新規胆汁マーカー クラスタリンの同定と胆管癌の深層学習に基づく公開オンライン予測プラットフォーム

BMC Medicine volume 21、記事番号: 294 (2023) この記事を引用

メトリクスの詳細

胆管癌 (CCA) は進行性の高い悪性腫瘍であり、その診断は依然として困難です。 この研究は、プロテオミクスに基づいてCCA診断のための新規胆汁マーカーを同定し、深層学習による診断モデルを確立することを目的としました。

2 つの独立したセンターからの合計 644 人の被験者 (CCA 236 人、非 CCA 408 人) が、この研究のために発見セット、相互検証セット、および外部検証セットに分割されました。 候補胆汁マーカーは 3 つのプロテオミクス データによって特定され、635 の臨床体液標本と 121 の組織標本で検証されました。 胆汁および血清バイオマーカーを含む診断用複数分析物モデルは、深層学習による交差検証セットで確立され、独立した外部コホートで検証されました。

プロテオミクス分析と臨床検体検証の結果、CCA 体液では胆汁クラスタリン (CLU) が有意に高いことが示されました。 相互検証セットの 376 人の被験者に基づいて、ROC 分析により、胆汁 CLU が満足のいく診断力を持っていることが示されました (AUC: 0.852、感度: 73.6%、特異度: 90.1%)。 胆汁 CLU と 63 の血清マーカーに基づいて、深層学習により 7 つの因子 (CLU、CA19-9、IBIL、GGT、LDL-C、TG、TBA) を組み込んだ診断モデルが確立され、高い診断有用性が示されました (AUC: 0.947、感度：90.3%、特異度：84.9%）。 独立したコホート (n = 259) での外部検証では、CCA の検出に関して同様の精度が得られました。 最後に、操作の利便性を考慮して、CCA 用にユーザーフレンドリーな予測プラットフォームがオンラインで構築されました。

これは、CCAを区別するために胆汁と血清のバイオマーカーを組み合わせた最大かつ最も包括的な研究です。 この診断モデルは、CCA を検出するために使用される可能性があります。

査読レポート

胆管癌 (CCA) は悪性度の高い悪性腫瘍として知られています。 病変の解剖学的部位に従って、CCA は肝内胆管癌 (iCCA)、肝門部胆管癌 (pCCA)、および遠位胆管癌 (dCCA) に分類できます。 肝胆道系で 2 番目に一般的な悪性腫瘍である CCA は、すべての消化管腫瘍の約 3% を占め [1]、5 年生存率が低く (7 ～ 20%)、致死率が高いため予後が不良です。世界の年間がん関連死亡者数の約 2%）、そのすべては早期診断の難しさに帰結します [2、3]。

CCA の診断は、その臨床的特徴と解剖学的位置により困難です。 現在、CCA は主にコンピューター断層撮影 (CT)、磁気共鳴画像法 (MRI)、内視鏡検査などの画像法によって検出されていますが、その診断能力は期待外れであり、精度は中程度であり、推定感度はわずか 6 ～ 71.9% にすぎません [4] 、5]。 血清 CA19-9 は CCA 診断に一般的に使用されますが、その感度と特異度はせいぜい不満を抱かせるものです [6、7]。 驚くべきことに、術後の病理結果では、CCAの疑いで外科的管理を受けた患者の10～25％には最終的にがん細胞が存在しなかったことが報告されており、より正確な診断ツールの緊急の必要性が強調されている[5、8、9]。

胆汁は胆管腫瘍細胞の増殖に直接的な微環境であり、CCA の癌関連タンパク質は胆汁中に分泌され、診断用のバイオマーカーとして使用できる可能性があります [10、11]。 さらに、多くの血清マーカーも CCA で変化します [7、12]。 胆汁中で差次的に発現されるタンパク質は主に局所的な変化を反映するのに対し、血清マーカーは主に CCA 進行における系統的な変化を反映します [4]。 したがって、胆汁と血液のマーカーを組み合わせることで、CCAを他の胆汁疾患から区別する精度が向上する可能性があります。

この研究では、CCA の診断における新規胆汁バイオマーカーの力を特定し、評価しました。 これに基づいて、他の血清マーカーを組み合わせて深層学習モデルを確立しました。 最後に、モデルの診断パフォーマンスが別の独立したグループによって検証されました。