | 70.6 | 78.3 | 76.3 | 0.153 | 0.89 | 0.173 |
Tablo 4: Kombine serum biyobelirteç panelinin tanısal performansının dış doğrulaması. Model performansı dört tanısal senaryoda özetlenmiştir: ESCC'ye karşı non-ESCC, ESCC'ye karşı benign özofageal hastalık, ESCC'ye karşı sağlıklı kontroller ve erken evre ESCC'ye karşı malign olmayan kontroller.
| Özellik | Kategori | Yüksek CEA (n %) | Yüksek SCC-Ag (n %) | Yüksek CA125 (n %) | Yüksek kombine yük (n %) | CEA için P | SCC-Ag için P | CA125 için P | Kombine yük için P |
| Yaş | <65 yaş (n = 104) | 40 (38.5) | 54 (51.9) | 29 (27.9) | 31 (29.8) | 0.129 | 0.108 | 0.151 | 0.028 |
| ≥65 yaş (n = 63) | 32 (50.8) | 41 (65.1) | 25 (39.7) | 30 (47.6) | |||||
| Cinsiyet | Kadın (n=34) | 13 (38.2) | 17 (50.0) | 13 (38.2) | 12 (35.3) | 0.513 | 0.367 | 0.402 | 0.871 |
| Erkek (n = 13) | 59 (4.4) | 78 (58.6) | 41 (30.8) | 49 (36.8) | |||||
| Tümör uzunluğu | <5 cm (n = 9) | 35 (35.4) | 49 (49.5) | 24 (24.2) | 27 (27.3) | 0.015 | 0.021 | 0.009 | 0.04 |
| ≥5 cm (n = 68) | 37 (54.4) | 46 (67.6) | 30 (4.1) | 34 (50.0) | |||||
| Diferansiyasyon | İyi/orta (n = 103) | 38 (36.9) | 52 (50.5) | 27 (26.2) | 29 (28.2) | 0.018 | 0.032 | 0.027 | 0.06 |
| Kötü (n=64) | 34 (53.1) | 43 (67.2) | 27 (42.2) | 32 (50.0) | |||||
| pT evresi | pT1–2 (n = 46) | 13 (28.3) | 20 (43.5) | 9 (19.6) | 10 (21.7) | 0.016 | 0.028 | 0.036 | 0.01 |
| pT3–4(n = 121) | 59 (48.8) | 75 (62.0) | 45 (37.2) | 51 (42.1) | |||||
| Lenf nodu durumu | Negatif (n = 67) | 21 (31.3) | 31 (46.3) | 15 (2.4) | 18 (26.9) | 0.012 | 0.025 | 0.021 | 0.038 |
| Pozitif (n = 10) | 51 (51.0) | 64 (64.0) | 39 (39.0) | 43 (43.0) | |||||
| TNM evresi | I–II (n = 56) | 16 (28.6) | 25 (4.6) | 11 (19.6) | 13 (23.2) | 0.008 | 0.021 | 0.014 | 0.09 |
| III–IV (n= 11) | 56 (50.5) | 70 (63.1) | 43 (38.7) | 48 (43.2) |
Tablo 5: ESCC hastalarında serum biyobelirteç yükselmesi ile klinikopatolojik özellikler arasındaki ilişkiler. Yükselmiş CEA, yükselmiş SCC-Ag, yükselmiş CA125 ve yüksek kombine biyobelirteç yükü oranları, demografik ve tümörle ilişkili alt gruplar arasında karşılaştırılmıştır.
