中国人非小细胞肺癌驱动基因与临床特征及肿瘤标志物的相关性研究
发布时间：2021-11-27 12:35
【目的】本研究旨在探讨中国人群非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）驱动基因及肿瘤标志物的相关性,并利用现有研究对EGFR状态与肿瘤标志物的相关性进行meta分析,在佐证本研究的同时为临床选择分子靶向药物提供依据。【方法】1.临床资料分析回顾性收集福建医科大学附属第一医院2012年11月至2018年7月符合纳入标准NSCLC 563例。采用卡方检验初步探讨NSCLC驱动基因状态与临床资料、肿瘤标志物的相关性,无法满足卡方检验条件则采取Fisher精确概率法计算P值。对性别、吸烟状态进行分层分析。非条件性logistic回归分析进一步明确肺癌驱动基因与肿瘤标志物的相关性。临床数据利用SPSS 22.0进行统计学分析。双尾P<0.05代表有统计学差异。2.Meta分析通过检索Pubmed、Embase、Cochrane Library、知网、万方、维普6个数据库,最终确定并纳入关于中国NSCLC患者EGFR基因与肿瘤标志物的研究。根据异质性大小选择随机或固定效应模型。OR及95%CI用于评估效应。双尾P<0.05代表有统计学差异。Beg...
【文章来源】：福建医科大学福建省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
肺癌驱动基因突变情况：(A)EGFR亚型突变；(B)EGFR,ALK,ROS-1突变
13图1.肺癌驱动基因突变情况：(A)EGFR亚型突变；(B)EGFR,ALK,ROS-1突变1.2EGFR与临床特征、肿瘤标志物的相关性分析1.2.1EGFR与临床特征的相关性分析如表1所示，EGFR突变率在>60岁、女性、不吸烟、腺癌组均高于≤60岁、男性、吸烟、非腺癌组，差异有统计学意义（≤60岁组vs>60岁组：39.2%vs48.3%,P=0.029；男性组vs女性组：30.3%vs63.9%，P<0.001；现在/曾经吸烟组vs从不吸烟组：25.9%vs55.3%，P<0.001；腺癌组vs非腺癌组：50.1%vs12.5%，P<0.001）。EGFR突变率在I-II期与III-IV期中差异无统计学意义（P=0.193）。进一步探讨EGFR亚型突变与临床特征的相关性，结果显示，EGFR19位点突变率在女性、不吸烟、腺癌组均高于男性、吸烟、非腺癌组，差异有统计学意义（男性组vs女性组：14.8%vs27.5%，P<0.001；现在/曾经吸烟组vs从不吸烟组：13.7%vs23.9%，P=0.003；腺癌组vs非腺癌组：22.3%vs7.9%，P=0.002）。但是，EGFR19位点突变率在年龄组间（P=0.149）、分期组间（P=0.601）差异均无统计学意义。EGFR21位点突变率在>60岁、女性、不吸烟、腺癌、Ⅰ-Ⅱ期组均高于≤60岁、男性、吸烟、非腺癌组、Ⅲ-Ⅳ期组，差异有统计学意义（≤60岁组vs>60岁组：14.9%vs29.2%，P<0.001；男性组vs女性组：13.9%vs35.2%，P<0.001；现在/曾经吸烟组vs从不吸烟组：10.8%vs29.9%，P<0.001；腺癌组vs非腺癌组：26.1%vs4.5%，P<0.001；Ⅰ-Ⅱ期组vsⅢ-Ⅳ期组：30%vs20.5%，P=0.024）。AB
21表8.肿瘤标志物与EGFR相关性的非条件性logistic回归分析类别BSEWaldPExp(B)95%CI下限上限CEA0.8150.22812.742<0.0012.2581.4443.532NSE0.3320.2302.0800.1491.3930.8882.187SCC-0.1240.9450.0170.8960.8840.1395.637CYFRA21-10.2760.2541.1780.2781.3180.8012.171CA1990.1840.3260.3180.5731.2020.6342.276CA125-0.1690.2540.4450.5050.8440.5141.388Pro-GRP0.4530.7940.3260.5681.5730.3327.4552.Meta分析结果2.1文献纳入、临床特征及文献质量评价首先，我们通过上述主题词检索，初步纳入1315篇文章；其次，通过查重，排除了628篇文章；再者，通过阅读摘要及标题，排除了532篇；最后，通过阅读全文，在排除128篇文章后，最终纳入27篇文章（共5084人）进行关于NSCLC患者EGFR状态与肿瘤标志物之间的相关性的meta分析。具体检索过程见图2，纳入研究的一般临床特征见表9。文献质量评价见表9，26篇获得6星及以上[20-25,27-46]，被认为高质量，1篇获得6星以下[26]，被认为低质量。图2.文献检索流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]51例非小细胞肺癌患者表皮生长因子受体突变与其临床特征相关性研究[J]. 刘峰,吴延虎,冯继红. 中国临床医生杂志. 2018(10)
