Abstract
Bakgrunn
Parametere rapportert i patologiske anmeldelse er stemt unnlate å vurdere nøyaktig malignitetspotensiale av gastrointestinale kreftformer. Vi antok at malignitetspotensiale kan defineres ved felles latente variabler (hypotese I), men det er betydelige forskjeller i sammenhenger mellom ondartede potensial og patologiske parametere i henhold til opprinnelsen av gastrointestinale kreftformer (hypotese II). Vi belyse disse spørsmålene ved strukturell likningsmodellering.
Materialer og metoder
Vi har utført en tverrsnittsundersøkelse av 217 esophageal, 192 mage, og 175 pasienter med kolorektal kreft som fortløpende gikk kurativ kirurgi for deres patologiske stadium i kreft ved Keiyukai Sapporo Hospital. Latente variabler identifisert av faktoranalyse og sju vanlige patologiske parametere ble introdusert i det strukturelle ligningen modellering analyse.
Resultater
Fordi latente variabler var uensartet med unntak av deres antall, «tre» i undersøkt gastrointestinal kreftformer, den første hypotese ble forkastet. Fordi configural invariance over gastrointestinal kreft ikke ble godkjent, ble den andre hypotesen bekreftet. Vi kunne spore de tre store banene på årsaks grafen fra latente variabler til lymfeknutemetastase, som ble formidlet gjennom dybde, lymfatisk invasjon, og matrilysinaktivitet uttrykk i spiserørskreft, mens bare én vesentlig bane kan spores i både mage og tykktarmskreft. To av de tre latente variabler var eksogen i spiserørskreft, mens en faktor var eksogene i de andre gastrointestinale cancere. Kreft stemness fremmet levedyktighet i spiserørskreft, men det ble undertrykt i andre.
Konklusjon
Disse resultatene reflekterer malignitetspotensiale av spiserørskreft er høyere enn for de andre gastrointestinale kreftformer. Slik informasjon kan bidra til å avgrense kliniske behandlinger for gastrointestinal kreft
Citation. Shimizu H, Arimura Y, Onodera K, Takahashi H, Okahara S, Kodaira J et al. (2016) Ondartet Potensiale Gastrointestinale Kreft vurdert av Structural Equation Modeling. PLoS ONE 11 (2): e0149327. doi: 10,1371 /journal.pone.0149327
Redaktør: Rupesh Chaturvedi, Jawaharlal Nehru University, INDIA
mottatt: 21 august 2015; Godkjent: 29 januar 2016; Publisert: 18 februar 2016
Copyright: © 2016 Shimizu et al. Dette er en åpen tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Data Tilgjengelighet:. All relevant data er innenfor papir
finansiering:.. forfatterne har ingen støtte eller finansiering for å rapportere
konkurrerende interesser:. forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
De populære begrepene «malignt potensial» eller «biologisk malignitet» av gastrointestinale (GI) kreft inkludert esophageal (ECA), mage (GCA) og tykktarmskreft (CRC) er allsidig å bruke i praksis, men tvetydig til definere i teorien. Ikke desto mindre, patologiske parametere, slik som tumor inntrengningsdybde, kreft karakter, lymphovascular invasjon, og lymfeknutemetastase, blir ofte brukt til å vurdere den maligne potensial, for eksempel curability ved endoskopisk reseksjon i GI-kreft [1-4]. Imidlertid er hver parameter forventet å ha forskjellige kliniske betydninger som gjenspeiler den maligne potensial, slik som faren for metastatisk spredning. Derfor kan vi ikke tilstrekkelig oversette og bruke informasjonen fra forhåndsdefinert patologiske anmeldelser av GI kreft. I motsetning til konvensjonelle patologiske anmeldelser [5-8], vi tidligere foreslått svulst matrilysinaktivitet uttrykk kan forutsi metastatisk potensial for patologisk stadium I (PT1) tykktarm og endetarm kreft [9]. Heldigvis lokoregionalt nodene er nesten alltid det første stedet av metastatisk spredning i PT1 GI kreft. Derfor bør utviklingen av lymfeknutemetastase reflektere den metastatisk og delvis malignitetspotensiale av primærtumor av PT1 GI kreft. . I denne studien å vurdere dårlig definert metastatisk potensiale, introduserer vi strukturelle ligningen modellering (SEM) med fokus på PT1 GI kreft hos pasienter som har gjennomgått kirurgi
