Krooninen sairaus

tiivistelmä

Tavoite

Nykyinen ulosteen seulonta työkaluja peräsuolen syövän (CRC), kuten ulosteen piilevän veren testit (FOBT), rajoittavat niiden alhainen herkkyys. Calgranulin B (CALB) on aiemmin raportoitu ehdolle ulosteen merkkiaine CRC. Tässä tutkimuksessa selvitettiin, onko yhdistelmä FOBT ja ulosteen CALB on lisääntynyt herkkyys ja spesifisyys diagnoosi CRC.

Materiaalit ja menetelmät

Potilaat, joilla on CRC (

n

= 175), ja terveiden yksilöiden (kontrollit;

n

= 151) otettiin mukaan kehitys (81 tapausta ja 51 tarkastukset) ja validointi (94 tapausta ja 100 kontrollia) sarjaa. Ulostenäytteitä kerättiin ennen suolen valmisteluun. CALB tasot määritettiin western blottauksella. FOBT ja ulosteen CALB tuloksia käytettiin kehittää ennustavan mallin perusta regressioanalyysimme. Hyöty lisäämisen CALB varustetussa mallissa vain FOBT arvioitiin lisääntynyt ala vastaanottimen toiminta (AUC), osittainen AUC ja uudelleenluokittelu parannus (RI) tapauksissa ja valvonta sekä netto uudelleenluokittelu parantaminen (NRI).

tulokset

Mean CALB taso oli merkitsevästi suurempi CRC potilailla kuin verrokeilla (

P

0,001). CALB ei liittynyt kasvaimen vaiheesta tai syöpämuodon, mutta positiivisuus on FOBT oli huomattavasti suurempi kehittyneissä kuin aiemmissa kasvain vaiheissa. Tällä spesifisyys 90%, rajat validoitu AUC ja herkkyys olivat 89,81% ja 82,72% vastaavasti kehittämisessä asettaa, ja 92,74% ja 79,79%, vastaavasti, validointi asetettu. Inkrementaalinen hyöty lisäämällä CALB mallin, mikä näkyy AUC kasvaa, oli p-arvo 0,0499. RI tapauksissa ja valvontaa ja NRI kaikki osoitti, että lisäämällä CALB paransi merkittävästi ennustemalli.

Johtopäätös

ennustava malli yhdistämällä FOBT ja CALB voi olla suurempi herkkyys ja tarkkuus ja AUC ennustamiseksi CRC kuin mallia yhdellä merkki.

Citation: Kim BC, Joo J, Chang HJ, Yeo HY, Yoo BC, Park B, et al. (2014) ennustemallin yhdistäminen Ulosteen Calgranulin B ja ulosteen piilevän veren testit voidaan parantaa diagnosointi peräsuolen syövän. PLoS ONE 9 (9): e106182. doi: 10,1371 /journal.pone.0106182

Editor: John Souglakos, University General Hospital Heraklionin ja laboratorio kasvain solubiologian, School of Medicine, University of Kreeta, Kreikka

vastaanotettu: huhtikuu 14, 2014; Hyväksytty: 28 heinäkuu 2014; Julkaistu: 04 syyskuu 2014

Copyright: © 2014 Kim et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään.

Data Saatavuus: Tällä kirjoittajat vahvistavat, että kaikki tiedot taustalla olevat havainnot ovat täysin saatavilla rajoituksetta. Kaikki asiaankuuluvat tiedot ovat paperi- ja sen tukeminen Information tiedostoja.

