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血清肿瘤标志物联合检测在肺癌诊断中的问题综论文
【 摘要 】 目的 探讨血清肿瘤标志物癌胚抗原（CEA）、细胞角蛋白19片段（CYFRA21-1）、神经元特异性烯醇化酶（NSE）、鳞状细胞癌相关抗原（SCCA）联合检测在肺癌诊断中的临床应用价值。方法 68例肺癌患者为肺癌组， 65例健康体检者为对照组， 采用微粒子化学发光法检测血清中CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA含量， 并比较肿瘤标志物单独或联合检测肺癌的灵敏度、特异度和准确度。结果 肺癌组血清CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA含量均明显高于对照组（P<0.05）， 4种肿瘤标志物联合检测的灵敏度为81%， 准确度为86%， 明显高于单独检测， 差异具有统计学意义（P<0.05）。结论 血清CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA检测在肺癌诊断中具有临床应用价值， 联合检测可提高诊断的灵敏度和准确度， 且具有较好的特异度， 有助于提高肺癌的检出率。
【关键词】 肺癌；肿瘤标志物；联合检测
目前， 肺癌的发病率和死亡率均位于我国恶性肿瘤之首[1]。肺癌早期发现和治疗具有重要的临床意义。血清肿瘤标志物不仅可用于肿瘤诊断， 并且对肿瘤分期、疗效及预后判断有重要的临床价值[2]， 但单项检测肿瘤标志物具有局限性， 本文通过检测CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA这4种肿瘤标志物在肺癌患者血清中的表达， 探讨肿瘤标志物在肺癌诊断中的应用价值及联合检测的意义。现报告如下。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 选择2011年7月～2013年12月在本院住院治疗的肺癌患者68例为肺癌组， 男39例， 女29例， 平均年龄（67.2±14.9）岁， 经病理组织学检查确诊为鳞癌的27例， 腺癌24例， 小细胞肺癌17例， 同期健康体检者65例为对照组， 男37例， 女28例， 平均年龄（67.6±15.1）岁。两组一般资料比较， 差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 检测方法 采集受检者清晨空腹静脉血4 ml， 及时分离血清， 采用微粒子化学发光法， 用深圳新产业PLUS200仪器及配套试剂检测CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA水平， 严格按仪器标准操作规程及试剂说明书操作， 检测当日室内质控均再控。正常参考区间分别为CEA 0～5 ng/ml， CYFRA21-1 0～7 ng/ml， NSE 0～10 ng/ml， SCCA 0～2.5 ng/L。
1. 3 阳性判定标准 单项检测时以结果大于正常参考区间上限为阳性， 联合检测时4种肿瘤标志物中有一项为阳性即判定为阳性。
1. 4 统计学方法 采用SPSS13.0统计软件进行数据分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 组间比较采用t检验；计数资料以百分率（%）表示， 组间比较采用χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。按照标准公式计算肿瘤标志物对肺癌诊断的灵敏度、特异度和准确度。灵敏度=真阳性/（真阳性+假阴性）×100% ；特异度=真阴性/（真阴性+假阳性）×100%；准确度=（真阳性+真阴性）/（真阳性+假阳性+真阴性+假阴性）×100%。
