HE4与ROMA在卵巢癌诊治中的研究分析

时间:2022-04-12 10:09:58

HE4与ROMA在卵巢癌诊治中的研究分析

摘要:CA125是监测卵巢癌经典的肿瘤标记物,但因特异性及敏感度较低限制了其在卵巢癌诊断的应用。新型肿瘤标志物人附睾蛋白4作为一种新型卵巢癌标志物,在特异度及敏感度的表现上均明显优于CA125。同时将其与CA125联合使用并结合是否绝经得出的卵巢癌的预测风险评估模型作为系数指数具有更高的灵敏度和特异性,在卵巢癌诊断和治疗中有重要的应用。

关键词:卵巢肿瘤;HE4;ROMA

目前,CA125是检测卵巢癌经典的肿瘤标记物,但因其在宫颈癌、子宫内膜异位症、盆腔炎等多种肿瘤及非恶性疾病和生理情况中均可升高,有研究发现只有50%的早期患者CA125水平升高,特异度不高,容易受到良性疾病的干扰,敏感度较低无法早期判断卵巢癌,受绝经与否的影响等均限制了CA125在卵巢癌早期诊断的应用。近年来,随着对卵巢癌发病机制的深入研究发现人附睾蛋白-4(HE4)作为一种新型卵巢癌标志物,在特异度及敏感度的表现上均明显高于CA125。同时将其与CA125联合使用并结合是否绝经得出的卵巢癌的预测风险评估模型(ROMA)作为系数指数具有更高的灵敏度和特异性,在卵巢癌诊断和治疗中有重要的应用。

1 HE4

1.1 HE4结构及在组织中表达 HE4基因是Karlan BY等在人附睾远端上皮细胞中提取的一种WFDC2基因的表达产物,其基因定位于人染色体20q12-q13.1,全长约12 kbp左右,由5个外显子和4个内含子组成,是一种乳酸型蛋白质。HellstromI等[1]研究发现HE4编码的分泌蛋白质与细胞外蛋白质酶抑制剂有很高的同源性,且在男性生殖系统上皮细胞的内质网中合成,推测其可能在成熟的过程中有重要作用,可以插入到蛋白酶活性结构区而达到抑制蛋白酶的作用。

HE4生理情况下主要在人类附睾上皮及呼吸系统中表达,以气管和唾液腺中表达最高[1-2],正常卵巢组织和癌旁组织中不表达或低表达,其在卵巢癌中过度表达,尤其在浆液性卵巢癌和子宫内膜癌中高表达,被认为是诊断卵巢癌的血清学标志。Havrilesky等[3]分别检测133例Ⅰ-Ⅲ期和67例Ⅳ期卵巢癌患者以及395例健康志愿者血清HE4、Glycodelin、基质金属蛋白酶7(MMP7)、SLPI、人尿激酶型血浆酶原激活因子、黏蛋白1(MUC1)、抑制素A、纤溶酶原激活物抑制剂1,PAI-1)和CA125的水平,结果发现HE4在Ⅰ-Ⅲ期和Ⅳ期卵巢癌患者中的敏感度分别为62.4%~82.7%和74.6%~92.5%,其特异度分别为86.3%和96.0%,均优于上述任何一项血清标志物。

1.2 HE4在卵巢癌诊断及治疗中的应用

1.2.1 HE4在卵巢癌诊断中应用 卵巢癌的早期诊断主要是阴道超声联合CA125水平检测,早期只有50%的患者出现CA125水平升高,特异性较低。而HE4是一种特异性高的新型卵巢癌标记物,AnastasiE等[4]研究了165例卵巢上皮癌患者,对其血清标本进行分析发现,在诊断中CA125的灵敏度和特异度分别为90%和70%,而HE4的灵敏度和特异度分别为87%和100%。

1.2.2 HE4用于鉴别良恶性卵巢病变 另外,有研究发现,HE4比CA125更能具体和准确的鉴别良恶性卵巢病变。Moore等[9]研究发现用单一肿瘤标记物鉴别卵巢肿块的良恶性时,特异度定为95%前提下,HE4灵敏度高;尤其在Ⅰ期卵巢癌,HE4灵敏度为45.9%,优于CA125的15.1%;而两者联合检测灵敏度最高,为76.4%。Hellstrom等通过酶联免疫吸附试验(ELISA)分别检测37例卵巢癌患者、19例良性卵巢疾病患者和65例健康妇女的血清HE4和CA125的水平。以健康妇女为对照,二者的敏感度无明显差异;以良性卵巢疾病患者为对照,在100%高特异度时,HE4的敏感度(60%)明显高于CA125的敏感度(13%),表明HE4在卵巢良、恶性肿瘤的鉴别诊断方面其假阳性率要低于CA125。综上,HE4是鉴别卵巢癌尤其是Ⅰ期卵巢癌灵敏度最高的肿瘤标记物,为HE4早期预测卵巢癌提供了依据。

1.2.3术前检测HE4可用于评价卵巢癌的预后 有研究表明HE4水平不受月经周期影响,也就是说,类似的水平浓度在月经期,增殖期和分泌期是无变化的;激素避孕对血清HE4水平没有影响。TrudeD等[5]研究发现通过术前检测患者的HE4水平可以用于评价卵巢癌的预后,此外,XuL等研究证实术前检测血清HE4水平可以预测卵巢癌患者肿瘤细胞减灭术的可能性,或者联合检测CA125,可以预测基于铂类化疗的无病生存率及总生存率[6]。同时,在新辅助化疗过程中HE4水平也能相应降低[7-8]。