Rahoittajat: Tukevat säätiöt: Tämä tutkimus tukivat avustusta National Cancer Center of Korea (NCC-1240830-1), ja jonka Yhdistyvät Research Centerin Program rahoittama opetus-, Science and Technology (Hanke nro 2013K000271). Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

Johdanto

peräsuolen syöpä (CRC) on kolmanneksi yleisin maligniteetti maailmanlaajuisesti [1], ja sen yleisyys Koreassa lisääntyy dramaattisesti [2]. Kuten muutkin syövät, selviytymisen sairastavien potilaiden CRC liittyy läheisesti lavalle diagnoosin. Varhainen havaitseminen CRC ei ole vain paranemiseen liittyvistä tuloksista [3], mutta myös vähentää merkittävästi hoidon kustannukset. Nykyinen seulontatestien CRC liittyy havaitsemiseen verta ulosteessa näytteitä ja visualisointi brutto poikkeavuuksia kolonoskopialla. Vaikka kolonoskopia on edelleen kultakantaan menetelmä CRC seulontaan, diagnosointiin ja hoitoon, se on invasiivinen ja liittyy huono potilaan hyväksyttävyyden ja korkeat kustannukset. Sen sijaan, ulosteet testit ovat ei-invasiivisia, eivät vaadi suolen valmisteluun, voi edustaa koko paksusuoli, ja soveltuvat Joukkotarkastustoiminnan, ja näytteet on helppo kuljettaa [1].

jakkara markkereita hetkellä luokitellaan ne, jotka vuotaa, joita erittää, tai ne irtoa neoplastiset solut [4], [5]. Hemoglobiini on vuotanut proteiini mitattiin tavanomaisen ulosteen piilevän veren testi (FOBT), jota käytetään yleisesti suurissa CRC seulontaohjelmilla [1], [6] – [10]. Kalprotektiini on toinen vuotanut proteiini, joka voi olla markkeri CRC [7], [9], [11]. Näillä merkeillä on kuitenkin suhteellisen huono herkkyys ja spesifisyys. Todellakin, ei vielä ole ei-invasiivisia seulonta työkaluja, jotka osoittavat korkea herkkyys ja korkea spesifisyys CRC.

kohonneet calgranulin B (CALB) on havaittu ulostenäytteissä CRC potilaista [7]. Kalprotektiini on heterodimeeri koostuu calgranulin A ja CALB yhdistetty peptidi silta. CALB osoitti suurempi herkkyys mutta pienempi spesifisyys CRC kuin FOBT [7]. Oletimme, että yhdistelmä ehdokas ulosteen markkereita, pikemminkin kuin yksittäisen markkerin, parantaisi diagnoosi CRC. Siksi prospektiivisesti tutkinut, yhdistelmä FOBT ja CALB parantunut herkkyys ja spesifisyys joko yksinään diagnosoinnissa CRC.

Materiaalit ja menetelmät

Tutkimuksen suunnittelu

aiheet jaettiin kaksi toisistaan ​​riippumatonta, kehitys ja validointi asetettu. Kehittäminen kohortti koostui potilaista meidän edellisen tutkimuksen [7], jossa ensin suoritetaan Western blot analyysi CALB, jonka jälkeen ELISA-analyysi. Western blot analyysi suoritettiin näytteistä 81 potilailla, joilla on CRC. Kehittäminen joukko tässä tutkimuksessa olivat nämä 81 CRC potilaista ja 51 valvonta. Koska löydettiin mielenkiintoisia tuloksia lisäämällä CALB tietoja western blot analyysi FOBT, yritimme mallin vahvistamiseksi itsenäisessä potilaan kohortin. Näytteen koko validointia asetettu perustuu aikaisempiin tuloksiin [12], joka osoitti, että 85 tapauksessa aiheita tarvittaisiin odotettavissa herkkyys 85% ja saanto 95% todennäköisyydellä, että arviolta 95% pienempi luottamustasolla herkkyyden olisi olla yli 75%. Arvioidaan, että keskeyttäneiden määrän takia, esimerkiksi näyte vika, olisi 10%, arvioimme, että 94 tapauksessa aiheita, riippumaton kehitys kohortin vaadittaisiin. Kukaan näistä potilaista keskeytti kuitenkin ja kaikki 94 aiheita olivat mukana validointi asetettu. Samanlainen laskenta suoritettiin verrokeilla, mutta hieman käsiteltiin lisääntymisen ansiosta saatavuus. Näin ollen 100 verrokeilla kehitysprosessista riippumattomat kohortin sisällytettiin validointi asetettu. Perustuen 94 aiheista, laskimme, että tällä spesifisyys 90%, arvioitu 95% pienempi luottamusväli spesifisyys olisi yli 75% ja 80% 99% ja 85%: lla, vastaavasti. Lisäämällä kuusi ylimääräistä aiheista lisäisi näitä todennäköisyyksiä 99,5% ja 87,3%, tässä järjestyksessä.