2 结果
2. 1 4种血清肿瘤标志物含量比较 肺癌组血清CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA含量均明显高于对照组， 差异均有统计学意义（P<0.05）。见表1。
2. 2 不同病理组织类型肺癌患者4种血清肿瘤标志物阳性率比较 CEA在肺腺癌中的阳性率高于鳞癌和小细胞肺癌（P<0.05）；cyfra21-1在3种肺癌中的阳性率均较高， p="">0.05）；NSE在小细胞肺癌中的阳性率高于鳞癌和腺癌（P<0.05）；SCCA在鳞癌中的阳性率高于腺癌和小细胞肺癌（P<0.05）。4项联合检测的阳性率均高于单项检测。见表2。
2. 3 4种肿瘤标志物单项和联合检测用于诊断肺癌的灵敏度、特异度和准确度 4种肿瘤标志物单独用于诊断肺癌时， 灵敏度最高的是CYFRA21-1（56%）， 最低的.是CEA （29%）， 4种指标联合检测后灵敏度可达81%， 4种肿瘤标志物联合检测的灵敏度、准确度均明显高于各项单独检测， 差异有统计学意义（P<0.05）。联合检测后特异度略有下降， p="">0.05）。见表3。
3 讨论
肺癌是一种恶性肿瘤。近年来， 虽然临床肿瘤诊断和治疗学有着很大的进展， 但肺癌的死亡率仍然居高不下[3]， 肺癌的诊断除影像学、细胞学和组织病理学以外， 肿瘤标志物的检测也是一种主要方法。肿瘤标志物主要是指在血液、体液及组织中可检测到的与肿瘤相关的物质， 这些物质达到一定的水平时能揭示某些肿瘤的存在， 肿瘤标志物在肿瘤发生明显影像学改变之前就可以通过血清学方法检测出来， 为肿瘤的早期诊断、早期治疗提供了一个新的途径。由于肺癌组织病理的多样性， 同种病理组织细胞的异质性和肿瘤生物学行为的复杂性， 多种肿瘤标志物联合检测不失为一种能有效提高肺癌检出率的手段[4]。
CEA属于非器官特异性肿瘤相关抗原， 也是最早被发现的肿瘤标志物之一， 在肿瘤的发生和转移过程中有十分重要的作用[5]。肿瘤状态时， 癌细胞分泌CEA进入血液和淋巴循环， 因此肿瘤患者血清中CEA含量可见不同程度的升高。本研究表明， 肺癌患者血清CEA水平明显高于健康对照组， 并且在肺腺癌中的阳性率达到75%， 在鳞癌和小细胞肺癌中的阳性率较低， 分别为26%和24%， 因此CEA可作为肺腺癌的辅助性诊断指标之一。
NSE是一种糖酵解酶， 为烯醇化酶的同工酶， 存在于中枢、周围神经组织和神经外胚层起源的恶性肿瘤中， 小细胞肺癌是一种神经内分泌起源的肿瘤， NSE作为小细胞肺癌的血清肿瘤标志物具有较高的敏感度和特异度[6]。本研究结果显示NSE在小细胞肺癌中的阳性率为71%， 在鳞癌和腺癌中的阳性率较低， 分别为22%和25%， 也证明了NSE在鳞癌和腺癌的诊断中意义较低， 可作为小细胞肺癌的辅助性诊断指标之一。
CYFRA21-1是细胞角蛋白19的片段， 为正常及恶性的上皮细胞支架蛋白， 主要分布在单层上皮细胞， 在上皮组织来源的肿瘤组织中的含量明显增高， 是非小细胞肺癌较敏感的肿瘤标志物[7]。本研究观察到CYFRA21-1在肺鳞癌中的阳性率为78%， 其次是肺腺癌， 阳性率为54%， 在小细胞肺癌中的阳性率很低， 与文献报道一致。
SCCA为鳞状细胞癌相关抗原， 是用单克隆技术从肿瘤相关抗原TA4提纯出的一个糖蛋白片段， 本研究观察到SCCA在肺鳞癌中的阳性率为67%， 在腺癌和小细胞癌中的阳性率均较低。
本研究结果显示4种肿瘤标志物在肺癌患者血清中的含量均明显高于健康对照组， 差异具有统计学意义（P<0.05）， 表明这4种肿瘤标志物的检测在肺癌的临床诊断中均有一定的应用价值。但单项检测的阳性率均不高， CEA仅在肺腺癌中阳性率较高， NSE可作为小细胞肺癌的辅助性诊断指标之一， CYFRA21-1在肺鳞癌中的阳性率较高， SCCA是具有较好特异度的鳞癌标志物。而这4种肿瘤标志物联合检测后在各组织类型的肺癌中均具有较高阳性率。研究也表明， 它们作为单一诊断指标应用于临床具有一定的特异性， 但灵敏度和准确度均不理想， 联合检测后提高了灵敏度和准确度， 有利于肺癌的早期诊断和治疗。
