Diagnostic significance of CA-62 cancer antigen for early detection and differential diagnosis of non-small cell lung cancer: results of the blind clinical trials

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The combination of several diagnostic methods is used to predict treatment outcomes, assess overall survival, and increase the positive predictive value of detecting malignant lung and bronchial tumors.

Aim. To evaluate the diagnostic value of the CLIA-СА-62 chemiluminescence immunoassay reagent kit for the detection of early (Ia–IIb) and advanced (IIIa–c) stages of lung cancer (LC) in a double-blind clinical study and to assess the use of the CA-62 cancer antigen as a supportive decision-making tool in LC diagnosis in patients with suspicious changes on the tomogram or as a tool for pre-screening of LC prior to computed tomography (CT) to increase diagnostic sensitivity in the detection of early (I and II) stages of LC.

Materials and methods. A blinded clinical study was conducted on 304 clinically verified serum samples, including 141 samples from patients with non-small cell LC (NSCLC), 133 healthy volunteers, and 30 chronic obstructive pulmonary disease patients. Quantification of other well-known tumor markers used in the diagnosis of LC (CEA, CA-125, CA 15-3, CA 19-9, CYFRА 21-1, NSE, and SCC), as well as the CA-62 marker in all serum samples was performed using electrochemiluminescent immunoassay Elecsys CA-125, ELECSYS CA 19-9, ELECSYS CYFRА 21-1 and ELECSYS SCC (COBAS, Roche Diagnostics GmbH, Germany, EU), enzyme-linked immunoassay CA 15-3-ELISA-BEST, CEA-ELISA-BEST, NSE-ELISA-BEST (AO Vector-Best, Russia) and chemiluminescent immunoassay CLIA-СА-62 (JVS Diagnostics, Skolkovo, Moscow, Russia).

Results. CA-62 glycoprotein showed the highest level of expression at stage I NSCLC (12 745 U/mL) compared to other tumor markers studied and remained very high at the later stages of cancer: stage II (11 261 U/mL) and stage III (10 220 U/mL). A comparative analysis of the ROC curves of the most promising tumor markers CEA, CYFRA 21-1, SCC, and CA-62 for the entire NSCLC cohort versus all healthy volunteers and patients with chronic obstructive pulmonary disease showed a significant difference in the area under the curve between CA-62 (AUC 0.981) and other markers: CEA (AUC 0.84)> CYFRA 21-1 (AUC 0.753)>SCC (AUC 0.682). When detecting early stages (I and II) of NSCLC, a comparison of the sensitivity of the studied tumor markers showed the following pattern: CA-62 (92%)>CEA (37%)>CYFRA 21-1 (9%) and SCC (9%)>NSE (4.5%)>CA-125 (3%)>CA 15-3 (1.5%)>CA 19–9 (1%). In contrast to the CEA, CA 15-3, CA-125, NSE, CA 19-9, CYFRA 21-1, and SCC tumor markers, which are expressed proportionally to tumor growth, the epithelial carcinoma marker CA-62 showed the highest diagnostic indicators in the detection of LC early stages (I–II): sensitivity 92.5%, specificity 96.3%, positive predictive value 91.2%, NPV 97%, with 95% accuracy of LC detection with biopsy.

Conclusion. The study results showed that in order to increase the specificity of computed tomography in diagnosing LC in patients with suspicious lesion on the CT scan on the tomogram, the use of the carcinoma-specific marker CA-62 can improve the interpretation of the localized focus visualized and increase the accuracy of differential diagnosis at the early stages of LC to 96%, thus contributing to an increase of the overall survival among patients with lung cancer. Of the entire panel of markers, only glycoprotein CA-62 showed a strong correlation with histology (kappa 0.91) in identifying the malignant process with inconclusive results of low-dose CT (LDCT). In the future, introducing the CA-62 marker to the current system for assessing the LC risk as a pre-screening for LDCT can improve the detection of early LC by reducing false-positive results. Once introduced into existing screening programs, it can help significantly reduce the number of patients who need LDCT, decreasing the workload of LDCT and reducing radiation exposure.

