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前列腺周围脂肪对前列腺癌术前分期和分级的影响

张强, 孙立江, 张桂铭, 齐隽, 杨志刚

张强, 孙立江, 张桂铭, 齐隽, 杨志刚. 前列腺周围脂肪对前列腺癌术前分期和分级的影响[J]. 肿瘤防治研究, 2018, 45(7): 488-491. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2018.17.1382
引用本文: 张强, 孙立江, 张桂铭, 齐隽, 杨志刚. 前列腺周围脂肪对前列腺癌术前分期和分级的影响[J]. 肿瘤防治研究, 2018, 45(7): 488-491. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2018.17.1382
ZHANG Qiang, SUN Lijiang, ZHANG Guiming, QI Jun, YANG Zhigang. Influence of Periprostatic Adiposity Measurement Parameters on Preoperative Staging and Grading of Prostate Cancer[J]. Cancer Research on Prevention and Treatment, 2018, 45(7): 488-491. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2018.17.1382
Citation: ZHANG Qiang, SUN Lijiang, ZHANG Guiming, QI Jun, YANG Zhigang. Influence of Periprostatic Adiposity Measurement Parameters on Preoperative Staging and Grading of Prostate Cancer[J]. Cancer Research on Prevention and Treatment, 2018, 45(7): 488-491. DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2018.17.1382

前列腺周围脂肪对前列腺癌术前分期和分级的影响

详细信息
    作者简介:

    张强(1982-),男,博士,副主任医师,主要从事前列腺疾病研究

    通讯作者:

    杨志刚,E-mail: 1971yangzhigang@sina.com

  • 中图分类号: R737.25

Influence of Periprostatic Adiposity Measurement Parameters on Preoperative Staging and Grading of Prostate Cancer

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  • 摘要:
    目的 

    分析前列腺周围脂肪对前列腺癌术前与术后分期、分级差异性的影响。

    方法 

    选取行前列腺癌根治性切除术的184例局限性前列腺癌患者为研究对象,采用MRI测量前列腺癌患者前列腺周围脂肪的相关指标,将前列腺周围脂肪测量指标与前列腺癌患者临床及病理学资料运用SPSS13.0进行统计学比较。

    结果 

    前列腺周围脂肪面积(PFA)及内脏脂肪比率(Ratio)在前列腺癌临床分期与病理分期差异组和非差异组之间差异有统计学意义(P=0.014, P=0.037);并且二者与前列腺癌术前、术后分期差异之间有统计学意义(P=0.031, P=0.002);而术前穿刺病理结果Gleason评分与根治术后Gleason评分差异组和非差异组之间,PFA脂肪测定指标方面差异有统计学意义(P=0.017);并且前列腺周围脂肪测定指标PFA、前列腺移行区体积与前列腺癌术前、术后Gleason评分差异之间有统计学意义(P=0.018, P=0.028)。

    结论 

    前列腺周围脂肪对前列腺癌患者术前准确的临床分期、分级的评估有影响。

     

    Abstract:
    Objective 

    To analyze the influence of periprostatic fat on the difference of staging/grading before and after radical retropubic prostatectomy(RRP).

    Methods 

    A total of 184 patients who underwent RRP were analyzed retrospectively. The different fat measurements were performed on the slices of MRI and compared with the clinical and pathologic factors using SPSS13.0.

    Results 

    The PFA and Ratio showed a significant difference between the difference group and the no difference one in clinical stage before operation and pathologic stage after operation (P=0.014, P=0.037). A statistical association was revealed between the PFA/Ratio and the difference of grading in pre-/post-RRP (P=0.031, P=0.002). In terms of Gleason score, nothing but "PFA" fat measurement was found to be different between two groups (P=0.017); Logistic regression analysis revealed a statistical association between the PFA/T-zone volume and the difference of grading in pre-/post-RRP (P=0.018, P=0.028).

    Conclusion 

    The periprostatic adipose has effect on accurate evaluation of preoperative staging and grading of PCa.

