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Die prognostische Aussagekraft onkologischer Biomarker im operablen Stadium des nicht-kleinzelligen Lungenkarzinoms
Die prognostische Aussagekraft onkologischer Biomarker im operablen Stadium des nicht-kleinzelligen Lungenkarzinoms
Die Prognose beim Lungenkarzinom ist trotz großer Fortschritte in Diagnostik und Therapie weiterhin, auch in frühen, potentiell kurablen Stadien, sehr schlecht. Auf der Suche nach Variablen, die eine Abschätzung der Prognose erlauben, wurden viele Parameter untersucht, unter denen das UICC-Stadium auf Grund seiner großen Aussagekraft einen hohen Stellenwert besitzt. Neben den klinischen Faktoren, wie UICC-Stadium, Alter, Geschlecht, Histologie oder Grading, wurden in den letzten Jahren zunehmend auch onkologische Biomarker in Bezug auf ihre prognostische Aussagekraft untersucht. Die in der Literatur beschriebenen Ergebnisse solcher Prognoseauswertungen sind für die einzelnen Parameter sehr heterogen. Die Zahl der Studien, insbesondere mit multivariater Analyse, die sich mit onkologischen Biomarkern im Vergleich zu etablierten Prognosefaktoren und anderen laborchemischen Routineparameter beschäftigt haben, ist sehr gering. In der vorliegenden Arbeit wurden neben den etablierten klinischen Prognosefaktoren (Alter, Geschlecht, Histologie, pT-Status, pN-Status, UICC-Stadium) die onkologischen Biomarker CEA und CYFRA 21-1 bei Patienten mit operiertem, nicht-kleinzelligen Lungenkarzinom analysiert. Diese beiden Parameter sind bei Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom sowohl für die Prognoseabschätzung als auch für das Therapieansprechen und im Rahmen der Nachsorge am Bedeutendsten. Darüber hinaus wurden gängige laborchemische Variablen in die Betrachtung mit einbezogen (Natrium, Kalium, Kalzium, Hämoglobin, Erythrozytenzahl, Leukozytenzahl, Thrombozytenzahl, GOT, y-GT, LDH, aP, CHE, Kreatinin, CRP, Glukose), wobei schon früh versucht wurde, aus Veränderungen dieser laborchemischen Parameter prognostische Daten abzuleiten. Die Betrachtung der klassischen Variablen wurde allerdings mittlerweile durch immer „neue“ Biomarker nahezu vollständig verdrängt. Daher wurden in der vorliegenden Arbeit sowohl Parameter der klassischen Labordiagnostik als auch „neue“ onkologische Biomarker evaluiert. Zunächst wurde eine Beeinflussung der Wertlagen der klinisch-chemischen Parameter durch die klinischen Faktoren und eine mögliche Korrelation der klinisch-chemischen Parameter untereinander analysiert. Hierbei zeigte sich ein sehr heterogenes Bild. Es fiel jedoch auf, dass die Mehrzahl der Parameter in ihrer Wertlage durch die Tumorinfiltrationstiefe oder das UICC-Stadium beeinflusst wurden. Parameter, die keine Beeinflussung durch eine dieser beiden Größen zeigten, waren LDH, Kalzium, Kreatinin, GOT und Glukose. Daneben waren zwei weitere Punkte sehr auffällig: Zum Einen wurde keiner der Laborparameter in seiner Ausprägung signifikant durch den pN-Status beeinflusst. Zum Anderen zeigte Kalzium, als einziger Wert, keine Abhängigkeit seiner Wertlage von einer der klinischen Kenngrößen. In der univariaten Analyse der klinischen Parameter zeigte sich eine negative prognostische Aussagekraft für männliches Geschlecht, Alter größer 65 Jahre sowie zunehmendes pT-, pN- und UICC-Stadium. Bei der univariaten Betrachtung der klinisch-chemischen Variablen lag eine negative prognostische Relevanz vor für CEA größer 8 ng/ml, CYFRA 21-1 größer 2 ng/ml, Natrium kleiner 135 mmol/l, Kalzium kleiner 2,25 mmol/l, CRP größer 0,5 mg/dl, Kreatinin bei Frauen größer 1,0 mg/dl, LDH größer 210 U/l, CHE kleiner 10500 U/l, Hämoglobin bei Männern kleiner 13 g/dl sowie Erythrozytenzahl bei Männern kleiner 4,5 T/l. Für die multivariate Analyse dieser Arbeit wurde zunächst ein Modell, das ausschließlich aus klinischen Variablen bestand, erstellt. Dabei erwies es sich als optimal, Geschlecht, Alter mit einem Grenzwert von 65 Jahren, pT-Status und pN-Status getrennt zu berücksichtigen. Im Anschluss erfolgte eine Signifikanzprüfung für alle Laborparameter (stetig logarithmiert zur Basis 2). In dieser Prüfung zeigten sich CEA, CYFRA 21-1, Hämoglobin und Erythrozytenzahl als signifikante Parameter. Im