黄梅 熊安英
利用ROC曲线评价前列腺癌诊断指标的诊断价值
黄梅 熊安英
作者单位:646000 泸州市,四川省泸州市人民医院检验科
目的 探讨血清总前列腺特异性抗原(total prostate specific antigen,tPSA)、游离PSA(free PSA,fPSA)及其比值(fPSA/tPSA)在诊断前列腺癌(prostatic carcinoma,PCA)中的价值。方法收集2008年1月至2012年12月于我院就诊的23例PCA患者,246例良性前列腺增生(benign prostate hyperplasia,BPH)患者,及85例同期健康体检者,用化学发光法检测受试者血清中的tPSA、fPSA及其比值fPSA/tPSA,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各指标用于诊断PCA的诊断效能。结果tPSA、fPSA检测结果三组间比较,差异均有统计学意义(P均<0.01),而fPSA/tPSA三组间比较,差异无统计学意义(P>0.05)。PCA组tPSA和fPSA检测水平均明显高于BPH组和健康对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。BPH组tPSA和fPSA检测水平均高于健康对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。经ROC曲线分析,tPSA、fPSA、tPSA+fPSA以及fPSA/tPSA用于诊断PCA的ROC曲线下面积分别为:0.995、0.991、0.995、0.362。tPSA、fPSA诊断PCA的cutoff值分别为23.09 μg/L、4.05 μg/L,对应的灵敏度和特异性分别为100.0%、96.1%和100.0%、94.3%。结论tPSA、fPSA对于诊断PCA有较好的诊断效能,其cutoff值分别为23.09 μg/L、4.05 μg/L。
前列腺癌;前列腺特异性抗原;ROC曲线;cutoff值
前列腺特异性抗原(prostate specific antigen,PSA)是目前临床诊断前列腺癌(prostatic carcinoma,PCA)最有价值的诊断指标,但特异性不高,一些良性前列腺疾病,特别是前列腺增生(benign prostate hyperplasia,BPH)患者血清中PSA水平也会有升高情况出现。血清总PSA(total PSA,tPSA)、游离PSA(free PSA,fPSA)及其比值(fPSA/tPSA)已经被广泛应用于PCA的诊断。PCA和BPH患者的PSA水平在4~10 ng/mL时有较大部分重叠,在这个所谓灰色区域难以根据PSA水平来鉴别PCA和BPH[1]。而fPSA在血清中不稳定,fPSA/tPSA在诊断PCA时尚无统一的诊断标准。本文研究应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对tPSA、fPSA、fPSA/tPSA在诊断PCA中的价值进行比较,并通过ROC曲线分析探讨上述指标诊断PCA的最佳临床阈值。
1.1 临床资料收集2008年1月至2012年12月于我院就诊的PCA患者(PCA组)23例,年龄56~90岁;BPH患者(BPH组)246例,年龄18~94岁;选取85例同期健康体检者为健康对照组,年龄10~91岁,三组间年龄经平衡检验,差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。
1.2 方法
1.2.1 标本采集所有受试者于清晨空腹采集静脉血5 ml(为避免直肠指检、前列腺活检、膀胱镜检等因素的干扰,所有患者在检查前10 d应避免以上相关检查),以离心半径7.5 cm,3000 r/min离心10 min分离血清,置-20℃待检。
1.2.2 检测方法采用化学发光法检测所有受试者血清tPSA、fPSA、fPSA/tPSA,Centaur-XP化学发光分析仪和配套试剂及标准品均由西门子公司提供。
1.3 统计学处理采用SPSS 13.0统计软件进行数据处理,计量资料采用±s形式表示,多组间计量资料的比较采用方差分析。采用ROC曲线评价各指标诊断PCA的诊断价值,以P<0.05为差异有统计学意义。
2.1 三组间tPSA、fPSA以及fPSA/tPSA的检测结果比较tPSA、fPSA检测结果三组间比较,差异均有统计学意义(P均<0.01),而fPSA/tPSA三组间比较,差异无统计学意义(P>0.05)。PCA组tPSA和fPSA检测水平均明显高于BPH组和健康对照组,差异均有统计学意义(P均<0.05)。BPH组tPSA和fPSA检测水平均高于健康对照组,差异亦均有统计学意义(P均<0.05),见表1。