参考文献
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下面我会简单介绍一下文献内容，涉及到以下内容，大家可能会感兴趣：
我们从标题中大概能知道这篇文献的主要工作是集中在晚期NSCLC的肿瘤异质性、肿瘤微环境。去年的统计数据显示肺癌已经是我国发生率和死亡率最高的癌症。
大家做单细胞的原因很多时候都是为了解决异质性的问题，为什么用药之后有的人有效而有的人没效，为什么刚开始有效过段时间又没效，这其中根本的原因就在于异质性，肿瘤细胞本身有异质性，周围的微环境也有异质性。最终的愿景是希望在完全了解透这些异质性后，能给患者分组，每一组给予特定的治疗方案。
这张图显示了这篇研究的样本组成，有肺腺癌 肺鳞癌，有三期 四期，他们是否吸烟，有无致癌突变。这个图的展示形式还挺清晰的。
左上图展示了鉴定出来的11种主要的细胞类型，需要注意的是，这里面把 Cancer 和 Epithelial 、 Alveolar 是区分开的，也就是说肿瘤取样也可能含有正常的上皮细胞。这篇文章里面鉴定肿瘤细胞，方法非常简单，首先得是上皮细胞(高表达EPCAM)，然后不表达肺部组织正常上皮细胞的marker。比我 之前讲的方法 简单多了，准确性如何呢，我持保留意见，不过下文的CNV热图我们可以看到有一些病人所有肿瘤细胞是几乎没有CNV的。
左下图是病人来源信息，从图中可以看出，这张图是没有去批次效应的。原因有两个：一是对于非肿瘤细胞的亚群，不同病人聚类比较好，二是在这张图中，不想抹掉肿瘤细胞的肿瘤间异质性。这是原文的解释，我也很赞同，所以当你遇到肿瘤细胞、非肿瘤细胞一起聚类的情况，可以不去批次。非肿瘤细胞单独拿出来聚类就另说了。
右边两张图就比较常规了，marker基因热图（之前总结过展示marker基因的几种图， 第一篇 、 第二篇 ），细胞亚群占比。
a图是根据腺癌、鳞癌，有无突变分组后，比较CNV（前面写过三篇inferCNV相关的帖子，学完可以画出更好看的CNV热图）。作者发现肺腺癌在chromosome 7 and 8q有扩增，在chromosome 10有缺失；肺鳞癌在3q有扩增，在5q有缺失。该结论并不是在所有病人中都成立。
b图c图一起看，C图是说这些肿瘤细胞可以聚成20类，b图说的是每一个病人中，每个cluster的占比。从b图可以看出在多数的肺腺癌中（图的右边1/3的样本）会聚到一起（很像），并且每个病人中只有一个主要的cluster；而肺鳞癌病人之间没有那么像，并且好几个病人有多个cluster。这说明肺鳞癌有更高的肿瘤间异质性，以及更高的克隆性。
这一部分是肿瘤间异质性：腺癌鳞癌之间，病人之间。
为了定量肿瘤内部的异质性(ITH)，作者定义了两个ITH分数，一个基于表达矩阵得到ITH_GEX，一个基于inferCNV输出的矩阵得到ITH_CNA。在矩阵中，所有细胞两两之间算一个相关系数，对于这些数值的分布，0.75分位数减去0.25分位数就得到这个分数。左图显示这两个ITH分数有一定的相关性，但不强，因为CNV虽然可以影响基因表达，但基因表达还受很多其他因素的调控，比如TF、小RNA、点突变、与周围环境的细胞互作等等。
右图比较了不同分组之间的ITH分数。
关于肿瘤细胞的拟时序，我见过正常上皮细胞和肿瘤细胞放在一块来分析的，几乎没有见过肿瘤细胞单独做拟时序，而且我也觉得这样做没什么道理，我觉得肿瘤细胞不同状态是一种优胜劣汰的关系，不同状态之间是否会相互转变感觉不是很明确（我没说EMT, CSC这种线性的转变），所以即使做了拟时序结果也不一定可靠。
