Diagnostic value of blood biomarkers for the diagnosis of lung cancer

Full Text

• Введение

 

Рак легкого продолжает оставаться одной из наиболее актуальных проблем современной онкологии. Согласно данным проекта Всемирной организации здравоохранения «Глобальная онкологическая обсерватория» (англ., The Global Cancer Observatory GCO), в 2022 году рак легкого занял лидирующее место по показателям заболеваемости (2 480 675 новых случаев) и смертности от рака (1 817 469 летальных исходов) в мире [1]. С биологической точки зрения, рак легкого характеризуется разнообразием морфологических типов, при этом на немелкоклеточный рак легкого (НМРЛ) приходится порядка 85% всех случаев заболевания [2].

 

В Российской Федерации ситуация осложняется тем, что у 42,2% пациентов заболевание диагностируется на поздних стадиях, что существенно ухудшает прогноз пациентов [3]. Так, медиана 5-летней общей выживаемости (ОВ) варьирует от 68,4% при I стадии до 5,8% при IV стадии заболевания [4]. В связи с этим, разработка новых и доступных методов ранней диагностики рака легкого сохраняет свою первостепенную клиническую значимость.

 

Единственным методом раннего выявления рака легкого с доказанной эффективностью является низкодозная компьютерная томография (НДКТ) у групп высокого риска. Исследование NLST показало, что ежегодный скрининг методом НДКТ среди групп высокого риска снижает смертность от рака легкого примерно на 20% [5]. На основании этих данных скрининг НДКТ внедрен в ряде стран [1]. В России реализуются лишь пилотные проекты, общенациональный скрининг рака легкого на данный момент не внедрен. Метод НДКТ имеет серьезные ограничения: он охватывает только курящих и сопровождается очень высоким уровнем ложноположительных результатов (свыше 90% обнаруженных узлов по данным NLST оказались доброкачественными); кроме того, многократное облучение представляет дополнительный риск [1, 5]. Поэтому актуален поиск других неинвазивных методов диагностики, способных дополнять скрининг и выявлять опухоли на ранней стадии.

 

Одним из перспективных направлений является использование биомаркеров опухоли, определяемых по анализу крови. Опухоль выделяет в кровоток фрагменты ДНК, РНК, белки, экзосомы – эти продукты могут служить индикаторами наличия злокачественной опухоли и рассматриваются как потенциальные биомаркеры [6, 7].

 

В контексте изучения биомаркеров для диагностики рака легкого особый интерес представляют биомаркеры, относящиеся к различным группам в зависимости от их биологической функции и химической природы. Так, в контексте диагностики рака легкого изучались опухолеассоциированные и в т.ч. онкофетальные антигены; маркеры воспаления и иммунного ответа, хемокины; маркеры метаболизма и аполипопротеины; маркеры коагуляции и ангиогенеза [8].

 

Таким образом, проблема позднего выявления рака легкого и отсутствие простого скринингового теста определяют необходимость дальнейшего исследования роли биомаркеров крови в диагностике НМРЛ. Поиск надежных неинвазивных маркеров, способных выявлять опухоль на ранней стадии, потенциально позволит улучшить результаты лечения и снизить смертность от данного заболевания.

 

• Материалы и методы

 

2.1. Пациенты, отбор образцов, измерения биомаркеров

Всего в исследование было включено 85 пациентов с гистологически подтверждённым немелкоклеточным раком лёгкого и 190 здоровых добровольца. 

