Abstract

Fundo

Parâmetros relatados em comentários patológicos foram não avaliar exactamente o potencial maligno dos cancros gastrointestinais. Nossa hipótese é que potencial maligno poderia ser definida por variáveis ​​latentes comuns (hipótese I), mas existem diferenças substanciais nas associações entre os parâmetros possíveis e patológicas malignas de acordo com a origem de cânceres gastrointestinais (hipótese II). Nós lançar luz sobre estas questões por modelagem de equações estruturais.

Materiais e Métodos

Foi realizado um estudo transversal de 217 esôfago, 192 gástrica, e 175 doentes com cancro colorectal que foram submetidos a cirurgia curativa consecutivamente para os seus cancros patológicas fase I em Keiyukai Sapporo Hospital. variáveis ​​latentes identificadas pela análise de fatores e sete parâmetros patológicos convencionais foram introduzidos na análise de equações estruturais.

Resultados

Como as variáveis ​​latentes foram díspares, exceto para o seu número, “três” na gastrointestinal examinou cancros, a primeira hipótese foi rejeitada. Porque invariância configural através cancros gastrointestinais não foi aprovada, a segunda hipótese foi verificada. Poderíamos rastrear os três caminhos significativos no gráfico causal de variáveis ​​latentes para metástase linfática, que foram mediadas através de profundidade, invasão linfática e matrilisina expressão no câncer de esôfago, enquanto que apenas um caminho significativo pode ser rastreada tanto no câncer gástrico e colorretal. Duas das três variáveis ​​latentes foram exógena em câncer de esôfago, enquanto um fator exógeno foi nos outros cancros gastrointestinais. stemness Cancer promovido viabilidade em câncer de esôfago, mas foi suprimida em outros.

Conclusão

Estes resultados refletem o potencial maligno de câncer de esôfago é maior do que a dos outros cancros gastrointestinais. Tais informações podem contribuir para aperfeiçoar tratamentos clínicos para câncer gastrointestinal

Citation:. Shimizu H, Arimura Y, Onodera K, Takahashi H, Okahara S, Kodaira J, et al. (2016) potencial maligno dos cancros gastrointestinais avaliada por modelagem de equações estruturais. PLoS ONE 11 (2): e0149327. doi: 10.1371 /journal.pone.0149327

editor: Rupesh Chaturvedi, Jawaharlal Nehru University, Índia |

Recebido: 21 Agosto, 2015; Aceito: 29 de janeiro de 2016; Publicação: 18 de fevereiro de 2016

Direitos de autor: © 2016 Shimizu et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Data Availability:. Todos relevante os dados estão dentro do papel

financiamento:.. os autores não têm apoio ou financiamento para relatar

Conflito de interesses:. os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

Os termos populares “potencial maligno” ou “doença maligna biológico” da gastrointestinais (GI) cancros, incluindo o esôfago (ECA), gástrica (GCA), e cancro colorectal (CRC) são versáteis para usar em prática, mas equívoca para definir em teoria. No entanto, os parâmetros patológicos, tais como a profundidade da penetração do tumor de, grau do cancro, invasão linfática, e metástase de linfonodo, são comumente usados ​​para avaliar o potencial maligno, tal como curabilidade por ressecção endoscópica em cancros GI [1-4]. No entanto, cada parâmetro deverá ter vários significados clínicas que reflectem o potencial maligno, tais como o risco de disseminação metastática. Portanto, não somos capazes de traduzir de forma adequada e utilizar as informações a partir preexistente comentários patológicas de câncer gastrointestinal. Em contraste com comentários patológicas convencionais [5-8], que anteriormente sugeriu expressão matrilisina tumor pode prever o potencial metastático de estágio patológico I (pT1) cancros do cólon e do reto [9]. Felizmente, nós loco-regionais são quase invariavelmente o local inicial da propagação metastática em cancros gastrointestinais pT1. Portanto, o desenvolvimento de metástases linfonodais deve refletir o potencial metastático e em parte maligna do tumor primário de cancros gastrointestinais pT1. . Neste estudo, para avaliar o potencial metastático mal definido, introduzimos modelagem de equações estruturais (SEM) com foco em cancros gastrointestinais pT1 em pacientes que se submeteram à cirurgia