Generelt SEM omfatter to komponenter: måling og strukturelle modeller [10]. Målingen modellen angir forholdet mellom de latente og observerte variabler, mens den strukturelle modellen identifiserer bestemte relasjoner mellom de latente variablene. SEM tillater testing av hypoteser om direkte, indirekte eller mediert, og totalt sammenslutninger av latente variabler til hverandre og mellom observerte og uobserverte latente variabler. Derfor kan SEM analysere forholdet mellom de teoretiske variabler av primær interesse uten effektene blir forvirret av målefeil [11]. Videre gir SEM samtidig analyse av effekten av flere uavhengige variabler på flere avhengige variabler, mens multippel regresjonsanalyse testing tillater evaluering av bare en avhengig variabel om gangen. I denne sammenheng er den vanlige form av avhengige og uavhengige variabler er mindre egnet fordi den avhengige variabelen i en ligning kan være en uavhengig variabel i en annen ligning. Av denne grunn er variablene i en modell som kalles enten endogen eller eksogen [11].
Forutsetningen av SEM er å bestemme hvorvidt en teoretisk modell understøttes av de innsamlede data. Derfor foreslår vi to hypoteser i denne studien. I hypotese er at den maligne potensial på PT1 GI kreft kan bestemmes ved vanlige latente variabler. Hypotese II er at det er betydelige forskjeller i sammenhengen mellom de ondartede potensial og patologiske parametere i henhold til kreft opprinnelse. Vårt primære mål var å verifisere disse hypotesene ved SEM.
Materialer og metoder
Studier deltakere
Vi har utført en tverrsnittsundersøkelse som omfatter tre grupper av pasienter med PT1 GI kreft, definert som invasjon av svulsten inn i submucosa, som gjennomgikk kurativ kirurgi ved Keiyukai Sapporo Hospital: 217 pasienter fortløpende med ECA (mannlig /kvinnelig = 203/14, alder: 41-82 år), 192 pasienter med GCA (mann /kvinne = 136/56, alder: 33-91 år), og 175 pasienter CRC (mann /kvinne = 123/52, alder: 31-81). Alle pasienter ble tatt i løpet av 10-års rekrutteringsperiode fra mars 2004 til april 2014 (tabell 1). Alle esophageal svulster var plateepitelkarsinom, mens andre var adenokarsinomer. Clinicopathological funksjoner ble klassifisert i henhold til TNM (tumor, noder, metastase) klassifisering av Union for International Cancer kontroll [12]. Vi utelatt pasienter med flere primære cancere, familiære kreft, syndromer og idiopatisk inflammatorisk tarmsykdom. Alle deltakerne gitt skriftlig informert samtykke basert på Helsinkideklarasjonen (1964, 1975, endret i 1983, 2003 og 2008) av World Medical Association. Studien ble godkjent av Institutional Review Board of Keiyukai Sapporo sykehus og etikkomiteen i Sapporo Medical University. Clinicopathological data ble hentet fra de medisinske og patologiske poster (tabell 1).
Demografiske data og tiltak
clinicopathological funksjonene pasientene ble analysert i henhold til patologiske parametere, for eksempel svulst inntrengningsdybde, kreft histologiske grad (vel, er moderat, og dårlig differensiert karsinom forkortet også, mod, og por, henholdsvis), lymfatisk /vaskulær invasjon (ly /v), lymfeknutemetastase (n), tumor størrelse, alder , kjønn og matrilysinaktivitet uttrykk. Målinger av patologiske parametere var basert på den japanske klassifisering av spiserøret /mage /tykktarmskreft som følger [13-15]. Dybde på penetrasjon ble scoret som submucosal invasjon 1 (SM1), sm2, eller fm3, der sm2 ble definert mellom SM1 (svak invasjon ble definert når svulsten invaderte den øvre tredjedel av submucosal lag) og sm3 (massiv invasjon ble definert når svulsten invaderte det nedre tredje lag) [13]. I denne studien ble det underklassifikasjon av SM1 til tre vanlige vedtatt i både mage og kolorektal kreft, samt esophageal kreft på grunn av analyse samtidig med Multigroup SEM. Differensieringen karakteren ble scoret ifølge samt 1, mod som to eller por som tre, ly som negativ 0 eller positiv 1, v som negativ 0 eller positiv en, og n som negative 0 eller positiv 1. Alle data ble retrospektivt hentet fra de patologiske anmeldelser og medisinske journaler.