     

  • 长链非编码RNA(long noncoding RNA, LncRNA)是广泛存在于哺乳动物细胞中的一类转录本长度超过200 nt的非编码RNA分子[1]。近年来研究发现LncRNAs参与调控细胞的多个阶段,影响着癌症的发生发展[2],包括肿瘤转移[3]。此外越来越多研究探讨血清LncRNAs作为肿瘤生物标志物的价值[4-5],但其在肺癌骨转移(lung cancer with bone metastasis, LCWBM)诊断中的作用仍未见报道。

    本研究通过文献查阅,筛选出与肿瘤转移密切相关的4种LncRNAs。HOTAIR是Homebox C基因位点表达产物,以反式沉默的方式发挥作用。研究显示HOTAIR与人类同源盒基因和癌转移相关,参与多种癌症进展,可作为预后不良的标志物[6]。HOTTIP是HOXA基因远端转录生成的一类LncRNA,已有文献显示HOTTIP可促进常见消化系统恶性肿瘤细胞的增殖、侵袭、转移,抑制癌细胞的凋亡,其高表达与患者的淋巴结转移和总体生存时间密切相关[7]。CRNDE是结直肠癌差异表达的LncRNA,在许多癌组织和癌细胞中表达出现异常,与疾病分期、远处转移、病理类型及生存状态明显相关[8]。AFAP1-AS1是新发现的一种LncRNA,近年研究发现AFAP1-AS1与恶性肿瘤的增殖、转移关系密切[9]。本研究检测HOTAIR、HOTTIP、CRNDE、AFAP1-AS1这4种血清LncRNAs在LCWBM和未发生骨转移肺癌(lung cancer without bone metastasis, LCWOBM)患者中的表达水平,并分析其对LCWBM的诊断价值。

    选取2016年1月—2018年8月河南省肿瘤医院LCWBM和LCWOBM患者各38例。肺癌患者发生骨转移均经核素骨扫描或PET扫描确诊。LCWOBM肺癌未发生骨转移患者为原发肺癌患者,未发生其他任何转移。所有患者都为未经化疗、放疗或免疫治疗的新发病例。两组研究对象均排除肝功能(包括谷丙转氨酶和谷草转氨酶)异常和肾功能不全(肾小球滤过率≤60 ml/min)的患者,排除妊娠、脑血管疾病等合并症的患者。该研究经郑州大学附属肿瘤医院伦理委员会批准,所有患者均知情同意。

    LCWBM组平均年龄为63.92±8.70岁,LCWOBM组平均年龄为57.06±11.44岁,两组患者年龄差异无统计学意义(t=-1.79, P=0.08)。LCWBM患者中男14例、女24例,肺鳞癌15例,肺腺癌23例。LCWOBM患者中男性21例、女性17例,肺鳞癌13例,肺腺癌25例,两组患者性别差异无统计学意义(χ2=2.56, P=0.11)。两组肺癌的病理类型比较,差异亦无统计学意义(χ2=0.23, P=0.63)。

    采用EDTA抗凝真空采血管采集LCWBM和LCWOBM患者晨起空腹静脉血5 ml,全血离体6 h内进行血清分离。将采血管3 000 r/min离心10 min,收集上清液;之后将上清液12000 r/min再次离心10 min,收集血清,放于-80℃冻存备用。

    TRIzol试剂盒购自美国Invitrogen公司,反转录试剂盒PrimeScript™ RT reagent Kit with gDNA Eraser(Perfect Real Time)和荧光定量试剂盒TB Green® Premix Ex Taq™(Tli RNaseH Plus)均来自日本Takara公司。PCR仪器使用Illumina公司的PCRmax Eco 48实时荧光定量PCR仪。由尚亚公司合成的GAPDH为内参,LncRNA HOTAIR、HOTTIP、CRNDE和AFAP1-AS1的引物由锐博生物公司设计合成,见表 1