 

Всего были измерены уровни 20 биомаркеров, включая аполипопротеины A1, A2, A4, B (ApoA1, ApoA2, ApoA4, ApoB), альфа-фетопротеин (АФП), бета-2-микроглобулин (B2M), углеводный антиген 19-9 (CA 19-9), раковые антигены 15-3 и 125 (CA 15-3, CA 125), карциноэмбриональный антиген (CEA), фрагменты цитокератина 19 (CYFRA 21-1), белок придатка яичка 4 (HE4), высокочувствительный С-реактивный белок человека (вчСРБ), D-димер, общий простат-специфический антиген (tPSA), растворимую форму молекулы адгезии сосудистых клеток 1 (sVCAM 1), транстиретин (TTR), регулятор активности экспрессии и секреции нормальными Т-лимфоцитами (RANTES), рецептор 1 фактора роста эндотелия сосудов (VEGFR-1), обогащенный лейцином α-2 гликопротеин 1 (LRG-1). Анализ tPSA проводился только среди мужчин; в таблицах приведены значения для мужской подгруппы. Уровни Apo A4, RANTES, VEGFR-1 и LRG-1 не были измерены у 10 пациентов в связи с недоступностью указанных аналитов на момент анализа сыворотки.

 

Исследование было одобрено Локальным этическим комитетом Первого Московского государственного медицинского университета имени И.М. Сеченова. Все пациенты подписали информированное согласие на участие в исследовании. 

 

2.2. Статистический анализ данных

 

Статистическая обработка проводилась после формализации и преобразования полученных данных в электронные таблицы с использованием различных методов, включенных в пакет программ SPSS Statistics v. 23.0 (IBM, США). 

 

Распределение основных анализируемых переменных было определено с помощью теста Колмогорова-Смирнова и не соответствовало нормальному, в связи с чем были использованы непараметрические методы статистики. Для описательной статистики количественных переменных использовали медиану и квартили или среднее и стандартное отклонение. Сравнение между категориями количественных независимых переменных проводили при помощи U-критерия Манна-Уитни. Различия считались статистически значимыми при p < 0,05.

На следующем этапе исследования для оценки диагностической значимости каждого из биомаркеров была проведена ROC-анализа (Receiver Operating Characteristic). В качестве переменной состояния использовался бинарный показатель «наличие рака лёгкого» (1 – наличие заболевания, 0 – контрольная группа). Для каждого биомаркера строилась ROC-кривая с расчетом площади под кривой (AUC, Area Under the Curve), стандартной ошибки, уровня статистической значимости (p-value) и 95% доверительного интервала. В зависимости от направления взаимосвязи маркера и диагноза при выполнении ROC анализа в качестве прогностических маркеров применялись большие или меньшие значения биомаркеров.

Анализ проводился в программе SPSS Statistics с использованием встроенной функции ROC Curve Analysis. Интерпретация диагностической ценности AUC осуществлялась в соответствии с критериями: AUC <0,6 – низкая диагностическая значимость, 0,6–0,75 – умеренная, 0,75–0,9 – высокая, >0,9 – очень высокая. Для оценки оптимального порогового значения уровня биомаркеров использовался индекс Юдена. 

• Результаты

 

3.1. Характеристики исследуемой выборки 

 

В исследование были включены 275 пациентов, из которых 85 составили группу пациентов с НМРЛ (исследуемая группа), а 190 — здоровых добровольцев (контрольная группа). Среди всей когорты преобладали мужчины (n=153; 55,6%) по сравнению с женщинами (n=122; 44,4%).

 

Клинические и демографические характеристики исследуемой популяции представлены в Таблице 1 и 2. Контрольная группа включала 91 женщину в возрасте от 41 до 68 лет и 99 мужчин в возрасте от 40 до 64 лет. Группа пациентов с НМРЛ включала 31 женщину в возрасте от 42 до 80 лет и 54 мужчин в возрасте от 36 до 78 лет. Средний возраст контрольной группы составил 48,86 (95% ДИ 47,97 – 47,94) лет, средний возраст в исследуемой группе пациентов составил 62,14 (95% ДИ 60,07 – 64,21) года.

 

Анализ клинических характеристик исследуемой группы показал следующее распределение по статусу T: T1 — у 24 (28,2%), T2 — у 42 (49,4%), T3 — у 9 (10,6%), T4 — у 5 (5,9%) пациентов. У 5 (5,9%) пациентов статус T не был уточнён (Tx).