| Değişken | OS için tek değişkenli HR (95% CI) | P değeri | OS için çok değişkenli HR (95% CI) | P değeri | PFS için tek değişkenli HR (95% CI) | P değeri | PFS için çok değişkenli HR (95% CI) | P değeri |
| Yaş ≥65 yıl | 1.52 (1.01–2.31) | 0.046 | 1.39 (0.90–2.14) | 0.138 | 1.41 (0.97–2.06) | 0.074 | 1.31 (0.8–1.95) | 0.186 |
| Erkek cinsiyet | 1.18 (0.67–2.08) | 0.56 | — | — | 1.13 (0.69–1.84) | 0.632 | — | — |
| Tümör uzunluğu ≥5 cm | 1.89 (1.25–2.86) | 0.03 | 1.44 (0.93–2.23) | 0.103 | 1.76 (1.2–2.5) | 0.03 | 1.36 (0.92–2.01) | 0.122 |
| Kötü diferansiyasyon | 1.63 (1.07–2.47) | 0.024 | 1.29 (0.84–1.9) | 0.245 | 1.58 (1.09–2.28) | 0.016 | 1.27 (0.86–1.87) | 0.228 |
| pT3–4 evresi | 2.04 (1.19–3.49) | 0.09 | 1.36 (0.76–2.4) | 0.304 | 1.92 (1.18–3.1) | 0.09 | 1.29 (0.7–2.18) | 0.35 |
| Lenf nodu metastazı | 2.46 (1.50–4.03) | <0.01 | 1.94 (1.15–3.28) | 0.013 | 2.12 (1.37–3.28) | 0.01 | 1.73 (1.08–2.79) | 0.023 |
| Radikal cerrahi temelli tedavi | 0.43 (0.28–0.65) | <0.001 | 0.56 (0.36–0.8) | 0.012 | 0.51 (0.35–0.74) | <0.01 | 0.63 (0.43–0.94) | 0.024 |
| Yüksek CEA | 1.8 (1.24–2.85) | 0.03 | 1.34 (0.86–2.10) | 0.19 | 1.71 (1.18–2.49) | 0.05 | 1.26 (0.84–1.8) | 0.267 |
| Yüksek SCC-Ag | 1.95 (1.25–3.03) | 0.03 | 1.29 (0.80–2.08) | 0.302 | 1.82 (1.2–2.72) | 0.04 | 1.25 (0.81–1.93) | 0.315 |
| Yüksek CA125 | 1.79 (1.16–2.78) | 0.09 | 1.21 (0.76–1.93) | 0.421 | 1.68 (1.13–2.50) | 0.011 | 1.18 (0.7–1.82) | 0.46 |
| Yüksek kombine biyobelirteç yükü | 2.91 (1.89–4.46) | <0.01 | 2.24 (1.41–3.54) | 0.01 | 2.63 (1.80–3.84) | <0.01 | 2.03 (1.35–3.05) | 0.01 |
Tablo 6: Genel sağkalım ve progresyonsuz sağkalım için tek değişkenli ve çok değişkenli Cox regresyon analizleri. Klinikopatolojik değişkenler, bireysel biyobelirteç yüksekliği ve yüksek kombine biyobelirteç yükü için risk oranları ve %95 güven aralıkları sunulmuştur.
| Model | Eğitim kohortu C-indeksi | 1 yıllık AUC eğitimi | 3 yıllık AUC Eğitimi | Eğitim 5 yıllık AUC | Dış doğrulama C-indeksi | Harici 1 yıllık AUC | Harici 3 yıllık AUC | Harici 5 yıllık AUC | NRI ile TNM Karşılaştırması | IDI ve TNM |
| Yalnızca TNM evresi | 0.662 | 0.701 | 0.676 | 0.648 | 0.641 | 0.672 | 0.651 | 0.628 | — | — |
| Yalnızca biyobelirteç paneli | 0.703 | 0.744 | 0.713 | 0.689 | 0.681 | 0.709 | 0.687 | 0.666 | 0.118 | 0.049 |
| Klinikopatolojik model | 0.736 | 0.772 | 0.748 | 0.721 | 0.708 | 0.741 | 0.719 | 0.694 | 0.153 | 0.061 |
| Entegre model | 0.792 | 0.829 | 0.806 | 0.781 | 0.761 | 0.801 | 0.774 | 0.748 | 0.274 | 0.102 |
Tablo 7: Eğitim ve harici doğrulama kohortlarında farklı prognostik modellerin öngörücü performansı. Harrell C-indeksi, zamana bağlı eğri altı alan, net yeniden sınıflandırma iyileştirmesi ve entegre ayrım iyileştirmesi; yalnızca TNM evresi, yalnızca biyobelirteç paneli, klinikopatolojik model ve entegre model arasında karşılaştırılmıştır.