Oppiaineet ja ulostenäytteet

Koehenkilöille jaettu kehitys asettaa ja validointi asetettu. Kehitys asettaa mukana 81 potilasta diagnosoitu CRC ja 51 valvonta, keskimääräisen (SD) ikä 63,16 (10,42) vuotta ja 50.24 (10.12) vuotta, vastaavasti. Validointi joukko mukana 94 potilasta, joilla CRC ja 100 valvontaa, keskimääräisen (SD) ikä 62,96 (11,97) vuotta ja 49.43 (10,78) vuotta, vastaavasti.

CRC diagnosoitiin kolonoskopialla ja histopatologia. Kaikki histopatologisia tutkimuksia tehtiin yhdellä ruuansulatuskanavan patologi (HJ Chang) ja tulokset luokiteltiin Maailman terveysjärjestön ohjeet, joissa karsinoomat luokitellaan American sekakomitean Cancer vaiheessa [13], [14]. Vauriot olivat myös luokitellaan niiden sijainti oikealla tai vasemmalla puolella paksusuolen. Oikea paksusuolen määriteltiin ulottuu Umpisuoli ja pernan Flexus, kun taas vasen paksusuolen määriteltiin ulottuu laskeva paksusuoli ja peräsuoli [15]. Kaikki aiheet kontrolliryhmässä oli negatiivinen havainnot kolonoskopia.

Kaikki Koehenkilöiden kävivät kolonoskopia, valmisteluun ja sedaatiota kohteen mukaan ominaisuuksista. Ulostenäytteitä kerättiin ennen suolen valmisteluun.

kunhan kirjallinen lupa ja selitti tietoa tutkimuksen osallistujille tutkimuksen koordinaattorit ennen kuin he osallistuivat tähän tutkimukseen. Kun he täysin ymmärretty ja sopivat tämän tutkimuksen, he allekirjoittivat tietoon perustuvan suostumuksen muodossa. Tutkimus protokollia tässä tutkimuksessa tarkasteltiin ja hyväksynyt Institutional Review Board of National Cancer Center, Korea (NCCNTS-08-354).

jakkara näytteen valmistus

jakkara näytteitä (0,1 g 0,3 ml: ssa PBS: ää), joka sisälsi proteaasi-inhibiittorit vorteksoitiin ja sentrifugoitiin 12000 x g 10 minuuttia. Supernatantit, jotka sisältävät uutettiin proteiinit kerättiin häiritsemättä pellettejä ja jota käytetään western blotting.

Western blotting

Yhtä suuret määrät ulosteen proteiinia (10 ug) altistettiin SDS-PAGE: lla ja siirrettiin PVDF- kalvoja (Millipore, Billerica, MA). Membraaneja inkuboitiin 2 tuntia 4 ° C: ssa 1% Tween 20-TBS, joka sisälsi 1,5% rasvatonta kuivamaitoa (Bio-Rad, Berkeley, CA) ja 1 mM MgCl

2 estää ei-spesifinen sitoutuminen, ja sen jälkeen inkuboitiin 2 tunnin ajan huoneenlämpötilassa, joilla on primaarinen vasta-aineita CALB (molemmat Santa Cruz Biotechnology, Santa Cruz, CA). Kolmen pesun jälkeen 15 min kukin blokkausliuoksella, kalvoja inkuboitiin laimennettiin HRP-konjugoitua sekundaarista vasta-ainetta (Southern Biotech, Birmingham, UK) 1 h huoneen lämpötilassa. Membraanit pestiin uudelleen kolme kertaa 15 minuuttia kutakin blokkausliuoksella, inkuboitiin WEST-ZOL® plus kemiluminesenssin reagenssia (Intron Biotechnology, Gyeonggi, Korea) 1 min, ja valotettiin filmille (Kodak Blue XB-1; Kodak, Rochester , NY). Optinen tiheys (mielivaltainen yksikkö) on CALB signaaleja mitattiin

TINA 2.10e

ohjelmisto (Raytest Isotopenmessgeraete GmbH Straubenhardt, Saksa), ja suhteellinen taso CALB ulosteessa kvantitoitiin vertaamalla sen tason ilmentymistä jakkara näytteitä että ihmisen rintasyövän solulinjaa SK-BR-3 (10 ug).

