高陽輝 劉傳文 李慧敏 劉 琳 白宗達

早發(fā)現(xiàn)早治療是改變肺癌患者預后的重要前提，血清腫瘤標記物是惡性腫瘤篩查及診斷的重要依據(jù)之一，且相比于病理活檢及影像學檢查，血清腫瘤標記物檢測創(chuàng)傷小、價格低廉，是包括肺癌在內(nèi)的多種惡性腫瘤的主要篩查方式。但單個腫瘤標記物在篩查惡性腫瘤中的靈敏度及特異度均較低，臨床應用價值不高，而多個腫瘤標記物聯(lián)合檢測則有希望提高篩查效果[1-2]。建立一種基于多種腫瘤標記物檢測數(shù)據(jù)的只能診斷模型，在減輕臨床工作量，提高肺癌臨床篩查效果中具有重要意義[3]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(artificial neural networks,ANN)具備大規(guī)模并行處理能力及信息存儲功能，在疾病智能診斷系統(tǒng)構建等多個領域中均具有良好應用價值[4]。本研究利用ANN對外周血循環(huán)腫瘤細胞(circulating tumor cells,CTC)、三葉因子3(trefoil factor3,TFF3)以及載脂蛋白C1(apolipoprotein,APOC1)等三項腫瘤標記物進行聯(lián)合檢測，為肺癌診斷提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究對象

將2019年1月至2021年1月間收治的92例肺癌患者，80例肺良性病變患者以及52例健康體檢合格的同齡健康志愿者分別納為肺癌組、肺良性病變組及健康對照組。其中肺良性病變組及肺癌組患者均經(jīng)病理檢查證實。其中92例肺癌患者中非小細胞肺癌79例，小細胞肺癌13例，肺癌患者采集血液標本前均未接受過肺癌相關放化療或手術治療，均未首次確診。80例肺良性病變患者中，肺結(jié)核26例，肺炎36例，慢性支氣管哮喘18例。其中肺癌組中男性60例，女性32例，年齡57～83歲，平均(69.74±10.01)歲，肺良性病變組中男性63例，女性17例，年齡55～80歲，平均(70.11±7.85)歲，健康對照組中男性41例，女性11例，年齡53～84歲，平均(72.03±8.41)歲。

1.2 檢測方法

血清CTC水平檢測：患者行肘靜脈穿刺使用游離DNA保存管采集外周血10.0 ml，通過陰性富集技術+免疫熒光原位雜交(imFISH)檢測外周血CTC表達情況。

血清TFF3以及APOC1水平檢測：采集被研究者外周血6 ml，3000 r/min快速離心15 min，分離上層血清，均分為兩份，分別用于血清TFF3以及APOC1水平檢測。ELISA檢測血清TFF3水平，試劑盒購自武漢優(yōu)爾生物技術股份公司。單克隆抗體法檢測血清APOC1水平，試劑盒購自武漢塞培生物。

1.3 統(tǒng)計學方法

1.4 數(shù)據(jù)歸一化與分組

人工神經(jīng)網(wǎng)絡sigmoid傳遞函數(shù)要求輸入的參數(shù)在[0,1]之間，首先進行歸一化處理，轉(zhuǎn)化公式為：y=(x-minvalue)/(maxvalue-minvalue)，其中y、x、maxvalue、minvalue分別為歸一后的值、歸一前樣本測定值、歸一化前樣本最大及最小值。

為考察ANN預測模型的可靠性與泛化性，按照3∶1的比例將各組歸一化的數(shù)據(jù)集隨機分為訓練集與測試集。

1.5 ANN設置與訓練

ANN預測模型采用訓練集建立，并對各自相對應的測試集進行預測，采用反向傳播(BP)學習法的BP網(wǎng)絡模型，設置參數(shù)：確定BP網(wǎng)絡結(jié)構。 已知一個三層的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡可完成任意n維到m維的映射，本研究所采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡有3層結(jié)構，包括輸入層、隱含層及輸出層。輸入層神經(jīng)元3個(即輸入特征數(shù))，隱含層神經(jīng)元8個，輸出神經(jīng)元1個。使用函數(shù)newff創(chuàng)建前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。隱含層采用S型激活函數(shù)tansig.m，輸出層采用線性激活函數(shù)purelin.m，訓練函數(shù)采用trainlm。網(wǎng)絡訓練預設迭代次數(shù)為3000次，每10次顯示一個誤差，預設目標誤差1×10-5，學習效率根據(jù)經(jīng)驗設置為0.7，為防止振蕩，有效加速收斂，本研究中加入動量項，動量因子mc=0.95。

2 結(jié)果

2.1 三組血清CTC、TFF3以及APOC1水平比較

肺癌組、肺良性病變組以及健康對照組患者外周血CTC陽性率、TFF3以及APOC1水平比較，差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05)，見表1。