    表  1  qRT-PCR引物序列
    Table  1  Primers sequences for qRT-PCR
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    采用TRIzol试剂从血清样本中提取总RNA,Thermo Scientific NanoDrop 2000超微量分光光度计检测RNA浓度和纯度。将RNA浓度调整至200~300 ng/μl。采用反转录试剂盒PrimeScript™ RT reagent Kit with gDNA Eraser将RNA反转录为cDNA,采用荧光定量PCR试剂盒TB Green® Premix Ex Taq™检测LncRNA HOTAIR、HOTTIP、CRNDE、AFAP1-AS1的表达水平。在冰上配制25 μl反应体系:cDNA 2 μl,上、下游引物各1.0 μl,SYBR Premix Ex TaqⅡ 12.5 μl,dH2O 8.5 μl。实时定量PCR反应条件:首先95℃ 30 s预变性,其次95℃ 5 s,60℃ 30 s,共40个循环,最后绘制熔化曲线。采用2-∆∆Ct法计算LncRNA在肺癌骨转移患者血清中表达量相对于未发生骨转移肺癌患者血清中表达量的倍数。

    采用SPSS21.0统计软件进行数据分析,计数资料比较采用卡方检验,不符合正态分布的计量资料采用中位数(M)和四分位数间距(P25, P75)表示,非正态分布的计量资料两组间比较采用Mann-Whitney U秩和检验。采用MedCalc医学统计软件15.2绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristics curve, ROC),计算曲线下面积(area under curve, AUC),得出敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值。敏感度(试验正确检出阳性患者的率)=真阳性人数/(真阳性人数+假阴性人数)×100%。 特异性(试验正确检出阴性患者的率)=真阴性人数/(真阴性人数+假阳性人数)×100%。 阳性预测值(试验检出真阳性数在试验方法检出总阳性数中的比例)=真阳性例数/(真阳性例数+假阳性例数)×100%;阴性预测值(试验检出真阴性数在试验方法检出总阴性数中的比例)=真阴性例数/(真阴性例数+假阴性例数)×100%。采用二分类Logistic回归分析两个血清LncRNA诊断肺癌骨转移的效果。检验水准为双侧α=0.05。

    LCWBM患者血清中HOTAIR的表达水平明显低于LCWOBM患者(P < 0.05),LCWBM患者血清中HOTTIP的表达水平明显高于LCWOBM患者(P < 0.05),血清CRNDE、AFAP1-AS1表达水平在LCWBM组和LCWOBM组之间差异无统计学意义(P > 0.05),见表 2

    表  2  LCWBM和LCWOBM患者血清中四种LncRNA的表达水平比较
    Table  2  Comparison of four serum LncRNA levels between LCWBM group and LCWOBM group
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    根据LCWBM患者年龄中位数(58岁)将两组患者分为两个部分。年龄分层后,LCWBM组 < 58岁的低年龄层患者血清HOTTIP表达水平显著高于LCWOBM组,差异有统计学意义(P < 0.05),其余3种血清LncRNAs在两组患者不同年龄层的表达量比较,差异均无统计学意义(P > 0.05),见表 3

    表  3  LCWBM和LCWOBM组年龄与血清中4种lncRNA表达量的关系
    Table  3  Association between age and four serum lncRNA levels in LCWBM and LCWOBM groups
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    性别和病理类型分层结果显示:性别分层后,LCWBM组女性患者血清HOTAIR表达量明显低于LCWOBM组,差异有统计学意义(P < 0.05);LCWBM组肺腺癌患者血清HOTTIP表达水平明显高于LCWOBM组肺腺癌患者,差异有统计学意义(P < 0.05)。其余3种血清LncRNAs在两组患者不同性别、不同病理类型分层的表达量比较,差异均无统计学意义(P > 0.05),见表 4~5