FOBT

FOBT suoritettiin käyttäen OC-anturi kit (EIKEN Chemical Co. Ltd. , Tokio, Japani), mukaisesti valmistajan ohjeiden mukaisesti tutkijat sokkoutettu lähteen kunkin näytteen. FOBT käytetään tässä tutkimuksessa ei vaadi ruokavalion rajoituksia. Analyyttinen cut-off FOBT positiivisuus oli 100 ng Hb /ml.

Tilastollinen

Välillä ryhmä tasot CALB testattiin käyttämällä ei-parametriset menetelmät (Wilcoxonin-summa testi ja Kruskal- Wallisin testi). Osuus näytteistä positiivisia FOBT kahteen ryhmään verrattiin käyttämällä Pearsonin chi-neliö testi. CRC ennustava kehitettiin perustuu logistinen regressio, jossa arvioidaan todennäköisyys CRC perustuvan valmistelevan muuttujiin. Mukautua ei-normaalisuus CALB mittausten, niiden sijoitus käytettiin regressioanalyysimme kovarianssina [16].

Kaksi ennustemallit pidettiin. Ensimmäinen malli käytetään vain FOBT, ja toinen sisälsi sekä FOBT ja CALB. Koska epätasapainon ikä välillä CRC potilaiden ja verrokkien sekä kehittämiseen ja validointi sarjaa, ikä sopeutettiin molemmissa malleissa. Kyky Näiden mallien esiintymään itsenäisenä kohortin arvioitiin vastaanottimen toiminta käyrä (ROC) analyysi; kuuluvilla alueilla ROC käyrät (AUC), ja osittainen alueiden käyrän alla (pAUC) vastaa spesifisyyden 0,9 ensin validoitu sisäisesti käyttämällä leave-one-out cross validointi (LOOCV) tekniikka. Sen jälkeen sisäinen validointi, ennustaminen malleja rakennettu käyttäen kehityksen mukaisiin sovellettiin validointi asettaa, ja suorituskyky mallien arvioitiin ulkoisesti. Kun sekä sisäisiä että ulkoisia vahvistukset paljasti hyväksyttävä suorituskyky, lopullinen ennustava malli käytettäväksi tulevaisuudessa koehenkilöillä kehitettiin käyttämällä koko tietokokonaisuus, koostuu sekä kehittäminen ja validointi sarjaa, koska tarkkuutta arvioitaessa vaikutuksia riskitekijöihin suurenee otoskoko [17]. Kaavio näistä mallin kehittäminen menettelyt on esitetty kuvassa S1.