Ek Tablo 1: Katılımcı taraması, hariç tutma ve nihai kohort tahsisi. Tarama sayıları, hariç tutma nedenleri, nihai analitik popülasyon, tanısal grup dağılımı ve merkez bazlı kohort tahsisi özetlenmiştir.Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.
Ek Tablo 2: Serum biyobelirteç ölçümünün assaylar arası ve merkezler arası tekrarlanabilirliği. Körleme yöntemle yapılan köprüleme serum alikot test sonuçları; CEA, SCC-Ag ve CA125 için merkezler arası varyasyon katsayıları ve sınıf içi korelasyon katsayıları kullanılarak özetlenmiştir.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Tablo 3: Tanı grupları genelinde serum biyobelirteç dağılımı ve kombine biyobelirteç yükü. ESCC hastaları, benign özofageal hastalık kontrolleri ve sağlıklı kontroller için serum CEA, SCC-Ag ve CA125'in gruba özgü dağılımları ve yüksek kombine biyobelirteç yüküne sahip olanların oranı özetlenmiştir.Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.
Ek Tablo 4: Tanısal model katsayıları ve bootstrap dahili doğrulaması. Tanısal model kesim noktası, biyobelirteç katsayıları, tek değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon tahminleri, eğitim kohortu eşik değeri, bootstrap yeniden örnekleme sayısı, optimizm düzeltmeli eğri altındaki alan, kalibrasyon eğimi ve Brier skoru özetlenmiştir.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Tablo 5: Prognostik doğrulama için takip, dönüm noktası mortalitesi, kalibrasyon ve karar eğrisi sonuçları.Takip süresi, sağkalım olayları, biyobelirteç yük grubu bazında medyan OS ve PFS; C-indeksi iyileşmesi; optimizm düzeltmeli C-indeksi; dönüm noktası kümülatif mortalite olasılıkları; dış doğrulama Brier skorları; kalibrasyon eğimleri ve karar eğrisi net fayda tahminleri özetlenmiştir.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tartışma
Bu iki merkezli çalışma, ESCC'de tanısal ve prognostik değerlendirme için CEA, SCC-Ag ve CA125'i entegre eden kombine bir serum biyobelirteç paneli geliştirmiş ve dışsal olarak doğrulamıştır. Kombine panel, ESCC'yi malign olmayan kontrollerden ayırmada her bir bireysel biyobelirteçten daha iyi performans göstermiş ve dışsal doğrulama kohortunda kabul edilebilir bir ayırt edicilik korumuştur. Bu bulgu, tekli belirteç performansının genellikle malign ve malign olmayan durumlar arasındaki biyolojik örtüşme nedeniyle sınırlı olmasına rağmen, serum tümör belirteçlerinin klinik olarak ilgili tanısal ve prognostik bilgiler sağlayabildiğini gösteren önceki ESCC çalışmalarıyla tutarlıdır23,24. Bu nedenle, bu çalışmanın temel katkısı; tedavi öncesi tanıyı, klinikopatolojik korelasyonu ve sağkalım sınıflandırmasını tek bir analitik çerçevede birleştiren, tekrarlanabilir bir üçlü belirteç iş akışının geliştirilmesidir.
Birleştirilmiş panelin gelişmiş performansı biyolojik olarak makuldür çünkü CEA, SCC-Ag ve CA125 kısmen farklı tümörle ilişkili süreçleri yansıtmaktadır. SCC-Ag, skuamöz epitel malignitesi ile yakından ilişkilidir ve bu kohortta tek başına en güçlü tanısal performansı göstermiştir. CEA, tümör yükünü, invaziv fenotipi ve sistemik malign aktiviteyi yansıtabilirken; CA125, ESCC'ye özgü biyolojiden ziyade daha geniş inflamatuar, serozal veya ileri evre hastalık sinyallerini yakalayabilir25,26. Üç biyobelirteç arasındaki orta düzeydeki korelasyonlar, belirteçlerin birbiriyle ilişkili olduğunu ancak gereksiz olmadığını göstermekte ve tek bir dolaşımdaki ölçüme güvenmek yerine ortak modellemeyi desteklemektedir.