Em geral, SEM engloba dois componentes: medição e modelos estruturais [10]. O modelo de avaliação especifica a relação entre as variáveis ​​latentes e observadas, enquanto que o modelo estrutural identifica relações específicas entre as variáveis ​​latentes. SEM permite testar associações diretos, indiretos ou mediados e totais hipótese de variáveis ​​latentes entre si e entre as variáveis ​​latentes observados e não observados. Portanto, SEM pode analisar as relações entre as variáveis ​​teóricas de interesse primário, sem os efeitos sendo confundidos por erros de medição [11]. Além disso, permite a análise simultânea de SEM do efeito de múltiplas variáveis ​​independentes em várias variáveis ​​dependentes, enquanto que múltiplos testes de análise de regressão permite a avaliação de apenas uma variável dependente de cada vez. Neste contexto, os termos usuais de variáveis ​​dependentes e independentes são menos apropriado porque a variável dependente em uma equação pode ser uma variável independente em outra equação. Por esta razão, as variáveis ​​em um modelo são chamados quer endógena ou exógena [11].

A premissa de MEV é para determinar se um modelo teórico é suportado pelos dados recolhidos. Assim, propõe-se duas hipóteses neste estudo. I hipótese é que o potencial maligno de cancros GI pT1 pode ser determinado por variáveis ​​latentes comuns. Hipótese II é que existem diferenças substanciais nas associações entre os parâmetros possíveis e patológicas malignas de acordo com a origem do câncer. Nosso principal objetivo foi verificar essas hipóteses por SEM.

Materiais e Métodos

Os participantes do estudo

Foi realizado um estudo transversal envolvendo três grupos de pacientes com câncer pT1 GI, definida como a invasão do tumor na submucosa, que passou por uma cirurgia curativa em Keiyukai Sapporo Hospital: 217 pacientes consecutivos com o ECA (masculino /feminino = 203/14, idade: 41-82 anos), 192 pacientes com GCA (masculino /feminino = 136/56, idade: 33-91 anos) e 175 pacientes CRC (masculino /feminino = 123/52, idade: 31-81). Todos os pacientes foram inscritos durante o período de recrutamento de 10 anos a partir de março 2004 a abril de 2014 (Tabela 1). Todos os tumores de esôfago eram carcinoma de células escamosas, enquanto outros eram adenocarcinomas. características clinicopatológicas foram classificados de acordo com o TNM (tumor, nós, metástase) a classificação da União de Controle do Câncer Internacional [12]. Foram excluídos pacientes com vários cânceres primários, câncer hereditário, e doença inflamatória intestinal idiopática. Todos os participantes forneceram consentimento informado por escrito com base na Declaração de Helsinki (1964, 1975, alterado em 1983, 2003 e 2008) da Associação Médica Mundial. O estudo foi aprovado pelo conselho de revisão institucional da Keiyukai Sapporo Hospital e Comité das University Medical Sapporo Ética. dados clínico-patológicos foram recuperados a partir dos registros médicos e patológicos (Tabela 1).

Os dados demográficos e medidas

As características clinicopatológicas dos pacientes foram analisados ​​de acordo com os parâmetros patológicos, tais como tumor profundidade de penetração, cancro grau histológico (bem, carcinoma moderadamente, e mal diferenciados são abreviados como se bem, modificação, e pOR, respectivamente), invasão linfático /vascular (LY /v), metástase linfática (N), o tamanho do tumor, a idade , sexo e expressão matrilisina. As medições de parâmetros patológicos foram baseados na classificação japonesa de cancro gástrico /esofágica /colorrectal como se segue [13-15]. A profundidade de penetração foi pontuado como submucosa invasão 1 (SM1), SM2, ou Sm3, em que SM2 foi definida entre SM1 (ligeira invasão foi definido quando o tumor invadiu o terço superior da camada submucosa) e Sm3 (invasão maciça foi definida quando o tumor invadiu a terceira camada inferior) [13]. Neste estudo, a subclassificação do sm1 a 3 foi comumente adotada em cancros tanto gástricas e colorretal, bem como cânceres de esôfago por causa de analisar simultaneamente com SEMs multigrupo. O grau de diferenciação foi pontuada de acordo com bem como 1, modificação como 2 ou POR como 3, ly como negativo ou positivo 0 1, v como negativo ou positivo 0 1 e n como negativa 0 ou positivo 1. Todos os dados foram recuperados retrospectivamente a partir das avaliações patológicas e registros médicos.