[2]非小细胞肺癌EGFR基因突变的特征[J]. 于恪,张敏,杜秀芳. 海南医学. 2018(15)
[3]血清癌胚抗原水平与免疫组化指标对肺癌患者EGFR基因突变的预测价值[J]. 陈绍森,邹林,卢正亮,胡佩村. 广东医学. 2018(14)
[4]肺腺癌表皮生长因子受体基因突变与血清肿瘤标志物的关系[J]. 鄢丽敏,张志勇,闫继东,刘丽云,夏庆安,崔永兴. 实用医学杂志. 2018(07)
[5]NSE和ProGRP表达水平与小细胞肺癌病理分期的相关性研究[J]. 李岸凤,赵咏梅,刘运秋. 实用癌症杂志. 2018(02)
[6]Cancer incidence and mortality in China, 2014[J]. Wanqing Chen,Kexin Sun,Rongshou Zheng,Hongmei Zeng,Siwei Zhang,Changfa Xia,Zhixun Yang,He Li,Xiaonong Zou,Jie He. Chinese Journal of Cancer Research. 2018(01)
[7]肺腺癌患者EGFR基因突变与血清肿瘤标志物CEA的相关性研究[J]. 林牧,韩晓静,陈云华,唐竹,陶雪,马庆庆. 现代医药卫生. 2018(01)
[8]首诊非小细胞肺癌患者癌胚抗原与表皮生长因子受体突变状态相关性分析[J]. 魏冰,王志中,任鹏飞,张成娟,马杰. 肿瘤基础与临床. 2017(05)
[9]非小细胞肺癌患者EGFR突变和肿瘤标志物的相关性研究[J]. 高绍莹,马庆庆,林牧,龚亚东. 医疗装备. 2017(06)
[10]非小细胞肺癌EGFR基因突变的表现及其与肿瘤标记物的相关性[J]. 王娜,郑清,孙成铭,刘杰,张贵丽,刘雪娜,刘日明,栾材富. 现代肿瘤医学. 2016(19)
硕士论文
[1]EGFR基因突变与肺腺癌组织中EGFR、TTF-1表达、血清CEA水平的相关性研究[D]. 邢鹏超.青海大学 2017
[2]NSCLC患者EGFR基因表型与临床特征及血清肿瘤标记物水平相关性分析[D]. 李音.昆明医科大学 2016
[3]新疆非小细胞肺癌患者EGFR基因表达特征及其临床相关性研究[D]. 阿卜拉江·阿卜杜热合曼.新疆医科大学 2015
[4]非小细胞肺癌血液肿瘤标志物与表皮生长因子受体基因突变的探索研究[D]. 丁隽.广西医科大学 2014
本文编号：3522301
【文章来源】：福建医科大学福建省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
肺癌驱动基因突变情况：(A)EGFR亚型突变；(B)EGFR,ALK,ROS-1突变
13图1.肺癌驱动基因突变情况：(A)EGFR亚型突变；(B)EGFR,ALK,ROS-1突变1.2EGFR与临床特征、肿瘤标志物的相关性分析1.2.1EGFR与临床特征的相关性分析如表1所示，EGFR突变率在>60岁、女性、不吸烟、腺癌组均高于≤60岁、男性、吸烟、非腺癌组，差异有统计学意义（≤60岁组vs>60岁组：39.2%vs48.3%,P=0.029；男性组vs女性组：30.3%vs63.9%，P<0.001；现在/曾经吸烟组vs从不吸烟组：25.9%vs55.3%，P<0.001；腺癌组vs非腺癌组：50.1%vs12.5%，P<0.001）。EGFR突变率在I-II期与III-IV期中差异无统计学意义（P=0.193）。进一步探讨EGFR亚型突变与临床特征的相关性，结果显示，EGFR19位点突变率在女性、不吸烟、腺癌组均高于男性、吸烟、非腺癌组，差异有统计学意义（男性组vs女性组：14.8%vs27.5%，P<0.001；现在/曾经吸烟组vs从不吸烟组：13.7%vs23.9%，P=0.003；腺癌组vs非腺癌组：22.3%vs7.9%，P=0.002）。但是，EGFR19位点突变率在年龄组间（P=0.149）、分期组间（P=0.601）差异均无统计学意义。EGFR21位点突变率在>60岁、女性、不吸烟、腺癌、Ⅰ-Ⅱ期组均高于≤60岁、男性、吸烟、非腺癌组、Ⅲ-Ⅳ期组，差异有统计学意义（≤60岁组vs>60岁组：14.9%vs29.2%，P<0.001；男性组vs女性组：13.9%vs35.2%，P<0.001；现在/曾经吸烟组vs从不吸烟组：10.8%vs29.9%，P<0.001；腺癌组vs非腺癌组：26.1%vs4.5%，P<0.001；Ⅰ-Ⅱ期组vsⅢ-Ⅳ期组：30%vs20.5%，P=0.024）。AB