По статусу N: отсутствие метастазов в регионарные лимфатические узлы (N0) отмечено у 39 (45,9%) пациентов, N1 — у 5 (5,9%), N2 — у 8 (9,4%), в то время как у 33 (38,8%) пациентов статус N был не определён (Nx).

По статусу M: отсутствие отдалённых метастазов (M0) диагностировано у 61 (71,8%) пациента, наличие метастазов (M1) — у 6 (7,1%), тогда как в 18 (21,2%) случаях статус M оставался неустановленным (Mx).

В связи с ретроспективным характером анализа возможность уточнения клинических данных пациентов было ограничено, в результате чего кодировка “x” в статусе TNM использовалась для обозначения неизвестного статуса T, N и M. 

 

Показатель	Категория	Значение
Статус T:
	T1	24 (28,2%)
	T2	42 (49,4%)
	T3	9 (10,6%)
	T4	5 (5,9%)
	Tx	5 (5,9%)
Статус N:
	N0	39 (45,9%)
	N1	5 (5,9%)
	N2	8 (9,4%)
	Nx	33 (38,8%)
Статус M:
	M0	61 (71,8%)
	M1	6 (7,1%)
	Mx	18 (21,2%)

Таблица 1. Клинические характеристики пациентов исследуемой группы (НМРЛ)

Table 1. Clinical characteristics of patients in the study group (NSCLC)

Показатель	Контрольная группа	Рак легкого
Пол:
Женский	91 (47,9%)	31 (36,5%)
Мужской	99 (52,1%)	54 (63,5%)
Возраст, лет
Среднее, (95% ДИ)	48,86 (47,97; 49,74)	62,14 (60,07; 64,21)

Таблица 2. Демографические характеристики (пол, возраст) исследуемой выборки

Table 2. Demographic characteristics (sex, age) of the study sample

 

3.2. Диагностическая ценность изолированных биомаркеров

 

На первом этапе анализа были определены медианы концентраций биомаркеров между группами (рак лёгкого vs контроль). Значимость различий оценивалась с использованием непараметрического критерия Манна–Уитни для двух независимых выборок, что было обусловлено ненормальным распределением показателей. Полученные данные отражены в Таблице 3.

Сравнительный анализ концентраций биомаркеров выявил статистически значимые различия между исследуемой и контрольной группой для большинства исследованных показателей. Статистически значимых различий не выявлено для AFP (p = 0,131) и tPSA (p = 0,247).

В исследовании проводился анализ более 20 биомаркеров, что повышает вероятность ошибки I рода вследствие множественных сравнений. При строгой поправке Бонферрони (порог значимости p < 0,0025) статистическая значимость сохранялась для большинства биомаркеров, включая HE4, D-димер, CYFRA 21-1, CA 125, β2-микроглобулин, вчСРБ, ApoA1, ApoA2, ApoA4, TTR, LRG-1 и VEGFR1. Напротив, различия для CA 19-9 (p = 0,012), CA 15-3 (p = 0,001 — на границе), ApoB (p = 0,016) и sVCAM-1 (p = 0,031) перестают достигать уровня статистической значимости.

У пациентов с НМРЛ лёгкого отмечались существенно более высокие уровни CEA (2,95 против 1,6 нг/мл), CA 125 (16,5 против 8,7 МЕ/мл), HE4 (95,6 против 48,45 пмоль/л), вчСРБ (3 против 0 мг/л), D-димера (210,00 против 83,5 нг/мл), CYFRA 21-1 (2,52 против 1,26 нг/мл), а также LRG-1 (74287,5 против 52902,00 пг/мл). Некоторые показатели, напротив, демонстрировали снижение у пациентов контрольной группы по сравнению с контролем, включая Apo A2 (0,226 против 0,296 г/л), Apo B (0,96 против 1,03 г/л), TTR (19,09 против 25,81 мг/дл) и Apo A4 (46,98 против 68,71 г/л).