2 ROMA

2.1 ROMA法则 临床上用HE4或CA125单一作为早期卵巢癌的诊断指标,其特异性及敏感性通常不能达到理想效果,大量研究已证明这两指标联合使用可显著改善预测卵巢恶性肿瘤的敏感性和特异性。而ROMA法则是基于CA125和HE4的血药浓度的定量测试及绝经状态相结合的一种预测评估方法,其值取决于实验室方法,激素状态和绝经状态。经测试,2012年6月获得FDA批准[10],适用于符合以下标准的患者:①年龄>18岁。②限于盆腔附件的病变而未发生其他转移。③ROMA法则必须与临床评估及影像学检查结果相结合。④ROMA法则不能作为孕妇及治疗与化疗期间妇女的独立诊断测试。⑤类风湿因子浓度>250 IU/ml可以影响所计算的ROMA值。目前,有四种公认的实验室方法可以来计算ROMA得分和分层。

2008年Moore等[11]研究发现HE4在I期卵巢癌的灵敏度最高为45.9%,与CA125联合检测时灵敏度上升为76.4%。2009年,Moore等[12]首次描述了卵巢癌的预测风险评估模型(ROMA)对恶性卵巢上皮性肿瘤的妇女与病理盆腔肿块进行诊断。这项多中心前瞻性研究分别选择248例绝经前及283例绝经后(352例卵巢良性肿瘤,129例上皮性卵巢癌,6例非上皮性卵巢癌,22例卵巢交界性肿瘤及22例其他癌的盆腔包块)的患者进行了HE4和CA125检测。根据逻辑回归模型:绝经前预测指数PI=-12.0+2.38×LN(HE4)+0.0626×LN(CA125);绝经后预测指数PI=-8.09+1.04×LN(HE4)+0.732×LN(CA125);风险预测概率(PP):PP=Exp(PI)/[1+Exp(PI);结果显示绝经前的患者具有76.5%的灵敏度和74.8%的特异性,而绝经后的患者具有92.3%的灵敏度和74.7%的特异性。

2.2 ROMA应用于卵巢癌的诊断和治疗 目前一些研究已证实ROMA法则的有效性,相比其他单一标记物,具有更高的灵敏度及特异性。RuggieriG等[13]研究发现,HE4比CA125更能具体和准确的鉴别良恶性卵巢病变;但两者结合ROMA法的灵敏度在所有患者中为95.8%,分别在绝经前妇女为81%,绝经后妇女96%。KarlsenMA等对CA125联合恶性肿瘤风险指数(RMI)和HE4联合ROMA研究发现在区分卵巢肿块良恶性方面,HE4联合ROMA较单一检测HE4更具有优势,尤其是对绝经后的卵巢癌患者。李建军等研究也证实了HE4与ROMA联合检测优于单独检测;ROMA值检测可以明显提高对卵巢癌的诊断能力。通过KimYM等的研究及LiJ等[14]的Meta分析表明,CA-125与HE4结合ROMA回归模型能显著增加患者分为高或低风险群体的准确性。

自1990年以来,世界各地的研究中心已经成功地使用了恶性风险指数(RMI)。Moore等将ROMA指数与RMI值相比较,敏感性分别为85.3%及64.7%,尤其是在卵巢癌的早期阶段。陈亮香等[15]用182例良性卵巢肿瘤和110例卵巢癌患者,通过完善盆腔超声、CT及MRI等,运用ELISA法检测血清HE4和CA125值,进而计算RMI值和ROMA指数并进行比较。结果显示ROMA值的敏感性、特异性,阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)均高于RMI值,差异有统计学意义。

目前为止,却很少有研究用ROMA法作为复发性卵巢癌的监测指标。

2.3 ROMA法则的局限性 也有研究发现ROMA和HE4或CA125单独应用无明显差异。VanGT等检测了228例良性卵巢肿瘤和161例卵巢癌的患者术前HE4和CA125血清水平及ROMA值,绘制ROC曲线,得出ROC曲线下面积(AUC)分别为0.857、0.877、0.898,结果显示无明显统计学意义。研究55例上皮性卵巢癌和49例良性卵巢肿瘤发现,ROMA和HE4的AUC值为0.77,CA125的AUC值为0.64。这两个研究发现ROMA相对于HE4和CA125有更高或相等的AUC值,但ROMA并不比单独检测HE4或CA125更具优势,目前尚不清楚为什么这些研究结果不同,可能由于样本量较小,缺乏大规模的临床随机对照,无法检测到不同测试之间的差别。因此,目前ROMA法仍需要更多的前瞻性多中心研究以减少偏差。关于ROMA当前进行的研究仅限于卵巢上皮性肿瘤,排除了恶性生殖细胞肿瘤,性腺肿瘤,交界恶性上皮性肿瘤和卵巢的转移性肿瘤。

3 结论

HE4作为一种新型肿瘤标记物,相较于CA125具有较好的特异性及敏感性;而二者联合并结合患者是否绝经得出的ROMA法在预测卵巢癌风险方面具有更高的敏感性及特异性,尤其是对于绝经后的患者,其高度的精确度可以使年轻患者避免不必要的或过分根治性手术,对于缺乏临床及影像诊断经验的年轻医生具有较好的辅助作用。在将来仍需要更多更大规模的研究来确定ROMA法的准确性及特异性,并可以考虑通过增加其他因素,如年龄、影像诊断等来提高其灵敏度及特异性,使其在卵巢癌的早期诊断、疾病监测和盆腔包块的恶性风险评估方面具有更好的应用前景。

参考文献:

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