lisähyötyä Uuden merkki, CALB, arvioitiin määrittämällä AUC ja pAUC, uudelleenluokittelu parannukset (RI) tapauksista ja valvonta sekä netto -reclassification parannukset (NRI) [18]. AUC mittaa, kuinka hyvin malli erottelee CRC potilaiden ja verrokkien, ja se voidaan tulkita todennäköisyyttä, että malli osoittaa suurempi todennäköisyys CRC potilaalle kuin kontrolliryhmään aihe. PAUC vain pitää ROCS vastaa ennalta arvoja herkkyys tai spesifisyys; Tässä tutkimuksessa, erityispiirteet 0,9 katsottiin, joten 10% suurin saavutettavissa arvoa. Tilastollisesti merkitsevä AUC ja pAUC ovat kuitenkin vaikea määritellä ennustavia malleja kohtuullisen hyvän suorituskyvyn. NRI on vaihtoehtoinen toimenpide ehdotettu tämän ongelman poistamiseksi [18]. Mitata NRI, RI lasketaan ensin erikseen potilaan ja kontrolliryhmiin. RI CRC potilailla määriteltiin niiden potilaiden, joiden ennakoitu todennäköisyys tapahtuman on suurempi uudempi kuin vanhempi malli miinus osuus, joiden arvioitu todennäköisyys on pienempi. RI verrokeilla määriteltiin niiden potilaiden, joiden arvioitu todennäköisyys on pienempi miinus osuus, joiden arvioitu todennäköisyys on suurempi. Summa näiden kahden toimenpiteen on NRI, jossa asymptoottinen jakauma käyttää arvioimaan sen merkitystä [18]. Kaikki tilastolliset analyysit suoritettiin käyttäen R tilastollista ohjelmistoversio 2.15.2. (https://www.r-project.org).

Tulokset

Ulosteen CALB ja FOBT

Mediaani CALB pitoisuus oli huomattavasti korkeampi ulostenäytteissä CRC: tä potilasta kuin niissä terveistä tarkastukset (

P

0,001) (kuvio 1A, 1B ja taulukko 1). Siten ulosteen CALB yksin voi erottaa CRC potilaiden ja terveiden yksilöiden suurella todennäköisyydellä.

Ihmisen rintasyövän solulinjaa SK-BR-3 käytettiin positiivisena kontrollina calgranulin B. (B) CALB pitoisuudet kotelo (peräsuolen syöpäpotilaat) ja verrokeilla esitetään erikseen kehittäminen ja validointi sarjoiksi.

potilailla, joilla CRC, tasot CALB ei liittynyt kasvaimen vaiheesta tai paikalle syöpä sekä kehittäminen ja validointi sarjaa (taulukko 1). Kuitenkin FOBT positiivisuus oli merkittävästi suurempi potilailla, joilla oli enemmän kuin vähemmän kehittyneiden kasvain vaiheita sekä kehittäminen ja validointi sarjaa (

P

0,05) (taulukko 1).

Suorituskyky ennustavia malleja myös ulosteen merkkiaineet diagnosoinnissa CRC

yläpaneelissa taulukossa 2 esitetään herkkyys spesifisyys lähimpänä 90%, AUC, ja pAUC klo spesifisyys 90% -100% kehittämiseen asettaa ja bias-korjatut arvot, näiden toimenpiteiden kautta sisäinen validointi käyttäen LOOCV. Tällä spesifisyys 90,2%, herkkyys malliin käyttäen FOBT yksin oli 75,31%, AUC oli 89,52% (95% CI 84,19% -94,85%) ja pAUC oli 6,65%. Samaan spesifisyys, herkkyys malli, joka sisälsi sekä FOBT ja CALB oli 83,95%, AUC oli 92,05% (95% CI 87,59% -95,50%) ja pAUC oli 7,02%, kaikkien parannettu verrattuna mallin käyttämällä vain FOBT. Samoin seuraamalla bias korjauksen kautta LOOCV, herkkyys (82,72% vs. 75,31%), AUC (89,81% [95% CI 84,02% -95,60%] versus 87,78%), ja pAUC (5,70% vs. 5,62%) olivat korkeampia malli, joka sisälsi sekä FOBT ja CALB kuin malli, joka sisälsi vain FOBT. Esitykset näiden mallien riippumattoman validointi asetettu esitetty tiivistetysti pohjapaneelin taulukon 2, jossa kaikki tulokset tarkasti sovitettu arvioitujen arvojen jälkeen LOOCV.

lisähyötyä CALB virallisesti testattu arvioimalla AUC kasvaa [19]. P-arvo AUC kasvaa mallista käyttämällä FOBT yksin mallia käyttäen sekä CALB ja FOBT oli 0,0499 (kuvio 2), mikä viittaa siihen, että lisäämällä CALB malliin, joka sisälsi FOBT paransi merkittävästi AUC. Samoin p-arvoja RI CRC potilaiden ja verrokkien mallista käyttämällä FOBT yksin mallia käyttäen sekä CALB ja FOBT olivat 0,0013 ja 0,0173 vastaavasti ja p-arvo NRI oli 0,0001. Kaikki nämä tulokset osoittavat, että lisäämällä CALB mallin tilastollisesti merkittävää parannusta uudelleenluokittelu.