nächsten Schritt erfolgte eine Prüfung derjenigen Parameter auf Signifikanz, für die in der univariaten Betrachtung ein möglicher Grenzwert ermittelt werden konnte. Hierbei verblieb als einziger signifikanter Parameter die Laktatdehydrogenase (LDH) mit einem Grenzwert von 210 U/l. Abschließend wurden alle im Modell verbliebenen Variablen auf Wechselwirkungen sowie auf Zeitabhängigkeit getestet, wobei sich einzig für die LDH eine Zeitabhängigkeit zeigte. Es wurden zwei mögliche Prognosemodelle aus den untersuchten klinischen und laborchemischen Parametern erstellt. Modell I umfasste Alter, Geschlecht, pT- und pN-Status sowie die onkologischen Biomarker CEA und CYFRA 21-1, wobei die beiden onkologischen Biomarker jeweils in logarithmierter Form zur Basis 2 integriert wurden. In Modell II gingen neben Alter, Geschlecht, pT- und pN-Status CEA, LDH und Hämoglobinwert ein. CEA und LDH wurden wiederum in logarithmierter Form zur Basis 2 eingeschlossen. LDH wurde einerseits Grenzwert bezogen (Cut-off 210 U/l) und andererseits zeitabhängig in das Modell eingeschlossen. Aus beiden Modellen wurden mit Hilfe der zugehörigen ß-Koeffizienten Scores erstellt und die Patienten in Tertile gruppiert, wobei der Score aus Modell II auf Grund der größeren Zahl eingeschlossener Parameter in verschiedenen klinischen Subgruppen (Trennung nach Geschlecht, Alter, Histologie oder UICC-Stadium) getestet wurde. Mit Hilfe des Scores war es möglich, sowohl im Gesamtkollektiv als auch in den einzelnen Subgruppen signifikant zwischen günstigen und ungünstigen Prognosegruppen zu trennen. Somit lässt sich, vor allem in Hinblick auf die Heterogenität der in der Literatur dargestellten Ergebnisse zu möglichen Prognosefaktoren, feststellen, dass eine Prognoseabschätzung eher durch multifaktorielle Modelle als durch die Betrachtung von Einzelfaktoren erfolgen sollte. Des Weiteren sollten in solchen Modellen neben neuen, vielversprechenden laborchemischen Parametern auch etablierte Laborvariablen sowie klinische Faktoren berücksichtigt werden.
nicht-kleinzelliges Lungenkarzinom, onkologische Biomarker, CEA, CYFRA 21-1, Prognose
Blankenburg, Florian
2010
German
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Blankenburg, Florian (2010): Die prognostische Aussagekraft onkologischer Biomarker im operablen Stadium des nicht-kleinzelligen Lungenkarzinoms. Dissertation, LMU München: Faculty of Medicine
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Abstract

Die Prognose beim Lungenkarzinom ist trotz großer Fortschritte in Diagnostik und Therapie weiterhin, auch in frühen, potentiell kurablen Stadien, sehr schlecht. Auf der Suche nach Variablen, die eine Abschätzung der Prognose erlauben, wurden viele Parameter untersucht, unter denen das UICC-Stadium auf Grund seiner großen Aussagekraft einen hohen Stellenwert besitzt. Neben den klinischen Faktoren, wie UICC-Stadium, Alter, Geschlecht, Histologie oder Grading, wurden in den letzten Jahren zunehmend auch onkologische Biomarker in Bezug auf ihre prognostische Aussagekraft untersucht. Die in der Literatur beschriebenen Ergebnisse solcher Prognoseauswertungen sind für die einzelnen Parameter sehr heterogen. Die Zahl der Studien, insbesondere mit multivariater Analyse, die sich mit onkologischen Biomarkern im Vergleich zu etablierten Prognosefaktoren und anderen laborchemischen Routineparameter beschäftigt haben, ist sehr gering. In der vorliegenden Arbeit wurden neben den etablierten klinischen Prognosefaktoren (Alter, Geschlecht, Histologie, pT-Status, pN-Status, UICC-Stadium) die onkologischen Biomarker CEA und CYFRA 21-1 bei Patienten mit operiertem, nicht-kleinzelligen Lungenkarzinom analysiert. Diese beiden Parameter sind bei Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom sowohl für die Prognoseabschätzung als auch für das Therapieansprechen und im Rahmen der Nachsorge am Bedeutendsten. Darüber hinaus wurden gängige laborchemische Variablen in die Betrachtung mit einbezogen (Natrium, Kalium, Kalzium, Hämoglobin, Erythrozytenzahl, Leukozytenzahl, Thrombozytenzahl, GOT, y-GT, LDH, aP, CHE, Kreatinin, CRP, Glukose), wobei schon früh versucht wurde, aus Veränderungen dieser laborchemischen Parameter prognostische Daten