表1 三组间tPSA、fPSA以及fPSA/tPSA的检测结果比较(±s)
表1 三组间tPSA、fPSA以及fPSA/tPSA的检测结果比较(±s)
组别例数tPSA(μg/L)fPSA(μg/L)fPSA/tPSA健康对照组853.88±0.830.82±0.180.26±0.01 BPH组2466.38±0.501.35±0.100.26±0.01 PCA组2363.5±14.7512.49±3.080.20±0.02 F值-97.2284.642.24 P值-<0.01<0.01>0.05
2.2 tPSA、fPSA以及fPSA/tPSA用于诊断PCA的ROC曲线分析tPSA、fPSA、tPSA+fPSA以及fPSA/tPSA(FTR)诊断PCA的ROC曲线下面积分别为0.995、0.991、0.995、0.362,见图1。
图1 tPSA、fPSA、fPSA+tPSA以及fPSA/tPSA诊断PCA的ROC曲线
2.3 最佳诊断阈值的确定最佳阈值的确定通常选取当Youden指数接近1时对应的cutoff值。当tPSA、fPSA的Youden指数分别为0.9607和0.9425时,其对应的cutoff值分别为23.09 μg/L和4.05 μg/L。阈值处的灵敏度和特异性分别为100.0%、96.1%和100.0%、94.3%。
我国PCA的发生率呈现逐年上升趋势,PSA的检测已成为早期诊断PCA的最重要的肿瘤标志物。PSA是前列腺上皮细胞产生的糖蛋白,相对分子质量为33×103~34×103,由含240个氨基酸的多肽链组成,具有类似激肽释放酶的活性,其含量在正常人血清中极低,由前列腺上皮组织分泌入人精浆或血中。但PSA诊断PCA的特异性不高,在前列腺良性和恶性肿瘤患者血清中均可发现PSA升高,25%~86%的BPH和前列腺炎患者可发现PSA水平增高[2]。本文研究通过检测PCA患者、BPH患者和健康对照者血清tPSA、fPSA水平,并应用ROC曲线分析tPSA、fPSA以及fPSA/tPSA用于诊断PCA的诊断性能,目的在于确定上述指标用于PCA诊断的cutoff值,为临床PCA的诊断及治疗提供实验室依据。
ROC曲线是应用检测指标取不同的诊断标准时所对应的真阳性率(灵敏度)和假阳性率(1-特异性)作图所得到的曲线。ROC曲线能将各种诊断指标的灵敏度和特异性结合起来进行分析,其曲线下面积的大小可作为诊断试验准确度的衡量指标,有诊断价值的取值范围为0.5~1.0。完全无诊断价值的ROC曲线(称为参照线或机会线)下面积为0.5以下,理想的ROC曲线下面积为1[3]。一般认为,对于一个诊断指标而言,ROC曲线下面积在0.5~0.7之间时诊断价值较低,0.7~0.9之间时诊断价值中等,0.9以上时诊断价值较高。
本文研究结果显示,PCA组tPSA、fPSA检测水平均高于BPH组和健康对照组,且差异均有统计学意义,提示血清tPSA、fPSA检测可用于PCA的诊断。通过ROC曲线分析可知,tPSA、fPSA、tPSA+fPSA用于诊断PCA的ROC曲线下面积分别为0.995、0.991、0.995,说明tPSA、fPSA对于诊断PCA有较高的诊断性能。
fPSA/tPSA是目前备受临床关注的PSA应用指标,但在界定fPSA/tPSA的正常范围时存在较大争议。本文研究结果显示,fPSA/tPSA在PCA组、BPH组和健康对照组三组间比较,差异无统计学意义(P>0.05),而且经ROC曲线分析可知,其诊断PCA的曲线下面积为0.362,说明fPSA/tPSA用于PCA诊断的临床价值不大。本文研究结果与相关报道[4,5]不符,可能与本文研究选取PCA患者例数较少有关,有待扩大样本例数进行进一步研究。
ROC曲线的另一个作用是确定检测指标用于诊断疾病的最佳阈值。最佳阈值的确定通常选取当Youden指数最接近1时对应的cutoff值。此点灵敏度和特异性均较高。本文研究结果显示,当tPSA和fPSA的cutoff值分别为23.09 μg/L和4.05 μg/L时,对应的灵敏度和特异性分别为100.0%、96.1%和100.0%、94.3%,均高于相关文献[6,7]报道的结果,产生此结果的原因可能与选取的阳性例数较少而健康对照组例数较多有关。
美国约有3/4的50岁以上男性通过检测PSA来筛查PCA。目前,我国还没有一个灵敏度和特异性均较高的诊断阈值用于PCA的筛查。本文研究结果显示,tPSA和fPSA以及tPSA+fPSA联合检测用于诊断PCA诊断价值较高。根据本院就诊人群,将tPSA和fPSA的诊断阈值分别确定为23.09 μg/L和4.05 μg/L,为临床医生诊断及治疗PCA提供了较明确的实验室依据。
1 武建国.前列腺特异性抗原的几个临床应用问题.临床检验杂志,2006,24:1-3.
