CEA、CA125、CYFRA21-1和NSE在肺癌中的诊断价值

被引：6

作者：

余才华 ^{[1
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马志红 ^{[2
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李鸿伟 ^{[1
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沈琦斌 ^{[1
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费淑祎 ^{[1
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刘亚萍 ^{[1
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机构：

[1] 湖州市中心医院心胸外科

[2] 湖州市分子医学重点实验室

来源：

中国医师杂志 | 2013年 / 02期

关键词：

癌胚抗原/血液; CA-125抗原/血液; 磷酸丙酮酸水合酶/血液; 肺肿瘤/诊断; 抗原,肿瘤/血液; 肿瘤标记,生物学/分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

R734.2 [肺肿瘤];

学科分类号：

100117 [系统生物医学];

摘要：

目的探讨综合运用Logistic回归和受试者工作特征曲线（ROC曲线）分析四项肿瘤标志物对肺癌的诊断价值。方法采用放射免疫法检测1 12例原发性肺癌和74例肺良性疾病患者血清中癌胚抗原（CEA）、糖类抗原-125（CA125）、细胞角蛋白片段19（CYFRA21-1）和神经元特异性烯醇化酶（NSE）的表达水平。通过Logistic回归建立回归模型,用ROC曲线分析4项肿瘤标志物在肺癌诊断中的意义。结果肺癌患者血清中CEA、CA125、CYFRA21-1和NSE的表达水平[4.53（2.22-11.53）ng/ml、28.97（11.39-62.10）U/ml、4.05（2.29-8.18）ng/ml、14.11（11.35-24.12）ng/m1]明显高于肺良性疾病患者[2.08（1.45-2.52）ng/ml、12.90（9.80-19.44）U/ml、1.53（1.21-2.17）ng/ml、11.38（9.07-12.80）ng/ml],差异有统计学意义（均P<0.01）。通过Logistic回归建立回归方程Y=1/[1+EXP（4.902-0.394X1-0.627X2-0.165X3）],经ROC曲线分析,新变量Y的ROC曲线下面积（AUC）为0.915±0.020,敏感度79.46%、特异度93.24%、准确度84.95%。结论运用Logistic回归和ROC曲线综合分析可提高肺癌的诊断。

引用