Nomogram incorporating CD44v6 and clinicopathological factors to predict lymph node metastasis for early gastric cancer

Abstract

Background. Treatment strategy for early gastric cancer depends on the probability of lymph node metastasis. The aim of this study is to develop a nomogram predicting lymph node metastasis in early gastric cancer using clinicopathological factors and biomarkers. Methods. A literature review was performed to identify biomarkers related to lymph node metastasis in gastric cancer. Seven markers were selected and immunohistochemistry was performed in 336 early gastric cancer tissues. Based on the multivariable analysis, a prediction model including clinicopatholgical factors and biomarkers was developed, and benefit of adding biomarkers was evaluated using the area under the receiver operating curve and net reclassification improvement. Cell proliferation, invasion and migration assays in gastric cancer cell line were performed to evaluate function of the biomarker, and metastasis was also studies in mouse model. Results. Of the seven biomarkers studied, α1 catenin and CD44v6 were significantly associated with lymph node metastasis. A conventional prediction model, including tumor size, histological type, lymphatic blood vessel invasion, and depth of invasion, was developed. Then, a new prediction model including both clinicopathological factors and CD44v6 was developed. Net reclassification improvement analysis revealed a significant improvement of predictive performance by the addition of CD44v6, and a similar result was shown in the internal validation using bootstrapping. Prediction nomograms were then constructed based on these models. Knockdown or overexpression of CD44v6 revealed to decrease or increase cell proliferation, migration, and invasion, respectively. In the mouse model, CD44v6 overexpression showed higher metastases ability compared with negative control. Conclusions. Overexpression of CD44v6 was a significant predictor of lymph node metastasis in early gastric cancer. The prediction nomograms incorporating CD44v6 can be useful to determine treatment plans in patients with early gastric cancer.

연구배경: 조기위암에 대한 치료 방침은 림프절 전이의 가능성에 따라 달라진다. 본 연구의 목표는 임상병리학적 특징과 생물학적 표지자를 이용하여, 조기위암에서 림프절 전이를 예측하는 노모그램을 개발하는 것이다. 재료 및 방법: 위암에서 림프절 전이와 관련된 생물학적 표지자를 찾기 위해 문헌검색을 시행하였다. 일곱 종류의 생물학적 표지자를 선택하여 336개 조기위암 조직에서 면역염색을 시행하였다. 다변량분석을 기반으로 임상병리학적 특징과 생물학적 표지자를 포함한 예측모델을 개발하였고, 반응자작용특성 곡선의 면적 및 순수재배열증진분석을 이용하여 기존 모델에 생물학적 표지자를 추가하는 것이 통계적 이득이 있는지 평가하였다. 생물학적 표지자의 기능을 알기 위해 위암 세포주에서 세포 증식, 침윤, 이동분석을 시행하였고, 전이 또한 생쥐모델에서 분석하였다. 결과: 면역염색을 시행한 7개 생물학적 표지자 중 α1 catenin 과 CD44v6 가 림프절 전이와 유의한 관련성이 있었다. 암의 크기, 조직학적 유형, 림프맥관침범, 침윤깊이가 포함된 임상병리학적 모델을 개발하였다. 이후 임상병리학적 모델에CD44v6 가 추가된 새로운 모델을 개발하였다. 순수재배열증진분석에서 CD44v6 를 추가하는 것은 예측력을 유의하게 증가시키는 것으로 판명되었고 bootstrapping 을 이용한 내부검증평가에서도 비슷한 결과가 도출되었다. 개발된 모델을 이용하여 예측노모그램을 개발하였다. CD44v6 의 억제 또는 과발현은 세포의 증식, 침윤, 이동을 각각 감소 또는 증가시켰다. 생쥐모델에서 CD44v6 과발현은 음성 대조군에 비해 높은 전이력을 보였다. 결론: CD44v6 의 과발현은 조기위암에서 림프절 전이를 예측하는 유효한 예측인자였다. CD44v6 를 이용한 예측 노모그램은 조기위암 환자에서 치료방침을 결정할 때 유용하게 사용될 수 있다.