    表  4  LCWBM和LCWOBM组性别与血清中4种LncRNA表达量的关系
    Table  4  Association between gender and four serum LncRNA levels in LCWBM and LCWOBM groups
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    表  5  LCWBM和LCWOBM组病理类型与血清中4种LncRNA表达量的关系
    Table  5  Association between pathological types and four serum LncRNA levels in LCWBM and LCWOBM groups
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    采用ROC曲线评估四种血清LncRNAs对LCWBM的诊断价值,结果显示:血清HOTAIR诊断LCWBM的ROC曲线下面积(AUC)为0.722(95%CI: 0.562~0.849);敏感度和特异性分别为70.0%和81.3%,阳性预测值和阴性预测值为53.8%和89.7%。血清HOTTIP诊断LCWBM的ROC曲线下面积为0.784(95%CI: 0.538~0.936);敏感度和特异性分别为100.0%和45.5%,阳性预测值和阴性预测值为57.1%和100.0%。血清CRNDE和AFAP1-AS1的ROC曲线下面积分别为0.630和0.558。血清HOTAIR和HOTTIP对LCWBM的诊断效力较好(P=0.027, P=0.008),血清CRNDE和AFAP1-AS1对LCWBM诊断效力较差(P=0.345, P=0.658)。

    由于血清HOTAIR和HOTTIP表达水平在两组间差异有统计学意义,将血清HOTAIR和HOTTIP联合,分析其联合诊断LCWBM的效果,结果显示ROC曲线下面积为0.818(95%CI: 0.577~0.955)(P=0.002);敏感度和特异性为87.5%和72.7%,阳性预测值和阴性预测值为70.0%和88.9%,见图 1

    图  1  四种血清lncRNA诊断LCWBM的ROC曲线
    Figure  1  ROC curves of four serum lncRNA diagnosing LCWBM

    HOTAIR能够调控其靶基因参与多种肿瘤的发生和转移。研究报道非小细胞肺癌患者血清中HOTAIR水平明显高于健康对照者[10];食管鳞癌患者血清中HOTAIR的表达水平亦明显高于健康对照者,采用血清HOTAIR诊断食管鳞癌的ROC曲线下面积为0.793,提示其可能可以作为诊断食管鳞癌的潜在生物标志物[11]。本研究结果显示LCWBM患者血清HOTAIR表达水平明显低于LCWOBM患者,性别分层后发现,女性LCWBM组患者血清HOTAIR表达量明显低于LCWOBM组女性患者,分析其原因,可能是两组研究对象均为肺癌患者,只是发生骨转移的情况不同,而之前报道的研究对象是癌症患者和健康人群;此外LCWBM患者血液中免疫细胞可能因肿瘤细胞的攻击而受到抑制,导致其分泌入血的HOTAIR减少,且在女性患者中更为明显。本研究血清HOTAIR诊断LCWBM的ROC曲线下面积(AUC)为0.722,敏感度和特异性分别为70.0%和81.3%,曲线下面积大于0.7,敏感度和特异性均较高,提示其诊断效力较好。

    HOTTIP可以通过广泛的结构域激活组蛋白H3赖氨酸27三甲基化(H3K4me3)转录,提示HOTTIP在协调和激活HOXA簇基因中发挥着重要作用。HOTTIP通过结合WD-repeat-containing protein 5(WDR5),增加β-catenin基因表达水平,增强成骨分化,最终激活下游Wnt/catenin信号通路,因此HOTTIP可以促进骨肉瘤细胞的生长和上皮-间质转化[12]。HOTTIP在大多数癌症中过表达[13],HOTTIP可能通过靶向调控miR-516b-5p/SPIN1参与食管癌凋亡、转移和免疫逃逸[14]。胃癌患者血清外泌体HOTTIP表达明显升高,且与顺铂化疗耐药有关[15]。本研究中,LCWBM组患者血清HOTTIP表达显著上调,特别是在LCWBM组 < 58岁的低年龄层和肺腺癌患者中,血清HOTTIP表达量均明显高于LCWOBM组相应亚型组,说明在 < 58岁且肺癌病理类型为肺腺癌的患者中判断其是否可能发生骨转移,应重点考虑该指标。血清HOTTIP诊断LCWBM的ROC曲线下面积(AUC)为0.784,敏感度和特异性分别为100.0%和45.5%。结果表明血清HOTTIP对肺癌骨转移有较好的诊断潜力,但特异性较低,即血清HOTTIP把实际没有发生骨转移的肺癌患者正确判断为未发生骨转移的能力较低,最终可能导致假阳性增多。然而将血清HOTAIR与HOTTIP两指标联合,其联合诊断肺癌骨转移的ROC曲线下面积为0.818,敏感度和特异性分别为87.5%和72.7%,显示两指标联合诊断效果要明显优于单一指标的诊断效果,即联合血清HOTAIR与HOTTIP有助于提高诊断LCWBM的效力。