viimeinen muoto oli sitten sovittaa koko datasarja, johon kuului sekä kehittäminen ja validointi aineistoja, lisätä tarkkuutta. ROC, AUC, pAUC ja herkkyydestä spesifisyyden lähinnä 90% on esitetty kuvassa 3 varten malleja, jotka sisältyvät FOBT yksin ja FOBT plus CALB. Malli FOBT yksin oli AUC 92,82% (95% CI 90,05% -95,58%), joka on pAUC on 7,48%, ja herkkyys on 80,57%: iin spesifisyys lähimpänä 90%. Lopullinen malli koostui seuraavista yhtälö ennustaa todennäköisyys kolorektaalisyöpä: Täällä

R (CALB) B on listalla transformoitu arvo, joten se suhteellinen toimenpide. Sijoitus arvot CALB, joita voidaan käyttää panoksina tätä yhtälöä on esitetty taulukossa S1. Esimerkiksi jos henkilö on CALB arvo 2224, arvo

R

(CALB) yhtälössä on 80. Arvojen välissä kaksi CALB toimenpiteitä, lähin tai lineaarinen interpoloitu sijoitus voidaan käyttää.

keskustelu

FOBT on tavanomaisesti käytetty viittaus ulosteen seulontakokeena. Huomasimme, että suurilla spesifisyys (90,2%), FOBT yksin oli vain kohtalainen herkkyys (75,31%) ja CRC. Arvioidessaan lisäaine diagnostinen tarkkuus CALB, uusi ulosteen diagnostinen markkeri tunnistettu edellisessä tutkimuksessa [7], huomasimme, että samaan spesifisyys (90,2%), herkkyys FOBT + CALB CRC oli korkeampi (82,72%) . Näin ollen, on suuri spesifisyys, yhdistelmä kahden ulosteen markkereita lisääntynyt herkkyys CRC havaitsemiseksi.

diagnostinen tarkkuus FOBT CRC esillä olevassa tutkimuksessa oli samankaltainen kuin aiemmin [9], [20] . Eräässä tutkimuksessa, herkkyys FOBT oireettomilla kuin tarkoitetun populaatiot oli 26% [21], kun taas toisessa tutkimuksessa, johon kuuluu suuri määrä potilaita arvioitiin FOBT, raportoitu herkkyys on 81% [22]. Noin 80-90%: lla ulosteen verenhukka 20 ml /päivä oli positiivinen sen FOBT, ja herkkyys FOBT korreloi vaihteluihin verenhukka ja ajoittainen kasvaimen verenvuoto [9]. Nämä mallit ulosteen verenvuotoa voi selittää korkeamman positiivisuus korko T2, T3 ja T4 kuin T1 syöpien ja viittaavat siihen, että kehittyneempi kasvaimia verenvuotoa johdonmukaisesti ja suuremmassa määrin parantaa diagnostisen herkkyyden FOBT potilailla, joilla on kehittynyt kasvaimia [9 ]. Sen sijaan toisessa tutkimuksessa havaittiin, että keskimääräinen päivittäinen verenhukka ei vaikuttanut kasvaimen vaiheesta, mutta oli yhteydessä kasvainpaikkaa, kuten päivittäinen verenhukka oli pienempi potilailla, joilla vasemman kuin oikean puolinen CRC [23]. Kuitenkin tuloksemme käyttöön, samoin kuin aikaisemmin raportoitu [9], [23], osoittavat, että herkkyys FOBT CRC kasvaa etenee syövän vaiheessa, jossa FOBT positiivisuus rate on alempi alkupuolella kuin myöhemmissä vaiheissa syövän. Kuitenkin CALB osoittivat samanlaisia ​​positiivisuusasteet, vaikka verrattaessa varhaisessa ja myöhäisessä vaiheessa kasvaimia. Siksi arviointi CALB voi kompensoida alhainen FOBT positiivisuus rate alkuvaiheessa CRC.