Yüksek kombine biyobelirteç yükü; daha büyük tümörler, pT3–4 hastalığı, lenf nodu metastazı ve TNM evre III–IV hastalığı ile ilişkiliydi, bu da panelin ikili bir diagnostik sinyalden daha fazlasını yakaladığını göstermektedir. Bu örüntü klinik olarak önemlidir çünkü anatomik evreleme ESCC yönetiminin merkezinde yer almaya devam etmektedir, ancak aynı evredeki hastalar tümör agresifliği, sistemik yük ve sağkalım sonuçları açısından hala farklılık gösterebilir27. Bu nedenle, serum tabanlı bir biyobelirteç profili, özellikle klinisyenlerin cerrahi, definit kemoradyoterapi, sistemik tedavi veya yoğunlaştırılmış takip öncesinde ek bilgiye ihtiyaç duyduğu durumlarda, tedavi öncesi risk değerlendirmesinin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Sağkalım analizinde, yüksek kombine biyobelirteç yükü, temel klinikopatolojik değişkenler için yapılan düzeltmelerden sonra OS ve PFS ile bağımsız olarak ilişkili kalmaya devam etmiştir ve entegre model, tek başına TNM evresine göre daha yüksek C-indeksi ve zamana bağlı AUC değerleri göstermiştir28.
Görüntüleme tabanlı, radyomik, gen ekspresyonu veya multi-omik modellerle karşılaştırıldığında, mevcut panelin pratik avantajları vardır ancak biyolojik kapsamı daha dardır. Radyomik ve transkriptomik modeller; uzaysal heterojeniteyi, tümör mikroçevre özelliklerini ve moleküler alt tipleri yakalayabilir ve bunlardan bazıları ESCC'de gelecek vaat eden prognostik performans göstermiştir29,30. Ancak, bu yaklaşımlar genellikle standart görüntüleme protokolleri, gelişmiş hesaplama boru hatları, yüksek kaliteli doku örnekleri, sekanslama platformları veya uzmanlaşmış biyoinformatik desteği gerektirir. Buna karşılık CEA, SCC-Ag ve CA125 birçok klinik laboratuvarda rutin olarak ölçülmekte olup görece ucuzdurlar ve takip sırasında tekrarlanabilirler. Bu nedenle, mevcut panelin klinik değeri; görüntülemenin, patolojinin, moleküler profillemenin veya TNM evrelemesinin yerini alma yeteneğinde değil, erişilebilirliğinde ve iş akışı uyumluluğunda yatmaktadır.
Kalibrasyon ve karar eğrisi analizleri, temkinli bir klinik uygulamayı desteklemektedir. Kombine tanı modeli, hem eğitim hem de dış doğrulama kohortlarında kabul edilebilir kalibrasyon göstermiş ve karar eğrisi analizi, klinik olarak ilgili eşik aralıklarında pozitif net fayda olduğunu ortaya koymuştur. Entegre prognostik model de dış doğrulamada iyileşmiş ayırt edicilik ve kabul edilebilir kalibrasyon sergilemiştir. Yalnızca yüksek ayırt ediciliğe sahip modellerin hala kötü kalibre edilmiş veya klinik olarak faydasız olabilmesi nedeniyle bu bulgular önem taşımaktadır31. AUC, C-indeksi, kalibrasyon, Brier skorları ve karar eğrisi sonuçlarını raporlayarak bu çalışma, yalnızca ayırt edicilik metriklerine veya hazard oranlarına dayanan çalışmalardan daha kapsamlı bir model performans değerlendirmesi sunmaktadır.