Показатель	Единица измерения	Контрольная группа	Рак легкого	p-value
AFP	МЕ/мл	2,40 [1, 60; 3, 40]	2,02 [1, 50; 3, 00]	0,131
CEA	нг/мл	1,60 [1, 00; 2, 40]	2,95 [1, 40; 5, 50]	<0,001*
CA 19-9	МЕ/мл	4,75 [3, 00; 8, 00]	6,50 [3, 92; 12, 43]	0,012
CA 125	МЕ/мл	8,70 [6, 70; 12, 80]	16,50 [9, 75; 25, 04]	<0,001*
HE4	пмоль/л	48,45 [42, 50; 57, 70]	95,60 [71, 70; 125, 10]	<0,001*
tPSA	нг/мл	0,880 [0, 620; 1, 230]	0,937 [0, 570; 2, 010]	0,247
CA 15-3	МЕ/мл	14,75 [10, 80; 18, 60]	17,71 [12, 50; 24, 90]	0,001
B2M	нг/мл	1441,00 [1297, 00; 1637, 00]	1801,00 [1526, 00; 2233, 00]	<0,001*
вчСРБ	мг/л	0,00 [0, 00; 2, 00]	3,00 [1, 00; 11, 00]	<0,001*
D-димер	нг/мл	83,50 [57, 50; 140, 00]	210,00 [123, 00; 340, 00]	<0,001*
CYFRA 21-1	нг/мл	1,26 [1, 00; 1, 64]	2,52 [1, 62; 3, 76]	<0,001*
Apo A1	г/л	1,57 [1, 42; 1, 76]	1,29 [1, 09; 1, 49]	<0,001*
Apo A2	г/л	0,289 [0, 266; 0, 321]	0,218 [0, 181; 0, 249]	<0,001*
Apo B	г/л	1,01 [0, 86; 1, 18]	0,93 [0, 79; 1, 12]	0,016
TTR	мг/дл	26,00 [22, 00; 29, 00]	19,00 [15, 00; 24, 00]	<0,001*
sVCAM-1	нг/мл	640,00 [565, 00; 743, 00]	683,00 [567, 00; 897, 00]	0,031
Apo A4	г/л	71,00 [56, 40; 79, 90]	44,15 [29, 05; 64, 00]	<0,001*
RANTES	пг/мл	51853,00 [40784, 00; 68671, 00]	44249,50 [22911, 50; 62450, 50]	0,001*
VEGFR1	пг/мл	121,00 [107, 00; 135, 00]	94,50 [78, 50; 143, 00]	<0,001*
LRG-1	пг/мл	52902,00 [39539, 00; 68016, 00]	74278,50 [61214, 00; 103649, 00]	<0,001*

* - статистически значимые различия после выполнения поправки на множественные сравнения

Таблица 3. Значения биомаркеров в исследуемых группах (медиана, [межквартильные размахи])

Table 3. Biomarker values in the studied groups (median, [interquartile range])

На следующем этапе был проведен ROC анализ (Таблица 4). ROC-анализ выявил существенные различия в диагностической значимости исследуемых биомаркеров.

Наибольшие диагностические показатели продемонстрировали HE4 (AUC = 0,903; 95% ДИ: 0,857–0,914; p < 0,001), Apo A2 – 0,86 (95% ДИ: 0,807–0,914; p < 0,001), CYFRA 21-1 (AUC = 0,836; 95% ДИ: 0,78–0,893; p < 0,001), Apo A1 – 0,795 (95% ДИ: 0,733–0,857; p < 0,001), D-димер (AUC = 0,793; 95% ДИ: 0,731–0,855; p < 0,001), TTR – 0,79 (95% ДИ: 0,727–0,852; p < 0,001), Apo A4 – 0,784 (95% ДИ: 0,717–0,850; p < 0,001),  B2M (AUC = 0,765; 95% ДИ: 0,700–0,830; p < 0,001) и LRG-1 (AUC = 0,757; 95% ДИ: 0,688–0,826; p < 0,001), что может свидетельствовать о потенциале применения данных биомаркеров с целью диагностики НМРЛ.