About the authors

Janneta R. Tcherkassova

JVS Diagnostics LLC

Email: janneta_tcherkassova@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0002-9074-7233
SPIN-code: 4166-2280
Scopus Author ID: 51162065700

Cand. Sci. (Chem.), JVS Diagnostics LLC

Russian Federation, Moscow

Anna I. Prostyakova

Shemyakin and Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry

Author for correspondence.
Email: prostyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5922-6600
SPIN-code: 6625-0507
Scopus Author ID: 29567590900
ResearcherId: H-5123-2016

Cand. Sci. (Chem.), Shemyakin and Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry

Russian Federation, Moscow

Sergei A. Tsurkan

JVS Diagnostics LLC

Email: sergeitsurkan@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0030-1802
SPIN-code: 5645-2279
Scopus Author ID: 947434

Cand. Sci. (Pharmaceut.), JVS Diagnostics LLC

Russian Federation, Moscow

Nikolai V. Suganov

JVS Diagnostics LLC

Email: nickol699@gmail.com
SPIN-code: 5359-8202
Scopus Author ID: 1015756

Surgeon, Medical advisor at JVS Diagnostics LLC

Russian Federation, Moscow

Alexander M. Boroda

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: boroda_a_m@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-4196-6042
Scopus Author ID: 56485884100

Res. Officer, Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

Angelina V. Zhilenkova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: zhilenkova_a_v@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-0060-2197

Res. Assist., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Moscow

Juliya N. Pirogova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: pirogova_yu_n@staff.sechenov.ru

Res. Assist., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Moscow

Zaiana D. Sangadzhieva

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: sangadzhieva_z_d@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-0780-5277
ResearcherId: HDM-7418-2022

Res. Assist., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

Aleksandr S. Rusanov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: rusanov_a_s@staff.sechenov.ru
SPIN-code: 4785-2353
Scopus Author ID: 1128527

Res. Assist., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

Aleksandr A. Rozhkov

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: rozhkov_a_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-6520-3031

Res. Assist., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

Anastasia S. Fatyanova

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: prostyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5004-8307
SPIN-code: 2673-4625

Assoc. Prof., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

Natalia M. Nikitina

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: nikitina_n_m@staff.sechenov.ru

Res. Assist., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

Nikolay N. Bagmet

Petrovsky National Research Centre of Surgery

Email: bagmetn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8325-4409

D. Sci. (Med.), Petrovsky National Research Centre of Surgery

Russian Federation, Moscow

Marina I. Sekacheva

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: sekacheva_m_i@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-0015-7094
SPIN-code: 4801-3742
Scopus Author ID: 24342526600
ResearcherId: AAP-7426-2020