Bazı kısıtlamalar kabul edilmelidir. Çalışma dış doğrulama içerse de, bu işlem iki merkezle sınırlı kalmış ve doğrulama kohortu eğitim kohortundan daha küçük olmuştur. Biyobelirteç değerleri yalnızca tedavi öncesi başlangıç aşamasında ölçülmüştür; bu nedenle, seri tümör belirteci trendleri ek prognostik bilgiler sağlayabilse de32, neoadjuvan tedavi, kemoradyoterapi, postoperatif sürveyans veya nüks izlemi sırasındaki boylamsal değişimler değerlendirilmemiştir. Serum paneli; aynı hasta popülasyonunda radyomik, gen ekspresyonu, dolaşımdaki tümör DNA'sı veya diğer sıvı biyopsi modelleriyle doğrudan karşılaştırılmamıştır ve inflamatuar, benign veya komorbid durumlarda yalancı pozitif yükselmeler meydana gelebilir. Özetle, kombine serum CEA, SCC-Ag ve CA125 paneli, bireysel biyobelirteçlere göre daha iyi bir diyagnostik ayrım sağlamış, advers klinikopatolojik özelliklerle ilişkili bulunmuş ve geleneksel klinik değişkenlere eklendiğinde prognostik stratifikasyonu iyileştirmiştir. Rutin klinik uygulamadan önce daha kapsamlı çok merkezli doğrulamalar, seri biyobelirteç değerlendirmeleri ve görüntüleme tabanlı ve moleküler modellerle doğrudan karşılaştırmalar yapılması gerekmektedir.
Açıklamalar
Yazarların beyan edecek bir çıkar çatışması yoktur.
Teşekkürler
Yazarlar; örnek toplama, laboratuvar testleri ve veri yönetimi konusundaki destekleri için Jiangsu Eyaleti Geleneksel Çin Tıbbı Hastanesi, Nanjing Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi Bağlı Hastanesi Laboratuvar Tıbbı Bölümü personeline ve Nanjing Nanhu Toplum Sağlığı Hizmet Merkezi'ne teşekkür ederler.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| Access CEA Calibrators | Beckman Coulter | 33205 | Serum CEA analizi kalibrasyonu |
| Access CEA Quality Control | Beckman Coulter | 33029 | Serum CEA analizi için günlük dahili kalite kontrol |
| Access CEA Reagent Pack | Beckman Coulter | 33200 | UniCel DxI 800 Access Immunoassay System üzerinde serum CEA ölçümü |
| Ayarlanabilir mikropipet, 100–1000 µL | Eppendorf | 3123000063 | Santrifüj sonrası serum alikotlama |
| ARCHITECT CA 125 II Calibrators | Abbott Diagnostics | 02K4502 | Serum CA125 analizi kalibrasyonu |
| ARCHITECT CA 125 II Controls | Abbott Diagnostics | 02K4511 | Serum CA125 analizi için günlük dahili kalite kontrol |
| ARCHITECT CA 125 II Reagent Kit | Abbott Diagnostics | 02K4529 | ARCHITECT i2000SR Immunoassay Analyzer üzerinde serum CA125 ölçümü |
| ARCHITECT i2000SR Immunoassay Analyzer | Abbott Diagnostics | i2000SR | SCC-Ag ve CA125 testi için otomatik kemilüminesans mikropartikül immünassay platformu |
| ARCHITECT SCC Calibrator | Abbott Diagnostics | 8D1801 | Serum SCC-Ag analizi kalibrasyonu |
| ARCHITECT SCC Controls | Abbott Diagnostics | 8D1810 | Serum SCC-Ag analizi için günlük dahili kalite kontrol |
| ARCHITECT SCC Reagent Kit | Abbott Diagnostics | 8D1828 | ARCHITECT i2000SR Immunoassay Analyzer üzerinde serum SCC-Ag ölçümü |
| Barkod etiket yazıcısı | Brady | BMP51 | Serum alikotlarının ve kriyojenik tüplerin barkodla etiketlenmesi |
| Kan alma iğnesi | BD Biosciences | 367286 | Periferik venöz kan alımı |
| Kriyojenik saklama kutusu | Corning | 431131 | Dondurulmuş serum alikotlarının düzenli saklanması |
| Kriyojenik tüp, 2.0 mL, dış dişli, kendi başına durabilen | Corning | 430659 | Barkod etiketli serum alikotlarının −80 °C'de saklanması |
| Veri çıkarma formu ve önceden tanımlanmış veri sözlüğü | Çalışma ekibi | Uygun değil | Klinik, patolojik, laboratuvar ve takip değişkenlerinin standardize edilmiş şekilde çıkarılması |
| dcurves paketi | R paketi | Versiyon 0.4.0 | Karar eğrisi analizi ve klinik net fayda tahmini |
| Elektronik sağlık kaydı sistemi | Katılımcı hastaneler | Uygun değil | Demografik, klinik, tedavi ve takip verilerinin çıkarılması |