2 Rohde V,Weidner W,Katalinic A.Decrease in prostate cancer incidence and mortality in Germany-effects of opportunistic PSA screening or more.Urol Int,2009,83:134-140.
3 宋花玲,贺佳,黄品贤,等.ROC曲线下面积估计的参数法与非参数法的应用研究.第二军医大学学报,2006,27:726-728.
4 顾炜,徐耀庭,谢敏,等.PSA、FPSA/TPSA和PSAD在前列腺癌诊断中的价值.老年医学与保健,2010,16:117-119.
5 李雨升,马超,王叙馥,等.f/t-PSA比值对t-PSA在正常范围内的Pca患者早期诊断的临床意义.放射免疫学杂志,2011,24:203-205.
6 刘君廷,张文,梁莉.血清t-PSA、f-PSA/t-PSA、DRE及TRUS对前列腺癌的诊断价值分析.中国实验诊断学,2012,16:650-653.
7 靳冰,王珍光,马骢.前列腺癌实验室诊断指标的ROC曲线分析.实用癌症杂志,2010,25:601-606.
(本文编辑:陈淑莲)
Evaluate the diagnostic value of prostatic carcinoma diagnosis index by ROC curve
HUANG Mei,XIONG An-ying.Department of Clinical Laboratory,Luzhou People's Hospital,Luzhou 646000,China
ObjectiveTo investigate the diagnostic value of total prostate specific antigen(tPSA),free PSA(fPSA)and fPSA/tPSA in prostatic carcinoma(PCA)diagnosis.Methods23 cases PCA patients,246 cases benign prostate hyperplasia(BPH)patients and 85 cases healthy controls in our hospital from January 2008 to December 2012 were collected.The levels of tPSA,fPSA and fPSA/tPSA were detected by chemiluminescence analytic method.The diagnosis efficiency of each index in diagnosing PCA were analyzed by receiver operating characteristic(ROC)curve.ResultsThere were statistical significance in the difference of tPSA and fPSA levels among three group(Pall<0.01),except fPSA/tPSA(P>0.05).The levels of tPSA and fPSA in PCA group were all higher than those of BPH group and control group,and the differences all had statistical significance(Pall<0.05).The levels of tPSA and fPSA in BPH group were all higher than those of control group,and the differences all had statistical significance(Pall<0.05).The area under ROC of tPSA,fPSA,tPSA+fPSA and fPSA/tPSA in diagnosing PCA were 0.995,0.991,0.995 and 0.362,respectively.The cutoff value of tPSA and fPSA in diagnosing PCA were 23.09 μg/L and 4.05 μg/L,and the corresponding sensitivity and specificity were 100.0%,96.1%and 100.0%,94.3%.ConclusiontPSA and fPSA have better diagnosis efficiency in PCA diagnosing,and their cutoff value were 23.09 μg/L and 4.05 μg/L,respectively.
Prostatic carcinoma;Prostate specific antigen;ROC curve;cutoff value
10.3969/j.issn.1674-7151.2014.02.008
2014-03-10)