Matrilysin immunhistokjemi og evaluering
Personformalinfikserte, parafininnstøpte seksjonene ble immunostained ved hjelp av en standard avidin-biotin peroksidase teknikk med LSAB2 System-HRP (Dako , Glostrup, Danmark) som anbefalt av produsenten. Musen monoklonalt antistoff var mot humant matriksmetalloproteinase-7 (også kjent som matrilysinaktivitet) (141-7B2; Daiichi Fine Chemical, Toyama, Japan). Den enkleste kriteriet for å vurdere immunoreaktivitets ble vedtatt i henhold til en alt-eller-ingenting-prinsippet. Matrilysin farging ble vurdert som positiv tilgjengelig basilaris og /eller cytoplasmisk farging ble observert i invasive kant. Unngå observatør bias, to uavhengige forskere (KO og KY) evaluert alle farging i en blindet måte.
Dataanalyse
Beskrivende statistikk ble oppsummert som frekvensfordelinger for kategoriske data, og midlene og standard avvik for kontinuerlige data. For beskrivende formål, ble univariate statistikk utført ved hjelp av demografiske kjennetegn. Demografiske data som alder, kjønn, tumor størrelse, dybde av penetrasjon, svulst klasse, ly, v, n, og matrilysinaktivitet uttrykk ble korrelert å undersøke deres statistiske foreninger (statistisk signifikans:
P
0,05).
ikke-rekursive SEM av GI kreft er avbildet i figur 1-3. De tre latente variabler, F1-3, ble identifisert ved utforskende faktoranalyse (EFA) med en direkte oblimin rotasjon som en forløper til bekreftende faktoranalyse (CFA). De syv patologiske parametere, inkludert ly, v, n, inntrengningsdybde, matrilysin uttrykk, tumorstørrelsen og histologiske grad, ble innført i SEM-analyse som variabler observert. Modellen ble statistisk evaluert av
t
-UNDERSØKELSER av alle veier, og
r
2 verdier eller squared flere sammenhenger ble beregnet. Videre ble modellen endret av den multivariate Largrange Multiplier og Wald test [16]. Det var ingen mangler data i denne SEM analyse. Detaljert håndtering av binære data i ordens eller kategoriske variabler, for eksempel v, ly, n, dybde, matrilysinaktivitet uttrykk og karakter, ikke er forklart her, men er avhengig av modifikasjon av » Lee- Poon-Bentler «tilnærming ved hjelp polychoric og polyserial korrelasjonskoeffisienter [17]. Statistiske parameterestimering ansatt maksimalt sannsynligheten metoden med » ROBUST «alternativet implementert i programvaren [18] (Se tekst 1 i S1 fil for detaljer). For å vurdere hvor godt modellen passer med dataene, sammenlignende anfall indeks (CFI), og root mean square error av tilnærming (RMSEA) ble brukt som godhet-of-fit indekser. Ifølge konvensjonelle kriterier, CFI 0,95 og RMSEA 0,08 indikerer en akseptabel form, og CFI 0,97 og RMSEA 0,05 indikerer en god passform [19]. Prøvestørrelsen ble bestemt ved en generell tommelfingerregel som er at et minimum av prøve størrelse bør fortrinnsvis være ikke mindre enn 200, eller 5-20 ganger antallet parametere som skal estimeres [20]. Maktanalyse av SEM ble utført ved hjelp av en web-verktøyet til å generere R kode som kan beregne statistisk styrke til å teste en samvariasjon struktur modell ved hjelp RMSEA [21]. Alle statistiske analyser ble utført ved bruk av EQS 6.2 (multivariat Software, Inc., Encino, California) [18], SPSS statistikk 21 (International Business Machines Corporation, Armonk, NY), og R (Tilgjengelig via http: //www.R- project.org) [22]. Dessverre er en forlengelse av sensitivitetsanalyse ennå ikke implementert i EQS.