| Filtreli pipet uçları, 100–1000 µL | Eppendorf | 30073594 | Kontaminasyon kontrollü serum alikotlama |
| ggplot2 paketi | R paketi | Versiyon 3.5.1 | İstatistiki görselleştirme ve şekil hazırlama |
| IBM SPSS Statistics | IBM | Versiyon 27.0 | Başlangıç karşılaştırmaları ve tamamlayıcı istatistiksel kontroller |
| Laboratuvar bilgi yönetim sistemi | Katılımcı hastane laboratuvarı | Uygun değil | Serum biyobelirteç test kayıtlarının alınması ve ilişkilendirilmesi |
| mice paketi | R paketi | Versiyon 3.16.0 | Zincirlenmiş denklemlerle çoklu imputasyon |
| nricens paketi | R paketi | Versiyon 1.6 | Net yeniden sınıflandırma iyileştirme analizi |
| Patoloji raporlama sistemi | Katılımcı hastaneler | Uygun değil | ESCC tanısının, benign patolojinin, tümör özelliklerinin ve evreleme ile ilgili değişkenlerin onaylanması |
| pROC paketi | R paketi | Versiyon 1.18.5 | Alıcı işletim karakteristik eğrisi analizi ve DeLong karşılaştırması |
| R istatistik yazılımı | R Foundation for Statistical Computing | Versiyon 4.3.2 | İstatistiksel analiz, model oluşturma, doğrulama ve şekil oluşturma |
| Soğutmalı santrifüj | Eppendorf | 5810 R | 1,500 x g hızında 10 dk boyunca santrifüj ile serum ayırma |
| rms paketi | R paketi | Versiyon 6.8-1 | Kalibrasyon analizi, nomogram oluşturma ve regresyon modeli desteği |
| Serum ayırıcı kan toplama tüpü, 5 mL | BD Biosciences | 367955 | Serum biyobelirteç testi için açlık periferik venöz kan alımı |
| survival paketi | R paketi | Versiyon 3.5-7 | Cox orantılı riskler regresyonu ve sağkalım analizi |
| survminer paketi | R paketi | Versiyon 0.4.9 | Kaplan–Meier eğrisi görselleştirme |
| Telefonla takip kayıt formu | Çalışma ekibi | Uygun değil | Sağkalım, nüks, progresyon ve son temas bilgilerinin toplanması ve doğrulanması |
| timeROC paketi | R paketi | Versiyon 0.4 | Zamana bağlı alıcı işletim karakteristik eğrisi analizi |
| Ultra düşük sıcaklık dondurucusu | Thermo Fisher Scientific | TSX60086A | Serum alikotlarının −80 °C'de saklanması |
| UniCel DxI 800 Access Immunoassay System | Beckman Coulter | DxI 800 | Serum CEA testi için otomatik kemilüminesans immünassay platformu |
Kaynaklar
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- World Medical Association. World Medical Association Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human participants. JAMA. 2025;333(1):71-74.
- 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.
- Riley RD, et al. Calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ. 2020;368:m441.
- Amin MB, et al., editors. AJCC Cancer Staging Manual. 8th ed. New York, NY: Springer; 2017.
- Rubin DB. Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. John Wiley & Sons; New York; 1987.
- 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.
- Vickers AJ, Elkin EB. Decision curve analysis: A novel method for evaluating prediction models. Med Decis Making. 2006;26(6):565-574.
- 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.
- Schoenfeld D. Partial residuals for the proportional hazards regression model. Biometrika. 1982;69(1):239-241.
- Royston P, Altman DG. External validation of a Cox prognostic model: Principles and methods. BMC Med Res Methodol. 2013;13:33.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Yang M, et al. Computed tomography-based radiomics in predicting T stage and length of esophageal squamous cell carcinoma. Front Oncol. 2021;11:722961.
- 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.
- Van Calster B, Vickers AJ. Calibration of risk prediction models: Impact on decision-analytic performance. Med Decis Making. 2015;35(2):162-169.
- 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.