Умеренную предсказательную ценность имели  CA 125 (AUC = 0,749; 95% ДИ: 0,683–0,816; p < 0,001), вчСРБ (AUC = 0,735; 95% ДИ: 0,667–0,802; p < 0,001), CEA (AUC = 0,671; 95% ДИ: 0,599–0,742; p = 0,039), VEGFR1 (AUC = 0,658; 95% ДИ: 0,582–0,733; p < 0,001), RANTES (AUC = 0,628; 95% ДИ: 0,551–0,704; p = 0,001) и CA 15-3 (AUC = 0,623; 95% ДИ: 0,549–0,696; p = 0,007).

С целью определения оптимальных пороговых значений концентрации биомаркеров, позволяющих наиболее эффективно дифференцировать пациентов с НМРЛ лёгкого и лиц контрольной группы, был использован индекс Юдена. Согласно полученным данным, оптимальное пороговое значение для HE4 составило 68,445 при чувствительности 0,835 и специфичности 0,879. Для ApoA2 пороговое значение определено на уровне 0,235 (Se = 0,718; Sp = 0,968), для CYFRA 21-1 — 2,24 (Se = 0,612; Sp = 0,937), для ApoA1 — 1,395 (Se = 0,694; Sp = 0,805), для D-димер — 116,5 (Se = 0,800; Sp = 0,679), для TTR — 20,5 (Se = 0,576; Sp = 0,863), для ApoA4 — 45,95 (Se = 0,553; Sp = 0,899), для B2M — 1594 (Se = 0,682; Sp = 0,732), для LRG-1 — 56105 (Se = 0,842; Sp = 0,593), для CA125 — 14,5 (Se = 0,576; Sp = 0,832), для вчСРБ — 2,105 (Se = 0,576; Sp = 0,853), для CEA — 2,925 (Se = 0,506; Sp = 0,842), для VEGFR1 — 98 (Se = 0,553; Sp = 0,873) и для Rantes — 29274 (Se = 0,368; Sp = 0,915). Для большинства биомаркеров диагностическая информативность наблюдалась при превышении порогового значения, в то время как для ApoA1, ApoA2, ApoA4, TTR и VEGFR1 снижение уровня было ассоциировано с наличием заболевания.

Биомаркер	AUC	95% ДИ	Пороговое значение	Направление взаимосвязи	Чувствительность, Se	Специфичность, Sp	p-value
HE4	0,903	0.857–0.948	68,445	≥	0,835	0,879	0,00
ApoA2	0,86	0.807–0.914	0,235	≤	0,718	0,968	0,00
CYFRA 21-1	0,836	0.780–0.893	2,24	≥	0,612	0,937	0,00
ApoA1	0,795	0.733–0.857	1,395	≤	0,694	0,805	0,00
Ddimer	0,793	0.731–0.855	116.5	≥	0,8	0,679	0,00
TTR	0,79	0.727–0.852	20,5	≤	0,576	0,863	0,00
ApoA4	0,784	0.717–0.850	45,95	≤	0,553	0,899	0,00
B2M	0,765	0.700–0.830	1594	≥	0,682	0,732	0,00
LRG-1	0,757	0.688–0.826	56105	>	0,842	0,593	0,00
CA125	0,749	0.683–0.816	14,5	≥	0,576	0,832	0,00
вчСРБ	0,735	0.667–0.802	2,105	≥	0,576	0,853	0,00
CEA	0,671	0.599–0.742	2,925	≥	0,506	0,842	0,039
VEGFR1	0,658	0.582–0.733	98	≤	0,553	0,873	0,00
Rantes	0,628	0.551–0.704	29274	≤	0,368	0,915	0,001
CA15-3	0,623	0.549–0.696	19,725	≥	0,424	0,811	0,01
CA19-9	0,595	0.521–0.669	5,7	≥	0,576	0,616	0,02
ApoB	0,591	0.516–0.665	0,975	≤	0,624	0,553	0,007
sVCAM-1	0,581	0.507–0.656	808,5	≥	0,4	0,878	0,006
t PSA	0,557	0.460–0.653	1,59	≥	0,389	0,859	0,337
AFP	0,557	0.483–0.631	2,58	≤	0,682	0,489	0,087