21表8.肿瘤标志物与EGFR相关性的非条件性logistic回归分析类别BSEWaldPExp(B)95%CI下限上限CEA0.8150.22812.742<0.0012.2581.4443.532NSE0.3320.2302.0800.1491.3930.8882.187SCC-0.1240.9450.0170.8960.8840.1395.637CYFRA21-10.2760.2541.1780.2781.3180.8012.171CA1990.1840.3260.3180.5731.2020.6342.276CA125-0.1690.2540.4450.5050.8440.5141.388Pro-GRP0.4530.7940.3260.5681.5730.3327.4552.Meta分析结果2.1文献纳入、临床特征及文献质量评价首先，我们通过上述主题词检索，初步纳入1315篇文章；其次，通过查重，排除了628篇文章；再者，通过阅读摘要及标题，排除了532篇；最后，通过阅读全文，在排除128篇文章后，最终纳入27篇文章（共5084人）进行关于NSCLC患者EGFR状态与肿瘤标志物之间的相关性的meta分析。具体检索过程见图2，纳入研究的一般临床特征见表9。文献质量评价见表9，26篇获得6星及以上[20-25,27-46]，被认为高质量，1篇获得6星以下[26]，被认为低质量。图2.文献检索流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]51例非小细胞肺癌患者表皮生长因子受体突变与其临床特征相关性研究[J]. 刘峰,吴延虎,冯继红. 中国临床医生杂志. 2018(10)
[2]非小细胞肺癌EGFR基因突变的特征[J]. 于恪,张敏,杜秀芳. 海南医学. 2018(15)
[3]血清癌胚抗原水平与免疫组化指标对肺癌患者EGFR基因突变的预测价值[J]. 陈绍森,邹林,卢正亮,胡佩村. 广东医学. 2018(14)
[4]肺腺癌表皮生长因子受体基因突变与血清肿瘤标志物的关系[J]. 鄢丽敏,张志勇,闫继东,刘丽云,夏庆安,崔永兴. 实用医学杂志. 2018(07)
[5]NSE和ProGRP表达水平与小细胞肺癌病理分期的相关性研究[J]. 李岸凤,赵咏梅,刘运秋. 实用癌症杂志. 2018(02)
[6]Cancer incidence and mortality in China, 2014[J]. Wanqing Chen,Kexin Sun,Rongshou Zheng,Hongmei Zeng,Siwei Zhang,Changfa Xia,Zhixun Yang,He Li,Xiaonong Zou,Jie He. Chinese Journal of Cancer Research. 2018(01)
[7]肺腺癌患者EGFR基因突变与血清肿瘤标志物CEA的相关性研究[J]. 林牧,韩晓静,陈云华,唐竹,陶雪,马庆庆. 现代医药卫生. 2018(01)
[8]首诊非小细胞肺癌患者癌胚抗原与表皮生长因子受体突变状态相关性分析[J]. 魏冰,王志中,任鹏飞,张成娟,马杰. 肿瘤基础与临床. 2017(05)
[9]非小细胞肺癌患者EGFR突变和肿瘤标志物的相关性研究[J]. 高绍莹,马庆庆,林牧,龚亚东. 医疗装备. 2017(06)
[10]非小细胞肺癌EGFR基因突变的表现及其与肿瘤标记物的相关性[J]. 王娜,郑清,孙成铭,刘杰,张贵丽,刘雪娜,刘日明,栾材富. 现代肿瘤医学. 2016(19)
硕士论文
[1]EGFR基因突变与肺腺癌组织中EGFR、TTF-1表达、血清CEA水平的相关性研究[D]. 邢鹏超.青海大学 2017
[2]NSCLC患者EGFR基因表型与临床特征及血清肿瘤标记物水平相关性分析[D]. 李音.昆明医科大学 2016
[3]新疆非小细胞肺癌患者EGFR基因表达特征及其临床相关性研究[D]. 阿卜拉江·阿卜杜热合曼.新疆医科大学 2015
[4]非小细胞肺癌血液肿瘤标志物与表皮生长因子受体基因突变的探索研究[D]. 丁隽.广西医科大学 2014
本文编号：3522301
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