matrilisina imunohistoquímica e avaliação

, secções embebidas em parafina fixadas em formalina Arquivo histoquímica usando uma técnica avidina-biotina peroxidase padrão utilizando LSAB2 System-HRP (Dako , Glostrup, Dinamarca) como recomendado pelo fabricante. O anticorpo monoclonal de ratinho foi contra metaloproteinase de matriz-7 humana (também conhecida como matrilisina) (141-7B2; Daiichi Fine Chemical, Toyama, Japão). O critério mais simples de avaliar imunorreatividade foi adotada de acordo com um princípio de tudo ou nada. A matrilisina imunocoloração foi julgado como basilar fornecida positiva e /ou coloração citoplasmática foram observadas na extremidade invasiva. Evitando viés do observador, dois pesquisadores independentes (KO e KY) avaliou toda a imunocoloração de forma cega.

A análise dos dados

As estatísticas descritivas foram resumidos como distribuições de frequências para os dados categóricos, e os meios e padrão desvios de dados contínuos. Para fins descritivos, estatísticas univariadas foram realizadas utilizando as características demográficas. Os dados demográficos, tais como idade, sexo, tamanho do tumor, profundidade de penetração, o grau do tumor, ly, v, n, e matrilisina expressão foram correlacionados a examinar suas associações estatísticas (significância estatística:

P Art 0,05).

SEMs não recursivo de cânceres gastrointestinais estão representados nas figuras 1-3. As três variáveis ​​latentes, F1-3, foram identificados por análise fatorial exploratória (EFA), com uma rotação oblíqua direto como um precursor para a análise factorial confirmatória (CFA). Os sete parâmetros patológicos, incluindo LY, V, N, profundidade de penetração, a expressão matrilisina, tamanho do tumor, e o grau histológico, foram introduzidos na análise SEM como variáveis ​​observados. O modelo foi avaliado estatisticamente pelo

t

-Testes de todos os caminhos, e

r

2 valores ou quadrado várias correlações foram calculados. Além disso, o modelo foi modificado pela multivariada Largrange Multiplicador e teste de Wald [16]. Não houve falta de dados nesta análise SEM. manipulação detalhada dos dados binários em variáveis ​​ordinais ou categóricas, como v, ly, n, profundidade, matrilisina expressão, e grau, não é explicado aqui, mas depende de modificação da abordagem ” Lee- Poon-Bentler “usando policóricas e polyserial coeficientes de correlação [17]. Estatística estimativa de parâmetros empregou o método de probabilidade máxima com a opção ” robusto “implementado no software [18] (ver texto 1 em Arquivo S1 para detalhes). Para avaliar quão bem o modelo de ajuste com os dados, o índice de ajuste comparativo (CFI), e da raiz quadrada média do erro de aproximação (RMSEA) foram utilizados como índices de bondade de ajuste. De acordo com critérios convencionais, TPI 0,95 e RMSEA 0,08 indicar um ajuste aceitável, e TPI 0,97 e RMSEA 0,05 indicam um bom ajuste [19]. O tamanho da amostra foi determinado por uma regra geral que é que a dimensão mínima da amostra deve ser de preferência não menos do que 200 ou 5-20 vezes o número de parâmetros a ser estimado [20]. análise de poder do SEM foi realizada utilizando um utilitário web para gerar o código R que podem calcular o poder estatístico para testar um modelo de estrutura de covariância utilizando RMSEA [21]. Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando EQS 6,2 (multivariada Software, Inc., Encino, CA) [18], SPSS Statistics 21 (International Business Machines Corporation, Armonk, NY) e R (Disponível através http: //www.R- project.org) [22]. Infelizmente, uma extensão da análise de sensibilidade ainda não está implementado na EQS.