Circles indikere uobserverte latente variabler, mens rektangler representerer variabler observert. Gul indikerer en avhengig endogen variabel og grått indikerer en uavhengig eksogen variabel. Vesentlige baner med deres beregnede parameter er vist med heltrukne linjer, mens ubetydelige baner er vist med stiplede linjer (fig 2). Røed piler representerer enten en negativ kausal effekt eller målefeil i modellen. Den blå trekant i midten tyder på at malignitetspotensiale inkluderer tre latente variabler. Koeffisienten er skrevet som R
2. Forkortelser: v, vaskulær invasjon; ly, lymfatisk invasjon; n, lymfeknutemetastase; hist, histologisk grad.
Circles indikere uobserverte latente variabler, mens rektangler representerer variabler observert. Gul indikerer en avhengig endogen variabel og grått indikerer en uavhengig eksogen variabel. Vesentlige baner med deres beregnede parameter er vist med heltrukne linjer, mens ubetydelige baner er vist med stiplede linjer (fig 2). Røed piler representerer enten en negativ kausal effekt eller målefeil i modellen. Den blå trekant i midten tyder på at malignitetspotensiale inkluderer tre latente variabler. Koeffisienten er skrevet som R
2. Forkortelser: v, vaskulær invasjon; ly, lymfatisk invasjon; n, lymfeknutemetastase; hist, histologisk grad.
Circles indikere uobserverte latente variabler, mens rektangler representerer variabler observert. Gul indikerer en avhengig endogen variabel og grått indikerer en uavhengig eksogen variabel. Vesentlige baner med deres beregnede parameter er vist med heltrukne linjer, mens ubetydelige baner er vist med stiplede linjer (fig 2). Røde piler representerer enten en negativ kausal effekt eller målefeil i modellen. Den blå trekant i midten tyder på at malignitetspotensiale inkluderer tre latente variabler. Koeffisienten er skrevet som R
2. Forkortelser: v, vaskulær invasjon; ly, lymfatisk invasjon; n, lymfeknutemetastase; hist, histologisk grad.
Resultater
Kjennetegn på GI kreftpasienter
Som vist i tabell 1 i detalj, ECA pasientene var hovedsakelig mannlige. Tumorstørrelsen av CRC var betydelig mindre enn for andre GI kreftformer. ECA var sannsynligvis til å trenge massivt inn i submucosal lag, mens CRC var sannsynligvis til å trenge litt. GCA var egnet til å skille dårlig sammenlignet med de andre GI kreftformer. ECA invadert sjelden inn i blodkar. Lymfeknutemetastaser ble observert i ECA, GCA, og CRC, i den rekkefølgen av frekvens
Uavhengige prediktive faktorer for lymfeknutemetastase identifisert ved logistikkregresjonsanalyse var som følger:. Inntrengningsdybde (
P
= 0,01), ly (
P
= 1.0e-4), og tumor matrilysinaktivitet uttrykk (
P
= 0,04) for ECA; dybden av penetrasjon (
P
= 0,02), ly (
P
= 4.5E-5), matrilysinaktivitet (
P
= 0,01) for GCA; v (
P
= 0,03), og matrilysinaktivitet (
P
= 1.44E-4) for CRC. Det var bemerkelsesverdig at matrilysinaktivitet uttrykk var det eneste negative prediktor i GCA (tabell 2)
Hypotese I:.? Er malignitetspotensiale bestemmes av vanlige latente variabler