aiemmin raportoitu, että CALB oli ehdokkaana ulosteen markkeri diagnoosia CRC [7]. CALB on osa kalprotektiinin (S100A8 /S100A9), joka on käytetty ulosteen markkerina IBD ja peräsuolen kasvaimet [9], [24], [25]. CALB erittyy suolen monosyytit ja epiteelisolujen, ja se liittyy tulehduksia, mukaan lukien IBD vakavuus [8], [11]. Mielenkiintoista, herkkyys ulosteen CALB CRC oli korkeampi kuin FOBT yksin (72,0% vs. 62,3%), vaikka spesifisyys oli hieman pienempi tässä tutkimuksessa ja aikaisemmassa tutkimuksessa (77,1% vs. 98,7%) [7]. Useat verrokeilla osoittivat vääriä positiivisia tuloksia CALB. Näillä potilailla on voinut olla toiminnallinen suolistosairaus, kuten ärtyvän suolen oireyhtymä ilman merkittävää tulehdusta. Kalprotektiinin, heterodimeeri calgranulin A ja calgranulin B, saattavat kohota potilailla, joilla on ärtyvän suolen oireyhtymä [26] – [28]. Koska yksittäiset ulosteen markkereita ei täydellisesti syrjiä CRC potilaat terveiden verrokkien, testasimme yhdistelmä kahdesta ulosteen markkereita.

Yhdistelmä testi, joka sisälsi kolme ulosteen markkereita, kudos estäjä metalloproteinaasi-1 (TIMP-1), CALB, ja hemoglobiini-haptoglobiini, oli parempi havaitsemaan CRC kuin FOBT yksin [29]. Lisäksi ulosteen määritys COX-2 ja matriksin metalloproteinaasi 7: mRNA: t voivat olla lupaava seulontatesti CRC [30]. Käsite sama kuin meidän sovellettiin munasarjasyöpä, ja tulokset osoittavat, että yhdistelmä neljästä serologista markkereita (leptiini, prolaktiini, osteo-, ja insuliinin kaltainen kasvutekijä-II) oli suurempi herkkyys ja spesifisyys munasarjasyöpä kuin mikään näistä merkeistä alone [31]. Inkrementaalinen hyöty uuden merkkiaineen riskin ennustaminen voidaan arvioida analysoimalla nousu AUC. Koska korkea yhdessä uuden merkki kuitenkin AUC tuskin kasvaa merkittävästi [32] – [34]. Tästä huolimatta vaikeus, lisäten CALB mallin merkittävästi parantaa sen ennakoivan kyky, mikä näkyy merkitsevä AUC-arvon. Vaihtoehtona AUC, käytimme NRI [18] määrällisesti paraneminen luokittelua käytöstä mallin uudella merkki. RI arvioitiin ensin erikseen CRC potilaiden ja verrokkien, ja niiden yhdistelmä (NRI) arvioitiin. P-arvot RI potilaiden ja verrokkien välillä malli 1 malli 2 olivat 0,001 ja 0,017, vastaavasti ja p-arvo NRI oli 0,0001, mikä osoittaa, että sisällyttäminen ulosteen CALB testi tilastollisesti merkittävää parannusta uudelleenluokittelu varten sekä potilaiden ja verrokkien. Nämä tulokset osoittivat, että ennustava kyky mallin kanssa FOBT yksin voidaan merkittävästi parantaa lisäämällä CALB.