Circles indicam variáveis ​​latentes não observados, enquanto retângulos representam variáveis ​​observadas. Amarelo indica uma variável endógena dependente e cinza indica uma variável exógena independente. caminhos significativas com o parâmetro estimado são mostrados por linhas a cheio, enquanto caminhos insignificantes são mostrados por linhas a tracejado (Fig 2). setas Rred representar um efeito causal negativo ou erros de medição dentro do modelo. O triângulo azul no centro sugere que o potencial maligno inclui três variáveis ​​latentes. Coeficiente de determinação é escrito como R

2. Abreviaturas: V, invasão vascular; ly, invasão linfática; n, metástases linfonodais; hist, grau histológico.

Circles indicam variáveis ​​latentes não observados, enquanto retângulos representam variáveis ​​observadas. Amarelo indica uma variável endógena dependente e cinza indica uma variável exógena independente. caminhos significativas com o parâmetro estimado são mostrados por linhas a cheio, enquanto caminhos insignificantes são mostrados por linhas a tracejado (Fig 2). setas Rred representar um efeito causal negativo ou erros de medição dentro do modelo. O triângulo azul no centro sugere que o potencial maligno inclui três variáveis ​​latentes. Coeficiente de determinação é escrito como R

2. Abreviaturas: V, invasão vascular; ly, invasão linfática; n, metástases linfonodais; hist, grau histológico.

Circles indicam variáveis ​​latentes não observados, enquanto retângulos representam variáveis ​​observadas. Amarelo indica uma variável endógena dependente e cinza indica uma variável exógena independente. caminhos significativas com o parâmetro estimado são mostrados por linhas a cheio, enquanto caminhos insignificantes são mostrados por linhas a tracejado (Fig 2). As setas vermelhas representam quer um efeito causal negativo ou erros de medição dentro do modelo. O triângulo azul no centro sugere que o potencial maligno inclui três variáveis ​​latentes. Coeficiente de determinação é escrito como R

2. Abreviaturas: V, invasão vascular; ly, invasão linfática; n, metástases linfonodais; hist, grau histológico.

Resultados

Características de pacientes com câncer GI

Como mostrado na Tabela 1, em detalhe, os pacientes ECA eram predominantemente do sexo masculino. O tamanho do tumor de CRC foi significativamente menor do que a de outros cancros gastrointestinais. ECA era susceptível de penetrar em massa na camada submucosa, enquanto CRC era susceptível de penetrar ligeiramente. GCA era susceptível de diferenciar mal comparado com os outros cancros gastrointestinais. ECA invadiu raro na vasculatura. metástases linfáticas foram observadas no ECA, GCA, e CRC, nessa ordem de frequência

fatores preditivos independentes para metástase em linfonodo identificado por análise de regressão logística foram os seguintes:. profundidade de penetração (

P

= 0,01), ly (

P

= 1.0E-4), e expressão matrilisina tumor (

P

= 0,04) para o TCE; profundidade de penetração (

P

= 0,02), ly (

P

= 4.5E-5), matrilisina (

P

= 0,01) para GCA; v (

P

= 0,03), e matrilisina (

P

= 1.44E-4) para CRC. Foi interessante notar que a expressão matrilisina foi o único preditor negativo em GCA (Tabela 2)

