AI Summary & Key Takeaways
AI InsightMultiple tumor marker analysis can exert useful tool for disease diagnosis and prediction of histological type in primary lung cancer.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The aim of this study was to evaluate the diagnostic value of multiple tumor marker analysis in lung cancer. Nine tumor markers, neuron-specific enolase (NSE), total sialic acid (TSA), lipid-bound sialic acid (LSA), mucinous-like carcinoma associated antigen (MCA), carbohydrate antigen 125 (CA 125), CA19-9, ferritin (FER), carcinoembriyogenic antigen (CEA) and alfa-feto protein (AFP) levels were measured in 67 patients with newly diagnosed primary lung cancer, 31 patients with benign lung diseases and 30 healthy control. Diagnostic efficacy of multiple marker combinations was evaluated with forward logistic regression (LR) analysis, and histological and stage groups were evaluated with discriminant analysis using SPSS software. In LR analysis, combination of CEA, LSA, MCA and TSA [Exp (B)=5.18, 95%CI=1.55-17.3; Exp (B)=1.37, 95%CI=1.09-1.74; Exp (B)=1.10, 95%CI=1.01-1.21; Exp (B)=1.10, 95%CI=1.04-1.16, respectively] were found to detect lung cancer in 94.9% of the cases accurately. In discriminant analysis (W ilks' Lambda=0.68, p<0.01), NSE positivity in small cell lung cancer (SCLC) (Wilks' Lambda=0.92, p<0.05) and FER positivity in non-SCLC (Wilks' Lambda=0.91, p<0.05) were discriminative. The combination of these two markers were found to predict the tumor type in 77.6% of the cases accurately. In analysis of stage discrimination, there was no significant combination. Multiple tumor marker analysis can exert useful tool for disease diagnosis and prediction of histological type in primary lung cancer.
Özet
Bu çalışma, akciğer kanseri tanısında çoklu tümör belirleyicisi analizinin değerini belirlemek amacıyla yapıldı. Dokuz tümör belirleyicisi, nöron-spesifik enolaz (NSE), total sialik asit (TSA), lipid bağlı sialik asit (LSA), müsinöz benzeri karsinomla ilişkili antijen (MCA), karbonhidrat antijen 125 (CA 125), CA19-9, ferritin (FER), karsinoembriyojenik antijen (CEA) ve alfa-feto protein (AFP) düzeyleri yeni tanı konulmuş 67 akciğer kanseri, 31 benign akciğer hastalığı olgusu ve 30 sağlıklı kontrolde ölçüldü. Çoklu belirleyici kombinasyonlarının tanısal etkinliği, SPSS programında ileriye yönelik (forward) lojistik regresyon (LR) analizi ile, histolojik ve evre gruplarını ayırmadaki etkinliği ise diskriminant analizi ile değerlendirildi. LR analizinde CEA, LSA, MCA ve TSA kombinasyonunun akciğer kanserini %94.9 doğrulukla saptayabildiği bulundu [CEA: Exp (B)=5.18, %95 GA =1.55-17.3; LSA: Exp (B)=1.37, %95 GA=1.091.74; MCA: Exp (B)=1.1; %95 GA=1.01-1.21; TSA: Exp (B)=1.1, %95 GA=1.04-1.16]. Disk riminant analizinde (Wilks' Lambda=0.68, p<0.01), NSE pozitifliğinin küçük hücreli akciğer kanseri (KHAK) için (Wilks' Lambda=0.92, p<0.05), FER pozitifliğinin KHDAK için (Wilks' Lambda=0.92, p<0.05) ayırıcı olduğu saptandı. Bu iki tümör belirleyicisinin kombine kullanımı tümör tipini %77.6 oranında doğru tahmin etti. Evre gruplarının ayrımı için yapılan analizlerde anlamlı bir tümör belirleyici kombinasyonu saptanmadı. Çoklu tümör belirleyicisi analizi primer akciğer kanseri olgularında tanı ve histolojik tip tahmini için yararlı bir araç olabilir.