表1 三組外周血CTC、TFF3以及APOC1水平比較

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集識別結(jié)果(圖1)

設置健康對照組擬合輸出值為0.2，肺良性病變組擬合輸出值為0.6，肺癌組輸出值為1.0，BP神經(jīng)網(wǎng)絡開始訓練后，隨著迭代次數(shù)的增加，誤差逐漸減少，在經(jīng)歷過400次迭代后，誤差達到預期目標，停止網(wǎng)絡訓練。訓練集識別結(jié)果：訓練集中69例肺癌患者均被識別為肺癌，60例肺良性病變患者均被識別為良性，39例健康志愿者均被識別為正常。BP神經(jīng)網(wǎng)絡度訓練集各組的識別率均達到100%。

圖1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集識別結(jié)果

2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測集識別結(jié)果(圖2)

預測集中13例健康志愿者中有11例被識別為正常，20例肺良性病變者中有17例被識別為良性，23例肺癌患者中有21例被識別為肺癌，見表2。BP神經(jīng)網(wǎng)絡對預測集中健康對照組、肺良性病變組以及肺癌組的識別正確率分別為91.30%、85.00%及84.62%。

圖2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測集識別結(jié)果

表2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測集識別結(jié)果/例

3 討論

由于肺癌臨床表現(xiàn)缺乏特異性，很多患者首次確診時，疾病就已發(fā)展至晚期，錯過最佳治療時間。血清腫瘤標記物蛋白芯片檢測系統(tǒng)能輔助早期肺癌篩查，且具有價格低廉、取材方便的特點。單一的腫瘤標記物的臨床應用價值往往十分有限，聯(lián)合腫瘤標記物篩查則可有效提高單一指標的應用效果[5-6]。但過多的標志物聯(lián)合檢測不僅會浪費醫(yī)療資源，還會增加檢測假陽性占比。

本研究選取CTC、TFF3以及APOC1 3種腫瘤標記物作為研究指標。CTC是指進入循環(huán)系統(tǒng)的腫瘤細胞，其不僅參與腫瘤隱性微轉(zhuǎn)移，也是腫瘤遠處轉(zhuǎn)移的基礎，與肺癌的發(fā)生及發(fā)展間關系密切[7-8]。TFF3屬于三葉因子家族，是重要的消化系黏膜保護因子，能保護及修復上皮細胞，并參與細胞增殖、凋亡及腫瘤侵襲[9-10]。有研究表示[11-12]，乳腺癌細胞內(nèi)TFF3呈高表達，并可促進腫瘤細胞增殖與浸潤。APOC1屬于載脂蛋白C家族，其不僅參與脂質(zhì)轉(zhuǎn)運與代謝，近年來有研究證實，APOC1還參與腫瘤的發(fā)生與發(fā)展，有學者發(fā)現(xiàn)，結(jié)直腸癌、胰腺癌、乳腺癌等多種惡性腫瘤患者血清APOC1水平均異常升高。楊鳳鳴等[13]研究發(fā)現(xiàn)，血清APOC1與肺癌腫瘤分期、分化程度及淋巴轉(zhuǎn)移間關系密切。綜上，外周血CTC、TFF3以及APOC1均與肺癌的發(fā)生及發(fā)展間存在密切聯(lián)系，可成為早期肺癌篩查的潛在標志物。本研究發(fā)現(xiàn)，與肺良性病變者及健康對照組患者相比，肺癌患者外周血CTC、TFF3以及APOC1水平異常升高。

ANN是一種非線性信息處理工程系統(tǒng)，其具有模擬人腦的組織結(jié)構與運行機制，打處理大規(guī)模及分布式信息，并具有良好的自適應性、自組織性、聯(lián)想功能及容錯性[14-15]。隨著ANN技術的不斷發(fā)展，ANN聯(lián)合多種腫瘤標記物篩查肺癌已成為臨床研究重點，本研究利用以上3種標記物建立了ANN聯(lián)合腫瘤標記物肺癌診斷模型。研究結(jié)果顯示，該診斷模型對預測集進行預測，結(jié)果顯示，預測集中13例健康志愿者中有11例被識別為正常，20例肺良性病變者中有17例被識別為良性，23例肺癌患者中有21例被識別為肺癌。BP神經(jīng)網(wǎng)絡對預測集中健康對照組、肺良性病變組以及肺癌組的識別正確率分別為91.30%、85.00%及84.62%。

綜上所述，基于外周血CTC、FTT3以及APOC1聯(lián)合檢測建立的ANN預測模型，能有效鑒別健康者、肺良性病變及肺癌患者，可用于臨床肺癌輔助診斷，提高肺癌篩查效果。