Hipótese I:.? É potencial maligno determinado por variáveis ​​latentes comuns

Porque não tínhamos um modelo teórico substancial relativa ao potencial maligno indefinido de cancros gastrointestinais, EFA foi realizada pela primeira vez para cada tipo de câncer gastrointestinal. Como mostrado na Tabela 3, o teste de cascalho identificadas as três variáveis ​​latentes que definimos como componentes essenciais do potencial maligno em cada tipo de cancro gastrointestinal. Em ECA, duas das três variáveis ​​latentes designados como invasividade e stemness foram variáveis ​​exógenas (Fig 1), enquanto uma das três variáveis ​​latentes designados como stemness foi uma variável exógena na ACG (Fig 2) e CRC (Figura 3). Porque as variáveis ​​exógenas (independentes) não foram afetados por outras variáveis, esses resultados podem refletir mais a progressão autónoma da ECA do que os outros cancros gastrointestinais. CFA foi posteriormente realizada com rotação oblíqua directo [23]. Foi notável que stemness câncer em ambos GCA e CRC regulada negativamente a viabilidade do câncer, enquanto ECA stemness viabilidade facilitada. Além disso, GCA stemness pode inibir diretamente linfonodo metástases. Estes resultados sugerem que ACG e CRC stemness manter parcialmente a propriedade normal nicho de células-tronco de um controlo apertado para impedir que as células-tronco anormais de proliferar descontroladamente. Em contraste, a ECA stemness perdeu esse controle nicho e viabilidade câncer avançado. O potencial maligno da ECA foi mais autónoma e mais alto do que o de outros cancros gastrointestinais. No CRC, era difícil definir o potencial maligno pelas mesmas três variáveis, tanto na ECA e GCA, ea introdução de uma nova variável latente ‘, metastaticity’, era necessário. Consequentemente, houve diferenças substanciais entre os potenciais malignos dos cânceres gastrointestinais examinados

Hipótese II:. Há diferenças substanciais nas associações entre potencial maligno e os parâmetros patológicos

Porque configural? invariância entre grupos de câncer de GI não foi aprovado, multigrupo SEM [24] não pôde ser executada, o que fortemente sugerido que havia diferenças substanciais em cada tipo de câncer gastrointestinal na SEM. Por exemplo, no ECA, poderíamos traçar os três caminhos no gráfico causal de um ancestral causal (invasão e stemness) para um descendente de causalidade (linfonodo metástases): invasão → ly → n, invasão → profundidade → n, stemness → viabilidade → matrilisina → n. Em GCA, poderíamos traçar o único caminho significativo a partir stemness a metástase linfática, que era susceptível de regular negativamente linfonodo metástases. No CRC, poderíamos traçar o único caminho a partir metastaticity a metástase ganglionar.

Com base na análise poder do SEM, com um nível de α de 0,05, o poder estimado de ECA, GCA, e CRC SEM foi calculado como 0,997, 0,997, e 0,678, respectivamente [21]. Goodness-of-fit índices dos modelos estabelecidos foram os seguintes:. CFI = 1,000 e RMSEA = 0,000 no ECA, CFI = 0,974 e RMSEA = 0,065 na ACG, CFI = 0,909 e RMSEA = 0,113 no CRC

discussão

Foram testadas duas hipóteses nesta SEM. I hipótese é que o potencial maligno de cancros GI pT1 é determinada por três variáveis ​​latentes incluindo stemness, invasão e viabilidade. Porque as variáveis ​​latentes foram díspares, exceto para o número de variáveis ​​nos cancros gastrointestinais examinados, hipótese que foi rejeitado. Apesar deste resultado, o SEM indicaram que o potencial maligno poderia ser definida, em combinação com as variáveis ​​latentes introduzidas no estudo. Hipótese II é que existem diferenças substanciais nas associações entre os parâmetros possíveis e patológicas malignas de acordo com a origem dos cancros. Porque invariância configural entre os grupos do cancro GI não foi aprovado em uma análise SEM grupos múltiplos, esta hipótese foi verificada.

Infelizmente, apesar de muitos estudos histológicos, ainda não podemos avaliar exatamente o potencial metastático do câncer [25]. Avaliação e previsão do potencial metastático do câncer é difícil de avaliar diretamente. Felizmente, nós loco-regionais são quase invariavelmente o local inicial da propagação metastática em cancros gastrointestinais pT1. Além disso, os cancros pT1 GI tem um bom prognóstico em relação a doença em estágio avançado. Portanto, o desenvolvimento de metástases linfonodais deve refletir o potencial metastático e em parte maligno dos cancros gastrointestinais pT1. Esta é a razão do estudo atual com foco no potencial maligno dos cancros gastrointestinais pT1.