Таблица 4. ROC анализ биомаркеров с указанием направления связи, оптимального порогового значения и диагностическими характеристиками

Table 4. ROC analysis of biomarkers indicating direction of association, optimal cutoff value, and diagnostic characteristics

 

• Обсуждение

В последние годы активно исследуются различные малоинвазивные подходы к ранней диагностике НМРЛ на основе анализа биомаркеров крови. Так, в литературе описаны сотни кандидатов – от онкомаркеров (CEA, CYFRA 21-1, CA125 и т.д.) до генетических (циркулирующая опухолевая ДНК, мРНК, экзосомы), биохимических и протеомных индикаторов. Результаты нашего исследования совпадают с данными литературы в отношении CYFRA 21-1, CA 125, D-димера и HE4 как наиболее информативных биомаркеров диагностики рака легкого. Следует отметить, что значительная часть липидных белков (ApoA1, ApoA2, ApoA4, ApoB, TTR), а также молекулы RANTES, B2M, LRG-1 и VEGFR1 до настоящего времени практически не рассматривались в ключевых биомедицинских публикациях как маркеры для диагностики рака лёгкого. Высокие показатели AUC для ApoA2, LRG-1, B2M, ApoA1, TTR в раннем выявлении рака легкого по показателям чувствительности и специфичности, продемонстрированные в нашей работе, открывают новые перспективы для расшифровки молекулярных механизмов опухолевой прогрессии рака легкого и могут способствовать развитию новых диагностических подходов. 

Повышение уровней CEA, CYFRA21-1 и CA-125 в группе пациентов с НМРЛ согласуется с данными ранее опубликованных исследований Li M. et al., 2015 [9]. Маркер CA 19-9, специфичный для опухолей желудочно-кишечного тракта, тем не менее может продуцироваться бронхиальными железами и также умеренно повышается примерно у трети пациентов с НМРЛ. При этом Kodama T. et al., 2007 отмечают, что повышение уровня CA19-9 отмечается у примерно 40% пациентов с незлокачественными заболеваниями легкого, такими как идиопатическая интерстициальная пневмония, коллаген-ассоциированный легочный фиброз, диффузный панбронхиолит и бронхоэктазы  [10]. Полученные в нашем исследовании показатели чувствительности (57,6%) и специфичности (61,6%) данного биомаркера согласуются с данными литературы. 

В нашем исследовании маркер HE4 (секреторный белок человеческого эпидидимиса 4) оказался одним из наиболее перспективных биомаркеров для диагностики НМРЛ с показателями чувствительности и специфичности на уровне 83,5 и 87,9, соответственно. Эти данные согласуются с данными He Y. et al., 2019, согласно которым показатели чувствительности и специфичности данного биомаркера для диагностики рака легкого составляют 73% и 86%, соответственно. Также в указанном исследовании отмечено, что у больных НМРЛ концентрации HE4 статистически значимо выше, чем у здоровых, причем повышение HE4 регистрируется уже на ранних стадиях и не зависит от размера опухоли [11].

У больных НМРЛ наблюдается активация системного воспаления и коагуляции. Так, согласно Torrecilla J. et al., 2014, высокочувствительный C-реактивный белок (вчСРБ) в несколько раз превышает норму у пациентов с НМРЛ (в нашем исследовании медиана вчСРБ 3 мг/л против 0 мг/л у здоровых, p<0,001). СРБ – острофазовый белок, синтез которого стимулируется провоспалительными цитокинами (IL-6) в ответ на присутствие опухоли. Его повышение свидетельствует об активном воспалительном процессе; известно, например, что СРБ >40 мг/л ассоциирован с наличием метастазов при НМРЛ [12]. Другой важный биомаркер – D-димер, продукт протеолиза фибрина. При раке лёгкого он часто повышен вследствие гиперкоагуляции, индуцированной опухолью. В нашем исследовании в группе пациентов с НМРЛ медиана уровня D-димера была 210 нг/мл против 83,5 нг/мл в контрольной группе (p<0,001). Повышение D-димера характерно для злокачественных опухолей и отражает активацию коагуляции и фибринолиза. Согласно De Pooter N. et al., 2021, с возрастом базальные уровни D-димера растут, поэтому особенно высокие значения у пожилых пациентов с НМРЛ необходимо интерпретировать с поправкой на возраст [13]. Тем не менее, высокий уровень D-димера при НМРЛ коррелирует с запущенной стадией заболевания и служит независимым неблагоприятным прогностическим фактором [14]. Таким образом, СРБ и D-димер не специфичны для рака лёгкого, но указывают на тяжесть заболевания и системные процессы.