abzuleiten. Die Betrachtung der klassischen Variablen wurde allerdings mittlerweile durch immer „neue“ Biomarker nahezu vollständig verdrängt. Daher wurden in der vorliegenden Arbeit sowohl Parameter der klassischen Labordiagnostik als auch „neue“ onkologische Biomarker evaluiert. Zunächst wurde eine Beeinflussung der Wertlagen der klinisch-chemischen Parameter durch die klinischen Faktoren und eine mögliche Korrelation der klinisch-chemischen Parameter untereinander analysiert. Hierbei zeigte sich ein sehr heterogenes Bild. Es fiel jedoch auf, dass die Mehrzahl der Parameter in ihrer Wertlage durch die Tumorinfiltrationstiefe oder das UICC-Stadium beeinflusst wurden. Parameter, die keine Beeinflussung durch eine dieser beiden Größen zeigten, waren LDH, Kalzium, Kreatinin, GOT und Glukose. Daneben waren zwei weitere Punkte sehr auffällig: Zum Einen wurde keiner der Laborparameter in seiner Ausprägung signifikant durch den pN-Status beeinflusst. Zum Anderen zeigte Kalzium, als einziger Wert, keine Abhängigkeit seiner Wertlage von einer der klinischen Kenngrößen. In der univariaten Analyse der klinischen Parameter zeigte sich eine negative prognostische Aussagekraft für männliches Geschlecht, Alter größer 65 Jahre sowie zunehmendes pT-, pN- und UICC-Stadium. Bei der univariaten Betrachtung der klinisch-chemischen Variablen lag eine negative prognostische Relevanz vor für CEA größer 8 ng/ml, CYFRA 21-1 größer 2 ng/ml, Natrium kleiner 135 mmol/l, Kalzium kleiner 2,25 mmol/l, CRP größer 0,5 mg/dl, Kreatinin bei Frauen größer 1,0 mg/dl, LDH größer 210 U/l, CHE kleiner 10500 U/l, Hämoglobin bei Männern kleiner 13 g/dl sowie Erythrozytenzahl bei Männern kleiner 4,5 T/l. Für die multivariate Analyse dieser Arbeit wurde zunächst ein Modell, das ausschließlich aus klinischen Variablen bestand, erstellt. Dabei erwies es sich als optimal, Geschlecht, Alter mit einem Grenzwert von 65 Jahren, pT-Status und pN-Status getrennt zu berücksichtigen. Im Anschluss erfolgte eine Signifikanzprüfung für alle Laborparameter (stetig logarithmiert zur Basis 2). In dieser Prüfung zeigten sich CEA, CYFRA 21-1, Hämoglobin und Erythrozytenzahl als signifikante Parameter. Im nächsten Schritt erfolgte eine Prüfung derjenigen Parameter auf Signifikanz, für die in der univariaten Betrachtung ein möglicher Grenzwert ermittelt werden konnte. Hierbei verblieb als einziger signifikanter Parameter die Laktatdehydrogenase (LDH) mit einem Grenzwert von 210 U/l. Abschließend wurden alle im Modell verbliebenen Variablen auf Wechselwirkungen sowie auf Zeitabhängigkeit getestet, wobei sich einzig für die LDH eine Zeitabhängigkeit zeigte. Es wurden zwei mögliche Prognosemodelle aus den untersuchten klinischen und laborchemischen Parametern erstellt. Modell I umfasste Alter, Geschlecht, pT- und pN-Status sowie die onkologischen Biomarker CEA und CYFRA 21-1, wobei die beiden onkologischen Biomarker jeweils in logarithmierter Form zur Basis 2 integriert wurden. In Modell II gingen neben Alter, Geschlecht, pT- und pN-Status CEA, LDH und Hämoglobinwert ein. CEA und LDH wurden wiederum in logarithmierter Form zur Basis 2 eingeschlossen. LDH wurde einerseits Grenzwert bezogen (Cut-off 210 U/l) und andererseits zeitabhängig in das Modell eingeschlossen. Aus beiden Modellen wurden mit Hilfe der zugehörigen ß-Koeffizienten Scores erstellt und die Patienten in Tertile gruppiert, wobei der Score aus Modell II auf Grund der größeren Zahl eingeschlossener Parameter in verschiedenen klinischen Subgruppen (Trennung nach Geschlecht, Alter, Histologie oder UICC-Stadium) getestet wurde. Mit Hilfe des Scores war es möglich, sowohl im Gesamtkollektiv als auch in den einzelnen Subgruppen signifikant zwischen günstigen und ungünstigen Prognosegruppen zu trennen. Somit lässt sich, vor allem in Hinblick auf die Heterogenität der in der Literatur dargestellten Ergebnisse zu möglichen Prognosefaktoren, feststellen, dass eine Prognoseabschätzung eher durch multifaktorielle Modelle als durch die Betrachtung von Einzelfaktoren erfolgen sollte. Des Weiteren sollten in solchen Modellen neben neuen, vielversprechenden laborchemischen Parametern auch etablierte Laborvariablen sowie klinische Faktoren berücksichtigt werden.