这篇文章是第二种情况，以图中肺鳞癌为例。已知basal cells和club cells可以发展成LUSC肿瘤细胞，做完monocle2发现club cells处在更末端的位置，basal cells处在靠近club cells的枝干上，肿瘤细胞分布在其余位置，因此可以将已知的路径改写成：basal cells 似乎 是club cells向肿瘤细胞转变的中间状态（原文 似乎 这个词用得太好了，没把话说绝，也省了实验验证，我学废了）。
文章说这是首次在肺癌中找到Th17细胞亚群，并揭示了Th17和Treg潜在的转变关系（之前已经被报道过）。
d图是用Slingshot做的，颜色深浅表示拟时序的先后，Th17和Treg之间被连起来，说明存在转换关系。
右边的分支图和热图是monocle2画的，之前刚学monocle2的时候，比较疑惑的是热图里面的fate1和fate2分别表示什么，这张图就说得很清楚了。从你想研究的节点（图中的1节点）到根（一般是人为指定，图中是CD4 naive对应的状态）都是pre-branch，然后沿着拟时序的方向（跟你指定的根状态有关），右边的枝是fate1（对应图中的增殖细胞），左边的枝是fate2（对应Treg细胞）。热图里面选了一些pre-branch、fate1、fate2对应细胞的差异基因来呈现，从热图中间向两边看，能看到不同的fate表达不同的基因。文中说，从图中可以看出Th17是沿着naive到Treg的中间状态。
结合这两种方法，得出Th17和Treg有潜在的转变关系。
在解析了肿瘤细胞、重要免疫细胞之后，作者又看了每个病人中细胞亚群的占比，并探究了哪些因素能影响细胞占比。
a图是说，不同的分组影响中性粒细胞的占比，文章是将中性粒细胞作为一种免疫抑制的亚群来说的。
d图是说，随着异质性分数的增加，几种免疫抑制的亚群占比增加，浆细胞亚群占比减少。（浆细胞分泌抗体对肿瘤细胞有一定的杀伤作用，可以通过介导NK细胞，或是激活补体系统等途径，不过抗肿瘤免疫平时说得比较多的还是T细胞杀伤这种细胞免疫方式。）
因此作者得出结论，认为ITH升高，会增加免疫抑制微环境，降低肿瘤杀伤能力。
文章的最后一部分讲的是细胞通讯，虽然作者说不同的分组有不同的细胞间通讯网络，但从文中给的图来看，几组都整体差不多，有个别差异。
如果用过cellphoneDB，会发现输出结果里面有统计学意义的受配体对很多很多，之前比较两组的受配体对，试过肉眼比较两张大热图一个一个看，太花时间了，后来就干脆提前整理好想要比较的受配体对（文章里面经常出现的受配体对就那些），直接从输出文件里面提取，省事很多。
比如，我图中圈出来的几个，
最后总结一下，我觉得的这篇文章的亮点：
OK啦，这篇文献就说到这里，欢迎三连哈~
肺 癌 是 全 球 发 病 率 和 致 死 率 最 高 的 恶 性 肿 瘤 ，据2018年全球肿瘤统计分析报告显示，全球肺癌的男女发病率分别为：年龄标化率（ASR）1.5/10万和14.6/10万；死亡率为ASR 27.1/10万和11.2/10万。
关于肺癌的多组学研究为科研人员和临床医生寻求更精确的诊断和治疗策略提供参考。7月9日出版的《 Cell 》连发三篇关于肺腺癌的蛋白组学+基因组的综合研究成果，之前 Cell 子刊《 Cell Metabolism 》也发表过关于小细胞肺癌的转录组+代谢组综合研究成果，这些多组学研究具有极为重要的临床指导意义。
研究人员利用蛋白质组学、磷酸蛋白质组学和基因组学数据对103例肺腺癌（LUAD）及其配对的非癌性邻近组织（NATs）进行了综合组学分析：
揭示了癌症相关的特征，例如肿瘤相关的蛋白质变体，独特的蛋白质组学特征以及早期患者或具有EGFR和TP53突变的患者的临床结局；
基于蛋白质组的LUAD分层显示出与不同的临床和分子特征相关的三种亚型（S-I，S-II和S-III）；
发现了潜在的药物靶标，并验证了HSP 90b的血浆蛋白水平是独立队列中LUAD的潜在预后生物标志。
原始蛋白质组学数据已上传至iProx，项目编号：IPX0001804000.