O objetivo da análise SEM é determinar a extensão em que o modelo hipotético é apoiada por dados de amostra. Embora a corrente transversal, conjunto de dados de observação não pode fornecer uma forte evidência de causalidade, uma circunstância em que reivindicações fracas para inferência causal pode ser feita no contexto de dados não experimental é quando há precedência temporal entre as variáveis ​​de previsão de critério e de [26] . Porque as variáveis ​​de previsão e critério são correspondem ao potencial maligno representado por variáveis ​​latentes integrais e metástases em linfonodos (n), respectivamente, reivindicações modestas para inferência causal entre as variáveis ​​latentes e metástases em linfonodos pode ser feita em nossa análise SEM.

ECA, que poderia seguir os três caminhos no gráfico causal a partir de um antepassado de causalidade (invasividade e stemness) para um descendente de causalidade (n), que eram mediados através de profundidade, LY, e matrilisina expressão (figura 1). Curiosamente, estes parâmetros estavam em conformidade simultânea com fatores preditivos de metástases em linfonodos identificados pelo modelo de regressão logística (Tabela 2). Em contraste com a ECA, poderíamos traçar apenas uma caminho direto a partir da variável latente para metástase linfática, tanto GCA e CRC, embora o modelo de regressão logística identificou alguns fatores preditivos de variáveis ​​observadas. Estes resultados sugerem que a inferência causal de metástases linfonodais em ambos os GCA e CRC permanece em grande parte a ser esclarecido por estudos posteriores.

O potencial maligno da ECA incluiu dois exógena e uma variáveis ​​latentes endógenas, ao passo que tanto GCA e CRC incluído um exógenos e endógenos duas variáveis ​​latentes. Além disso, stemness câncer promovido a viabilidade das células de câncer no ECA, que é reprimida viabilidade, tanto GCA e CRC. Estes resultados provavelmente refletem um maior grau de potencial maligno na ECA do que os outros cancros gastrointestinais.

Há algumas limitações neste estudo. Em primeiro lugar, porque as provas de causalidade é, certamente, o mais forte em modelos experimentais com atribuição aleatória, novos estudos devem ser realizados com um projeto longitudinal. Em segundo lugar, na ACG, havia caminhos compellingly insignificantes para metástase linfonodal como representado por linhas pontilhadas no modelo desenvolvido (Fig 2) por causa de assegurar o bem-of-fit no modelo estabelecido [26]. Além disso, em RMSEA CRC não era inferior a 0,08. Maior exploração desses modelos serão necessários para resolver esses problemas. Em terceiro lugar, ele deve ser confirmado se as variáveis ​​latentes dos autores foram adequadamente designado por outras análises SEM. Em quarto lugar, os parâmetros clínico-patológicas, como sexo (S1 Table) e idade (S2 Table), que foram observados e variáveis ​​exógenas, foram excluídos na análise por causa de evitar complexidade dos modelos e soluções inadequadas. No entanto, como sexo ou idade afeta o potencial maligno dos cancros gastrointestinais nos outros conjuntos de dados mandados de novas análises SEM, e isso seria uma questão muito interessante para ser resolvido no futuro próximo. Em quinto lugar, poder estatístico mais de 0,8 foi exigido por recrutar mais pacientes com CCR. Finalmente, o significado clínico de expressão matrilisina tumor ainda precisa ser esclarecida por estudos de cancros gastrointestinais.

Conclusão

Em conclusão, examinamos a questão desafiadora de avaliar o potencial maligno dos cancros gastrointestinais. Esperamos que tal informação contribui para tratamentos clínicos de refino para cânceres gastrointestinais.

Informações de Apoio

S1 Arquivo. . Normal, policóricas e Polyserial Correlações

doi: 10.1371 /journal.pone.0149327.s001

(DOCX)

S1 Table. viés de gênero nos parâmetros patológicos

doi:. 10.1371 /journal.pone.0149327.s002

(DOCX)

S2 Table. viés de idade nos parâmetros patológicos

doi:. 10.1371 /journal.pone.0149327.s003

(DOCX)

Reconhecimentos

Agradecemos Ms. E. Katahira de Sapporo Medical Universidade para assistência técnica.