Fordi vi ikke har en betydelig teoretisk modell om udefinert malignitetspotensiale av GI kreft, EFA ble først utført for hver type GI kreft. Som vist i tabell 3, identifisert ura test de tre latente variabler som vi definert som viktige komponenter av maligne potensial i hver type GI kreft. I ECA, to av de tre latente variabler utpekt som invasivitet og stemness var eksogene variabler (figur 1), mens en av de tre latente variabler utpekt som stemness var en eksogen variabel i GCA (fig 2) og CRC (fig 3). Fordi eksogene (uavhengige) variabler ikke ble påvirket av andre variabler, kan disse resultatene reflekterer mer selvstendig progresjon av ECA enn de andre GI kreft. CFA ble deretter utført med direkte oblimin rotasjon [23]. Det var bemerkelsesverdig at kreft stemness både GCA og CRC negativt regulert kreft levedyktighet, mens ECA stemness tilrettelagt levedyktighet. Videre kan GCA stemness direkte å inhibere lymfeknutemetastase. Disse resultatene antydet at GCA og CRC stemness delvis opprettholde normal stamcelle nisje eiendom streng kontroll for å hindre at unormale stamceller fra proliferating ukontrollert. I kontrast, ECA stemness tapt slik nisje kontroll og økt kreft levedyktighet. Den maligne potensial på ECA var mer autonomt og høyere enn for andre GI kreftformer. I CRC, var det vanskelig å definere den maligne potensial ved de samme tre variabler i både ECA og GCA, og innføring av en ny latent variabel, «metastaticity», var nødvendig. Derfor var det store forskjeller mellom de ondartede potensialene av de undersøkte GI kreft
Hypotese II:. Er det store forskjeller i sammenhenger mellom malignt potensial og patologiske parametere
Fordi configural? invariance over GI kreft gruppene ble ikke godkjent, Multigroup SEM [24] kan ikke utføres, noe som sterkt antydet at det var betydelige forskjeller i hver type GI kreft i SEM. For eksempel, i ECA, kunne vi spore de tre banene på årsaks grafen fra en årsaks stamfar (invasivitet og stemness) til en årsakskommer (lymfeknutemetastase): invasivitet → ly → n, invasivitet → dybde → n, stemness → levedyktighet → matrilysinaktivitet → n. I GCA, kan vi spore eneste betydelige banen fra stemness til lymfeknutemetastase, som var trolig negativt regulere lymfeknutemetastase. I CRC, kan vi spore den eneste vei fra metastaticity til lymfeknutemetastase.
Basert på maktanalyse av SEM med en α-nivå på 0,05, estimert effekt av ECA, GCA, og CRC SEM ble beregnet som 0,997, 0,997, og 0,678, henholdsvis [21]. Godhet-of-fit indekser av de etablerte modellene var som følger:. CFI = 1,000 og RMSEA = 0.000 i ECA, CFI = 0,974 og RMSEA = 0,065 i GCA, CFI = 0,909 og RMSEA = 0,113 i CRC
diskusjon
Vi testet to hypoteser i denne SEM. Hypotese jeg er at ondartet potensialet i PT1 GI kreft bestemmes av tre latente variabler inkludert stemness, invasivitet og levedyktighet. Fordi de latente variabler var uforenlige med unntak av antall av variable i de undersøkte GI kreft, hypotese jeg ble avvist. Til tross for dette resultat, SEM indikerer at den maligne potensial kunne defineres i kombinasjon med de latente variabler innført i studien. Hypotese II er at det er betydelige forskjeller i sammenhenger mellom ondartede potensial og patologiske parametere i henhold til opprinnelsen av kreft. Fordi configural invariance over GI kreft gruppene ikke ble godkjent i en Multigroup SEM analyse, ble denne hypotesen bekreftet.
Dessverre, til tross for mange histologiske studier, vi kan fortsatt ikke nøyaktig vurdere metastatisk potensial for kreft [25]. Vurdering og prediksjon av metastatisk potensial av kreft er vanskelig å evaluere direkte. Heldigvis lokoregionalt nodene er nesten alltid det første stedet av metastatisk spredning i PT1 GI kreft. Videre PT1 GI kreftformer har en god prognose i forhold til avansert stadium sykdom. Derfor bør utviklingen av lymfeknutemetastase reflektere den metastatisk og delvis malignitetspotensiale av PT1 GI kreft. Dette er også bakgrunnen for denne studien fokuserer på malignitetspotensiale av PT1 GI kreft.