Статистически значимые результаты были получены по биомаркерам из группы белков острой фазы и аполипопротеинам. Мы обнаружили, что при НМРЛ снижаются уровни ряда транспортных белков и аполипопротеинов крови. Например, транстиретин (TTR, преальбумин) – белок транспорта тироксина и ретинола – у больных раком лёгкого был существенно ниже, чем у здоровых (19,0 vs 26,0 мг/дл, p<0,001). Снижение TTR может отражать нутритивный статус: недостаток преальбумина часто наблюдается при некоторых онкологических заболеваниях из-за воспалительно-индуцированной мальнутриции [15]. У пациентов в группе НМРЛ также были снижены уровни аполипопротеинов ApoA1, ApoA2, ApoA4 и ApoB. По данным Xu R. et al., 2023 при НМРЛ наблюдается снижение ApoA1 и ApoA2 и одновременный рост ApoB по сравнению с группой контроля, что частично согласуется с нашими результатами [16]. 

Стоит отметить также изменения уровней ряда цитокинов и сосудистых факторов. Уровень sVCAM-1 был повышен в группе пациентов с НМРЛ (медиана 683 против 640 нг/мл, p=0,031). Среди цитокинов особый интерес представляет хемокин RANTES (CCL5). В нашем исследовании уровень RANTES был ниже у пациентов с НМРЛ, чем в группе здоровых добровольцев (медиана 44249 против 51853 пг/мл, p=0,001). CCL5 (RANTES) – провоспалительный хемокин, привлекающий лимфоциты; снижение его системного уровня при раке лёгкого может отражать истощение иммунной системы или связывание CCL5 в тканях опухолевым микроокружением. Некоторые исследования показывают противоречивую роль CCL5: с одной стороны, высокий уровень RANTES обнаруживали при ряде опухолей и связывали с прогрессированием, с другой – при некоторых локализациях (например, рак молочной железы) парадоксально высокие концентрации RANTES в крови ассоциированы с более благоприятным прогнозом, вероятно из-за активного противоопухолевого иммунного ответа [17]. Для рака лёгкого данные о системном CCL5 ограничены; можно предположить, что уменьшение циркулирующего RANTES отражает его поглощение опухолевыми и стромальными клетками в лёгких и связанное с этим локальное иммуносупрессивное действие. Наконец, важным фактором ангиогенеза при раке является VEGF и его рецепторы. Мы измерили уровень VEGFR1 (sFlt-1) и выявили небольшое, но достоверное повышение этого рецептора у пациентов НМРЛ (94,5 vs 121 пг/мл, p<0,001). sVEGFR1 служит эндогенным ингибитором ангиогенеза, связывая избыточный VEGF-A; его рост может отражать компенсаторную реакцию на избыточную продукцию VEGF опухолью. В целом, повышение sVCAM-1, СРБ, D-димера и снижение RANTES может указывать на наличие системного воспаления, активации эндотелия и изменения иммунной регуляции при НМРЛ.

Проведенный комплексный анализ литературы и собственных данных позволил выявить как известные, так и потенциально новые биомаркеры с высоким диагностическим потенциалом для диагностики рака легкого. Данные имеющейся научной литературы, а также полученные нами результаты указывают на возможность повышения точности диагностики НМРЛ с помощью разработки панелей, состоящих из комплекса биомаркеров.  Данный подход требует подтверждения в многоцентровых исследованиях с участием более широких когорт пациентов.