原始转录组数据已存入GEO，数据编号：GSE140343.
由于原始基因组数据的公开共享受到中国人遗条例限制，外显子组测序的详细结果见表S2。
研究人员对110个LUAD和101个NATs进行了全面的组学表征，包括基因组学，表观基因组学，深度蛋白质组学，磷酸蛋白质组学和乙酰蛋白质组学。
揭示了包括拷贝数、体细胞突变等基因层面改变的下游生物学功能；
通过磷酸化蛋白质组学方式鉴定出ALK-fusion作为诊断标记物和靶点的潜力；
鉴定得到了多个候选药物靶点：PTPN11(EGFR)、SOS1(KRAS)，中性粒细胞脱颗粒(STK11)；
LUAD肿瘤标记物蛋白磷酸化和乙酰化修饰也可能参与其中。
原始蛋白质组学数据可通过CPTAC数据门户网站获得：
?
基因组和转录组数据文件可在GDC获取：
? https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs001287.v5.p4.
研究人员在中国台湾收集了103名未经治疗的LUAD患者肿瘤组织和NATs，并进行了全外显子测序、RNA测序、蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学检测。
首次展现了东亚人群中非吸烟LUAD患者的蛋白质基因组学景观，鉴定出23145个非同义体细胞单核苷酸变异（SNVs）。在转录组水平上，共量化了30155个RNA。在蛋白组水平上，超过10000个独特的蛋白质和20000个磷酸酶被量化；
突变特征分析揭示了年龄和性别相关的突变机制，高APOBEC突变特征存在于74%的年轻女性（≤60岁）和所有无EGFR突变的女性中，而男性患者中没有观察到类似的趋势；
通过蛋白质组特征对LUAD早期阶段进行临床分类；
找到了一个有潜力作为非小细胞肺癌早期检测和治疗的生物标志物MMP11。
蛋白质组学和磷蛋白组学分析的原始数据文件和处理后的数据已上传至NCI蛋白质组学数据共享平台：
?
?
研究人员运用代谢组和转录组等多组学研究手段，首先对小细胞肺癌细胞系，继而对基因工程小鼠和临床原发肿瘤组织等进行分析。
发现ASCL1低表达的小细胞肺癌细胞中嘌呤核苷酸的含量显著上升，同时伴随嘌呤合成通路中相关基因，特别是嘌呤合成途径中的关键限速酶—次黄嘌呤脱氢酶（IMPDH）的表达显著上调。代谢流分析结果显示，嘌呤合成途径的反应速率显著增加；
进一步的机制研究表明，ASCL1低表达的小细胞肺癌伴随了致癌基因MYC高表达，MYC作为转录因子通过激活IMPDH的转录从而促进了嘌呤合成速率；
在裸鼠移植瘤模型和肿瘤细胞中，抑制IMPDH能够降低ASCL1低表达的小细胞肺癌细胞和肿瘤组织的生长速度，提示IMPDH是一个潜在新型药物靶点。
研究相关资源和试剂的更多信息可向研究的主要联系人申请：ralph.deberardinis@utsouthwestern.edu.
国家基因库序列归档系统（CNSA） 可实现【基因组】和【代谢组】数据的一站式归档服务 （蛋白组数据归档功能正在开发中，敬请期待）。
? 操作指引：登录CNGBdb → 导航栏点击 数据提交 → 进入CNSA：导航栏点击 提交入口 或 在页面点击 提交 按钮 → 数据提交页面可根据数据类型完成数据提交。
数据提交过程遇到任何问题都可直接联系。
CNGBdb 的数据[存]储功能由旗下的国家基因库序列归档系统（CNSA，db.cngb.org/cnsa）负责，这是国内首个实现在线批量上传和审编的组学数据归档库，可支撑全球科研成果发表。截至2021年3月4日，CNSA已支持论文发表228篇，发表期刊127个，包括 The Lancet、Nature、Science、Cell 等。
首发公号：国家基因库大数据平台
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