Målet med SEM-analyse er å finne ut i hvilken grad den hypotesen modellen er støttet av eksempeldata. Selv om den nåværende tverrsnitts, observasjonsdatasett ikke kan gi et sterkt bevis på årsakssammenheng, er en omstendighet der svake krav om årsaks slutning kan gjøres innenfor rammen av nonexperimental data når det er tidsmessig prioritet mellom prediktoren og kriteriet variabler [26] . Fordi prediktor og kriteriet variabler er tilsvare den malignitetspotensiale representert ved hele latente variabler og lymfeknutemetastase (n), henholdsvis beskjedne krav til årsaks slutning mellom latente variabler og lymfeknutemetastase kan gjøres i vårt SEM-analyse.
i ECA, kan vi spore de tre banene på årsaks grafen fra en årsaks stamfar (invasivitet og stemness) til en årsakskommer (n), som ble formidlet gjennom dybde, ly, og matrilysinaktivitet uttrykk (fig 1). Forbløffende nok disse parametrene var samtidig samsvar med prediktive faktorer for lymfeknutemetastaser identifisert av den logistiske regresjonsmodellen (tabell 2). I motsetning til ECA, kunne vi spore bare en direkte vei fra den latente variabelen til lymfeknutemetastase i både GCA og CRC, selv om den logistiske regresjonsmodellen identifisert noen prediktive faktorer fra variabler observert. Disse resultatene tyder på at årsaks slutning av lymfeknutemetastaser i både GCA og CRC fortsatt i stor grad å være avklart ved videre studier.
malignitetspotensiale av ECA inkludert to eksogene og en endogene latente variabler, mens det av både GCA og CRC inkludert en eksogen og to endogene latente variabler. Videre kreft stemness forfremmet kreft celle levedyktighet i ECA, mens den undertrykte levedyktighet i både GCA og CRC. Disse resultatene sannsynligvis gjenspeiler en høyere grad av malignt potensial i ECA enn de andre GI kreft.
Det er noen begrensninger i denne studien. Først fordi bevis for årsakssammenheng er absolutt den sterkeste i eksperimentelle design med tilfeldig oppdraget, videre studier bør gjennomføres med en langsgående design. For det andre, i GCA, var det overbevisende ubetydelige veier til lymfeknutemetastase som avbildet med stiplede linjer i den utviklede modellen (figur 2) på grunn av å sikre godhet-of-fit i den etablerte modellen [26]. Videre RMSEA i CRC var ikke mindre enn 0,08. Videre utforskning av disse modellene vil være nødvendig for å løse disse problemene. For det tredje bør det bekreftes om forfatternes latente variabler ble tilstrekkelig utpekt av ytterligere SEM analyser. Fjerde, clinicopathologic parametere, slik som kjønn (S1 Table) og alder (S2 tabell), som ble observert og eksogene variable, ble ekskludert fra denne analysen på grunn av å unngå kompleksiteten i modellene og feil løsninger. Men hvordan kjønn eller alder påvirker malignitetspotensiale av GI kreft i de andre datasett warrants ytterligere SEM analyser, og dette vil være et veldig interessant spørsmål skal løses i nær fremtid. Femte, statistisk styrke mer enn 0,8 var nødvendig ved å rekruttere flere CRC pasienter. Til slutt, forblir den kliniske betydningen av svulst matrilysinaktivitet uttrykk som skal avklares ved videre studier av GI kreft.
Konklusjon
I konklusjonen, vi undersøkte utfordrende spørsmålet om å vurdere malignitetspotensiale av GI kreft. Vi håper at slik informasjon bidrar til raffinering kliniske behandlinger for GI kreft.
Hjelpemiddel Informasjon
S1 fil. . Normal, Polychoric og Polyserial Korrelasjoner
doi: 10,1371 /journal.pone.0149327.s001 plakater (docx)
S1 Table. Kjønn skjevhet i de patologiske parametere
doi:. 10,1371 /journal.pone.0149327.s002 plakater (docx)
S2 Table. Alder skjevhet i de patologiske parametere
doi:. 10,1371 /journal.pone.0149327.s003 plakater (docx)
Takk
Vi takker Ms. E. Katahira av Sapporo Medical Universitetet for teknisk assistanse.