Помимо этого, другим ключевым результатом нашего исследования является количественное определение оптимальных пороговых значений (cut-off) 20 исследованных биомаркеров для диагностики НМРЛ с использованием индекса Юдена. Эта находка представляет важный научный вклад: ранее во многих публикациях и мета-анализах пороговые значения либо не приводились, либо значительно варьировались, что затрудняло сравнение результатов разных работ и их клиническое применение. Например, в метаанализе He Y. et al., 2019 по изучению диагностической ценности HE4 для диагностики рака легкого пороговые значения варьировали от 32,45 до 150 пмоль/л [11]. Широкий разброс пороговых значений может затруднять воспроизводимость результатов и интерпретацию научных данных.

Предложенные нами значения cut-off позволяют упорядочить и стандартизировать подход к диагностике НМРЛ. Конкретные пороговые уровни, определенные с помощью индекса Юдена, могут служить единой основой для скрининга и дифференциальной диагностики. Это сокращает разброс диагностических характеристик между разными центрами и исследованиями, повышает воспроизводимость результатов и облегчает интеграцию данных биомаркерного скрининга в клиническую практику. Таким образом, унификация пороговых значений маркеров упрощает их использование при подозрении на НМРЛ и способствует стандартизации диагностических алгоритмов.

Наше исследование имеет ряд ограничений. Оно носит одноцентровый характер и сопровождается возрастным дисбалансом между группами, что может влиять на уровень отдельных биомаркеров, особенно воспалительных и метаболических. Кроме того, результаты не были проверены на внешней когорте, что снижает возможность их обобщения и требует валидации на независимых популяциях. Мы также оценивали биомаркеры изолированно с помощью ROC-анализа, без построения комбинированных моделей, которые потенциально могли бы повысить диагностическую точность. Эти факторы необходимо учитывать при интерпретации данных и при планировании будущих многоцентровых исследований с применением мультимаркерных панелей. В дальнейших исследованиях мы планируем учесть данные ограничения и исследовать диагностическую ценность мультимаркерных панелей.

• Выводы (заключение)

Наибольшие показатели AUC показали биомаркеры HE4 (0,903), ApoA2 (0,86), CYFRA 21-1 (0,836), ApoA1 (0,795), D-димер (0,793), TTR (0,79), ApoA4 (0,784), B2M (0,765), LRG1 (0,757). Совокупность выявленных изменений свидетельствует сопутствующих онкологическим заболеваниям системных реакциях, что подчеркивает значимую роль этих белков в патогенезе рака лёгкого. Полученные данные указывают на перспективность формирования мультимаркерных панелей на основе выявленных биомаркеров для ранней диагностики НМРЛ. Для подтверждения полученных данных требуется валидация независимых выборках в многоцентровых исследованиях.

About the authors

Angelina V. Zhilenkova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Author for correspondence.
Email: av.zhilenkova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0060-2197
SPIN-code: 6287-0796
Scopus Author ID: 57222009839

Res. Assist., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, 8-2 Trubetskaya str., Moscow, Russia, 119991

Veronika M. Voronova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: veronikavoronova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6383-5334

PhD

Russian Federation

Ekaterina V. Orlova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: orlovaderm@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1684-8781

PhD, Senior Researcher, Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

Andrey L. Istranov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: istranov_a_l@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-0222-2910

Professor, D. Sci. (Med.), Department of Oncology, Radiotherapy and Reconstructive Surgery, Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, 8-2 Trubetskaya str., Moscow, Russia, 119991

Marina I. Sekacheva

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: sekach_rab@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0015-7094

D. Sci. (Med.), Prof., Head of the Institute for Personalized Oncology, Sechenov University 

Russian Federation, 8-2 Trubetskaya str., Moscow, Russia, 119991

References

Supplementary files