血清生存素对老年口腔鳞状细胞癌的早期诊断价值

张旭凤 吴慧

(海南医学院第一附属医院口腔科，海南 海口 570102)

口腔癌泛指发生在口腔内上皮源性恶性肿瘤，以口腔鳞状细胞癌(OSCC)最为常见〔1〕。虽然该病的具体发病机制并不明确，但目前认为口腔癌的发生与长期烟酒嗜好、慢性口腔炎症、长期异物刺激及营养素缺乏等因素密切相关〔2，3〕。随着人口老龄化的发展，我国老年口腔癌患者的数量在不断增加。以手术为主的肿瘤综合治疗水平的显著提高，使得绝大多数实体肿瘤的治疗效果有明显提高，但口腔癌的5年生存率仍然不令人满意〔4，5〕。口腔癌早筛可能是提高其总体治疗水平的有效途径。癌胚抗原(CEA)、肝细胞生长因子(HGF)在多种上皮源性实体肿瘤中均被证实具有辅助诊断价值，然而生存素在口腔癌的研究中尚不充分〔6～8〕。本研究尝试分析早期口腔癌患者外周血HGF、CEA及生存素水平，并评估其早期诊断价值，以期为口腔癌的临床诊疗提供新的途径。

1 资料与方法

1.1研究对象 分析2014年1月至2018年6月海南医学院第一附属医院收治的老年口腔癌患者的临床资料，并列为观察组。患者年龄均≥60岁；患者明确诊断为早期口腔癌(Ⅰ期)。排除以下情况：合并其他组织起源的恶性肿瘤；合并严重肝肾功能障碍；合并严重活动性感染。另纳入同期健康体检老年人作为对照组。共纳入观察组46例，对照组40例，两组一般资料见表1，未见各项指标间存在显著差异(P>0.05)。

表1 两组一般资料比较

1.2标准及检测 口腔癌的诊断依据病理学检查，口腔癌的临床分期依据国际抗癌联盟制定的TNM分期系统。两组受试者于清晨空腹状态下抽取外周血5 ml，离心后留取血清待测。采用酶联免疫吸附试验检测如下指标：CEA、生存素及HGF，试剂盒购于R&D公司(USA)。

1.3观察指标 对比两组受试者外周血指标，包括：CEA、生存素、HGF；分析生存素与CEA及HGF间的相关性；分析各项指标对口腔癌的早期诊断价值。

1.4统计学方法 使用SPSS19.0软件进行t检验、χ2检验、Pearson检验，绘制受试者工作特征(ROC)曲线。

2 结 果

2.1两组外周血指标的对比 观察组外周血生存素、CEA及HGF水平均显著高于对照组(P<0.01)，见表2。

表2 两组外周血指标的对比

2.2观察组外周血生存素与CEA及HGF的相关性 观察组外周血生存素与CEA(r=0.626，P<0.001)及HGF(r=0.326，P<0.05)均显著正相关。

2.3口腔癌早期诊断的ROC曲线 ROC曲线分析显示，生存素诊断早期口腔癌的敏感性、特异性、曲线下面积均优于CEA及HGF。见表3、图1。

表3 口腔癌早期诊断的ROC曲线分析

图1 口腔癌早期诊断的ROC曲线

3 讨 论

当前我国老年人群的比例升高使得我国疾病谱也在发生改变，除心脑血管疾病外，肿瘤的发病率是一个较为突出的问题。口腔癌是一种在多种病因共同驱使下发生的常见口腔恶性肿瘤，老年人群是最为重要的受累人群。特别是佩戴假牙、慢性口腔炎、不良口腔习惯及长期慢性烟酒刺激等因素的叠加作用〔9，10〕。口腔癌一经诊断，手术是目前唯一有望获得根治的治疗方式，但即便在手术技术不断革新的现代医学发展的大趋势下，口腔癌的5年生存率似乎并没有得到根本性提高〔11〕。究其原因，口腔内血供、淋巴系统极为丰富，口腔肿瘤在早期即可发生转移，且其毗邻多个重要功能器官；一旦口腔癌发生转移，其手术治疗难度将显著升高，且可能发生致命性颅内转移。在这种情况下，即便综合使用放疗和化疗等多种手段也难以提高远期预后。因此，早期诊断是提高口腔癌的可能有效途径。然而，口腔内常见良性疾病较多且频发，例如牙龈炎、口腔炎及口腔复发性阿弗他溃疡等，这些疾病极容易和早期口腔癌相混淆〔12，13〕。因此，口腔癌的早期诊断缺乏有效的客观指标。

生存素是一种细胞凋亡抑制蛋白，被证实在多种实体肿瘤内呈现浓集，其具有抑制肿瘤细胞凋亡、促进肿瘤细胞增殖、转移及血管新生等多种生物学活性〔14～16〕。CEA是经典的肿瘤标志物，在多种上皮源性恶性肿瘤组织中呈现高表达，也是目前临床应用最为普遍的肿瘤早筛指标〔17，18〕。HGF是一种非特异性细胞生长因子，可参与细胞修复及增殖，其也被证实可以促进肿瘤细胞侵袭及转移〔19〕。以上数据显示生存素、CEA及HGF均有望成为口腔癌早期诊断的指标。本研究结果提示口腔癌发生过程中可能具有复杂的病理生理改变和信号的交互作用。ROC曲线分析发现诊断早期口腔癌的敏感性和特异性均超过90%，优于CEA及HGF。这进一步肯定了生存素对于口腔癌早筛的潜在临床应用价值。但由于本研究样本量有效，且属于单中心研究，所得结果尚有待于进一步扩大样本量研究以证实。此外，口腔癌的发病机制尚未明确，虽然发现了早期口腔癌患者外周血生存素水平与CEA及HGF水平呈现正相关，但并未进一步深入研究这些指标之间的内在联系。