Tämä tutkimus oli useita rajoituksia. Ensinnäkin useita aiheita kussakin ryhmässä oli suhteellisen pieni, mutta vain 151 tervettä kontrollia sisällytettiin, mikä osoittaa, että on tarpeen vahvistaa havainnot vuonna runsaasti potilaita. Toiseksi, me otettiin potilaita, joilla CRC ottamatta huomioon oireita, kuten hematoketsia, ummetus ja melena. Koska seulonta testit tehdään yleensä oireeton vaiheittain, meidän tulokset vaativat lisävalidointia oireettomilla yksilöitä. Kolmanneksi aikojen meidän CRC ja kontrolliryhmiin erosivat merkittävästi. Kuitenkin meidän ennustava malli ikä-. Lopuksi, vaikka yhdistelmä CALB ja FOBT voivat olla herkempiä ja spesifisiä CRC kuin FOBT yksin, herkkyys ja spesifisyys yhdistelmä voi kuitenkin olla tarpeeksi korkea verrattuna kolonoskopia. Meidän ennustemalli saattaa kuitenkin olla hyödyllinen tilanteissa, joissa kolonoskopia ei ole käytettävissä, myös alueilla ilman, sairaalan tai koulutettu henkilöstö. Myös ehdotettu ennustemalli perustuu ulosteesta markkereita voivat olla hyödyllisiä ja kätevää vähentää kustannuksia ja suolen valmisteluun.

Siksi ylimääräisiä ulosteen markkereita voidaan tarvita lisäämiseksi spesifisyyden ja herkkyyden ulosteen seulonnan CRC.

Yhteenvetona yhdistetty analyysi kaksi ulosteen markkereita, CALB ja FOBT, saattaa olla suurempi herkkyys ja spesifisyys CRC kuin FOBT yksin. Edelleen validoinnit tarvitaan vahvistamaan kliinistä hyötyä tämän yhdistelmän seulontatestin CRC.

tukeminen Information

Kuva S1.

Kaavio tilastollisen ennustemallissa kautta kehittäminen ja validointi aineistoja. Malli oli ensimmäinen sovitus dataan kehittämisestä aineisto, jota seuraa sisäinen validointi käyttäen leave-one-out ristivalidointi (LOOCV) menetelmällä. LOOCV suorituskykyä tutkittiin, ja malli ulkoisesti validoitu validointi aineisto. Sen jälkeen hyväksyttävä sisäisen ja ulkoisen vahvistukset, lopullinen ennustava malli käytettäväksi tulevaisuudessa koehenkilöillä kehitettiin käyttämällä koko aineisto, johon kuului sekä kehittäminen ja validointi aineistoja, koska arvioiden tarkkuuden vaikutuksesta riskitekijöiden kasvaa aineistot tulevat suuremmiksi. Kussakin edellä mainitut toimenpiteet, kaksi mallia katsottiin, ensimmäinen käyttämällä FOBT yksin ja toisen mukaan lukien sekä FOBT ja CALB. Koska oli olemassa epätasapaino ikä välillä potilaiden ja verrokkien, ikä sopeutettiin molemmissa malleissa. Mallin tehokkuuden arvioitiin vastaanottimen toiminta käyrä (ROC) analyysi, jonka jälkeen laskelmat alueen alla ROC-käyrän (AUC) ja osa-alueen alla ROC-käyrän (pAUC) vastaa spesifisyyden 0,9. Vuonna LOOCV, yksi näyte pantiin sivuun (testaus) ja ennustavan mallin oli kunnossa jäljellä näytteitä (koulutus). Tämän perusteella ennustemallista, todennäköisyys CRC yhdessä näytteessä ei käytetty mallissa kehittämiseen (testinäyte) arvioitiin. Lisäksi sulku ennustetun todennäköisyyden vastaava spesifisyys 90% valittiin, minkä jälkeen ennustaminen, onko testausta näyte oli positiivinen tai negatiivinen CRC. Tämä menettely toistettiin useita kertoja sama kuin näytteiden lukumäärä tietojoukon, niin että kaikki näytteet toimi testausta näyte tasan kerran. Rajat validoitu herkkyys määritettiin sitten spesifisyyden lähimpänä 90%, ja rajat validoitu ROC käyrä luotiin.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0106182.s001

(TIF) B Taulukko S1.

optinen tiheys calgranulin B ja vastaava sijoitus.

doi: 10,1371 /journal.pone.0106182.s002

(DOCX) B