    血清外泌体CRNDE水平在胰腺导管内黏液腺瘤(IPMN)患者和恶性程度较高的胰腺导管腺癌(PDAC)患者中显著高于健康对照,且其在PDAC患者血清中表达水平高于IPMN患者,提示血清CRNDE表达水平与胰腺癌恶性程度有关[15]。AFAP1-AS1可通过介导miR-423-5p调节Rho/Rac信号通路,促进鼻咽癌细胞的迁移和侵袭;裸鼠转染AFAP1-AS1后鼻咽癌细胞的肺转移率明显高于对照组[16]。本研究中,血清CRNDE和AFAP1-AS1表达水平在两组中差异无统计学意义(P > 0.05),且对LCWBM诊断效力较低(0.5 < AUC < 0.7, P > 0.05),尚不能作为诊断LCWBM的生物标志物。

    本研究探讨了血清LncRNA HOTAIR、HOTTIP、CRNDE、AFAP1-AS1对LCWBM的诊断价值。血清检测因其无创、方便、可重复性等特点,更适合作为生物标志物[17]。本研究也存在一些局限:首先,样本数量较少;其次,除了年龄、性别和病理类型,未收集患者的其他基本信息,无法深层次探讨肺癌骨转移患者临床特征与血清LncRNAs表达的关系。今后,将扩大样本量,进一步验证血清LncRNA HOTAIR、HOTTIP在肺癌骨转移诊断中的价值,并探索其生物学效应,揭示其内在的分子机制。

    综上所述,血清HOTAIR和HOTTIP对肺癌骨转移有一定的诊断价值,两者联合诊断效果优于单一指标,可能成为诊断肺癌骨转移的新的生物标志物,为肺癌骨转移临床诊断提供新的思路。

  • 图  1   MRI T2加权像经股骨头及股骨头大转子的横断面进行测量SFT及PFA

    Figure  1   Subcutaneous fat thickness (SFT) and periprostatic fat area (PFA) were obtained in MRI (T2- weighed) image of the transverse section at the level of femoral head and greater trochanter of the femur

    图  2   MRI T2加权像经脐、膀胱、前列腺、尿道的中轴矢状面进行测量AAT、PAT及APT(经中轴矢状面前后共三个平面测定取平均值)

    Figure  2   Anterior abdominal fat thickness (AAT), posterior abdominal fat thickness (PAT) and anteroposterior diameter (APT) were obtained in MRI (T2-weighed) image of the midline section at the level of umbilicus, bladder, prostate and urethra

    表  1   前列腺癌患者术前、术后Gleason评分与分期差异情况

    Table  1   Difference of clinical stage and Gleason score before and after operation

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    表  2   前列腺癌根治术前、术后分期差异组与非差异组比较

    Table  2   Comparison between difference group and no difference one in clinical stage before operation and pathologic stage after operation

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    表  3   影响前列腺癌术前分期的危险因素分析

    Table  3   Logistic regression analysis of factors predicting clinical stage before operation

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    表  4   前列腺癌根治术前、术后Gleason评分差异组与非差异组比较

    Table  4   Comparison between difference group and no difference one in Gleason score before and after operation

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    表  5   影响前列腺癌术前Gleason评分的危险因素分析

    Table  5   Logistic regression analysis of factors predicting Gleason score before operation

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出版历程
  • 收稿日期:  2017-10-29
  • 修回日期:  2018-04-11
  • 网络出版日期:  2024-01-12
  • 刊出日期:  2018-07-24

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