Prediction model for diagnosis of pancreatic cancer using a multi-biomarker panel

Abstract

췌장암의 장기 생존율을 높이기 위해서는 췌장암의 진단이 매우 중요하다. 하지만 현재까지도 췌장암의 진단을 위한 효과적인 진단 도구의 개발은 요원한 상태이다. 이에 본 연구의 목표는 다중 바이오마커 패널 (LRG1, TTR, CA19-9)을 이용하여 췌장암 진단을 위한 예측 모델을 개발하고 모델의 효용성을 평가하고자 한다. 2011년 1월 1일부터 2019년 9월 30일의 기간 동안 6개의 기관 (서울대학교병원, 국립암센터, 서울아산병원, 삼성서울병원, 연세대학교 세브란스병원, 이화여자대학교병원)으로부터 모집한 총 1991개의 혈액샘플을 사용한다. 이 중 609개의 정상인군, 145개의 기타암종군 (대장암, 갑상선암, 유방암), 314개의 췌장양성질환군, 923개의 췌장암군이다. 위 세 개의 다중 바이오마커 (LRG1, TTR, CA19-9)를 측정하기 위해 개발된 자동화 ELISA (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay) kit를 사용하였다. 기존 연구에서는 정상인군과 췌장암군만을 이용하여 췌장암을 예측하는 모델을 만들었으나 본 연구에서는 췌장양성질환, 기타암종군을 추가하였으며 정상인군 및 췌장암군의 샘플 수를 더 추가하여 연구를 진행하였다. 이는 정상인군뿐만 아니라 췌장양성질환군과 기타암종군에 대해 본 모델이 췌장암에 대한 진단 능력을 평가하고자 함이다. Training 데이터를 이용한 로지스틱 회귀분석 모델을 통해 췌장암 여부를 예측하는 값들(양성 예측률, 음성 예측률, 민감도, 특이도)을 구하였고, 이들 값에 대하여 low, intermediate, high risk 3개의 그룹으로 계층화 하였다. 로지스틱 회귀분석 모델에 사용된 인자로는 성별, 나이, LRG1, TTR, CA19-9 이다. 본 모델을 통하여 측정한 췌장암 진단 예측력은 양성 예측률 (Positive predictive value), 음성 예측률 (Negative predictive value), 민감도 (Sensitivity), 특이도 (Specificity)가 각각 94.12, 90.40, 93.81, 90.86 이다. 본 연구를 통하여 개발한 다중 바이오마커를 이용한 모델의 췌장암 진단 능력은 췌장암 진단을 위한 도구로 사용함에 있어 충분한 진단 능력을 보여준다. 또한 본 모델은 기존 연구에서는 시도되지 않았던 췌장 양성 질환 및 기타 암종을 구별할 수 있는 능력을 보여준다. 본 연구를 통해 개발된 모델을 이용하여 CA 19-9의 수치가 정상 범위를 보이거나 초기 병기의 췌장암 환자들을 포함한 환자들을 대상으로 췌장암의 진단을 위한 도구로 사용함으로써 실제 임상에서 의학적 결정을 내리는데 도움이 될 수 있다.

Background: Early diagnosis is essential to increase the survival rate of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), but at present, the tools for early diagnosis are insufficient. Recently, a retrospective study reported a multi-marker panel using triple-marker (LRG1, TTR, and CA19-9) validated in large-scale samples by multiple reaction monitoring-mass spectrometry and immunoassay has clinical applicability in the early detection of PDAC. The current study aimed to develop a prediction model for diagnosis of PDAC using the multi-marker panel (LRG1, TTR, and CA19-9) from large cohort of multi-centers as a diagnostic screening tool of PDAC. Methods: A large multi-center cohort of 1,991 samples were collected from January 2011 to September 2019, of which 609 are normal (NL), 145 are other cancer (OC; colorectal, thyroid, and breast cancer), 314 are pancreatic benign disease (PB), and 923 are PDAC. The automated multi-biomarker Enzyme-Linked Immunosorbent Assay kit was developed using three potential biomarkers, LRG1, TTR, and CA 19-9. Using a logistic regression (LR) model trained on training data set, the predicted values for PDACs were obtained, and the result was classified into one of the three risk groups: low, intermediate, and high. The five covariates used to create the model were sex, age, and biomarkers TTR, CA 19-9, and LRG1. This multi-center study was approved by the institutional review boards of all participating institutions (SNUH, H-1703-005-835, YSH; 4-2013-0725, NCC; NCCNCS13818, SMC; 2008-07-065, AMC; 2013-1061, EUMC; 2018-05-030). Bio-specimens were collected from participants who provided informed consent. Results: Participants were categorized into four groups as normal (n=609), other cancer (n=145), pancreatic benign disease (n=314), and pancreatic ductal adenocarcinoma (n=923). The normal, other cancer, and pancreatic benign disease groups were clubbed into the non-pancreatic-ductal-adenocarcinoma group (n=1068). Significant differences were observed in age (non-PDAC; 55.5 ± 12.0 vs PDAC; 63.1 ± 9.9 years, p < .001), sex ratio (females: n = 474, 44.4% vs males: n = 561, 60.8%, p < .001), body mass index (23.6 ± 3.2 vs 22.9 ± 3.0 kg/m2, p = .001), level of initial CA 19-9 (19.0 ± 98.6 vs 679.0 ± 1348.9 U/mL, p < .001), and level of LRG1, TTR, CA 19-9 in automated ELISA triple marker panel between the non-PDAC and PDAC groups. In the PDAC group, 39 (4.2%) patients were stage I, 618 (67.0%) patients were stage II, 52 (5.6%) patients were stage III, and 214 (23.2%) patients were stage IV. The mean of the four measures of the training data was 92.29, and the values of PPV, NPV, Sen, and Spe were 94.11, 90.40, 93.81, and 90.86, respectively. At threshold combinations of 0.22 and 0.88, the cut-off was 90%, and the number of samples in the high-, intermediate-, and low-risk groups were 306, 569, and 198, respectively. Conclusions: This study demonstrates a significant diagnostic performance of the multi-marker panel in distinguishing PDAC from normal and benign pancreatic disease states, as well as patients with other cancers. The study indicates that the introduced multi-marker panel prediction model for PDAC diagnosis can help guide medical decisions for patients, including patients with early stage PDAC or with normal levels of CA 19-9.