D. Sci. (Med.), Prof., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Russian Federation, Moscow

References

  1. Cancer today. Available at: https://gco.iarc.fr/today/data/factsheets/cancers/15-Lung-fact-sheet.pdf. Accessed: 15.01.2023.
  2. Состояние онкологической помощи населению России в 2020 году. Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2021 [Sostoianiie onkologicheskoi pomoshchi naseleniiu Rossii v 2020 godu. Pod red. AD Kaprina, VV Starinskogo, AO Shakhzadovoi. Moscow: MNIOI im. PA Gertsena − filial FGBU “NMITS radiologii” Minzdrava Rossii, 2021 (in Russian)].
  3. Siegel RL, Miller KD, Fuchs HE, et al. Cancer statistics, 2022. CA Cancer J Clin. 2022;72(1):7-33. doi: 10.3322/caac.21708
  4. Verma M. Cancer Epidemiology. USA, 2009 Humana Totowa, NJ. doi: 10.1007/978-1-60327-492-0
  5. Chaput G, Del Giudice ME, Kucharski E. Cancer screening in Canada: What's in, what's out, what's coming. Can Fam Physician. 2021;67(1):27-9. doi: 10.46747/cfp.670127
  6. Screening for Lung Cancer US Preventive Services Task Force Recommendation Statement. JAMA. 2021;325(10):962-70. doi: 10.1001/jama.2021.1117
  7. AJCC Cancer Staging Manual. 8th Edition. Eds MB Amin, SB Edge, FL Greene. 2017.
  8. Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical Methods for Rates and Proportions, 3rd ed. New York: Wiley. 2003.
  9. Единое цифровое пространство лучевой диагностики. Режим доступа: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/047/964/original/%D0%95%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE_%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%28%D0%B3._%D0%9C%D0%BE%D1%81%D0%BA%D0%B2%D0%B0%29.pdf?1571848385. Ссылка активна на 15.01.2023 [Unified digital space of radiation diagnostics. Available at: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/047/964/original/%D0%95%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE_%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B4%D0%B8%D0%B0%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8_%28%D0%B3._%D0%9C%D0%BE%D1%81%D0%BA%D0%B2%D0%B0%29.pdf?1571848385. Accessed: 15.01.2023 (in Russian)].
  10. Okamura K, Takayama K, Izumi M, et al. Diagnostic value of CEA and CYFRA 21-1 tumor markers in primary lung cancer. Lung Cancer. 2013;80(1):45-9. doi: 10.1016/j.lungcan.2013.01.002
  11. Fielda JK, Vulkanb D, Daviesa MPA, et al. Lung cancer mortality reduction by LDCT screening: UKLS randomized trial results and international meta-analysis. Lancet Reg Health Eur. 2021;10:100179. doi: 10.1016/j.lanepe.2021.100184
  12. Krilaviciute A, Brenner H. Low positive predictive value of computed tomography screening for lung cancer irrespective of commonly employed definitions of target population. Int J Cancer. 2021;149(1):58-65. doi: 10.1002/ijc.33522
  13. Sun J, Chen X, Wang Y. Comparison of the diagnostic value of CEA combined with OPN or DKK1 in non-small cell lung cancer. Oncol Lett. 2020;20(3):3046-52. doi: 10.3892/ol.2020.11846
  14. Jett JR, Peek LJ, Fredericks L, et al Audit of the autoantibody test, EarlyCDT®-Lung, in 1600 patients: An evaluation of its performance in routine clinical practice. Lung Cancer. 2014;83(1):51-5. doi: 10.1016/j.lungcan.2013.10.008
  15. Dama E, Melocchi V, Mazzarelli F, et al. Non-Coding RNAs as Prognostic Biomarkers: A miRNA Signature Specific for Aggressive Early-Stage Lung Adenocarcinomas. Noncoding RNA. 2020;6(48):1-13. doi: 10.3390/ncrna6040048
  16. Molina R, Augé JM, Bosch X, et al. Usefulness of serum tumor markers, including progastrin-releasing peptide, in patients with lung cancer: correlation with histology. Tumour Biol. 2009;30(3):121-9. doi: 10.1159/000224628
  17. Molina R, Auge JM, Escudero JM, et al. Mucins CA 125, CA 19.9, CA 15.3 and TAG-72.3 as tumor markers in patients with lung cancer: comparison with CYFRA 21-1, CEA, SCC and NSE. Tumour Biol. 2008;29(6):371-80. doi: 10.1159/000181180
  18. Gilchrist JM. Weighted 2 x 2 kappa coefficients: recommended indices of diagnostic accuracy for evidence-based practice. J Clin Epidemiol. 2009;62(10):1045-53. doi: 10.1016/j.jclinepi.2008.11.012

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Proportion of serum samples with elevated levels of markers in analysis groups.

Download (67KB)
3. Fig. 2. Comparison of ROC curves for CEA, CYFRA 21-1, SCC, and CA-62 markers for patients with all stages of non-small cell lung cancer (NSCLC) vs. all healthy individuals and patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD).

Download (93KB)
4. Fig. 3. Comparison of ROC curves for CEA, CYFRA 21-1, SCC, and CA-62 markers for patients with early-stage NSCLC versus COPD patients.

Download (89KB)
5. Fig. 4. Comparison of ROC curves for CEA, CYFRA 21-1, SCC, and CA-62 markers for patients with all stages of NSCLC versus COPD patients.

Download (93KB)

Copyright (c) 2023 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».