血清GFAP和NfL联合年龄对胶质瘤非侵入性分级诊断的价值

《Journal of Translational Medicine》:Serum GFAP and NfL for non-invasive differentiation of low-grade and high-grade gliomas

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月29日 来源:Journal of Translational Medicine 9.7

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  摘要 背景 胶质瘤是成人中最常见的原发性中枢神经系统恶性肿瘤。准确的胶质瘤分级对于靶向治疗策略和预测疾病进展至关重要。本研究系统评估了血清神经组织标志物(包括GFAP、S100B、NfL和UCH-L1)在非侵入性低级别胶质瘤(LGG)/高级别胶质瘤(HGG)鉴别中的潜在意义。

摘要背景胶质瘤是成人中最常见的原发性中枢神经系统恶性肿瘤。准确的胶质瘤分级对于靶向治疗策略和预测疾病进展至关重要。本研究系统评估了血清神经组织标志物(包括GFAP、S100B、NfL和UCH-L1)在非侵入性低级别胶质瘤(LGG)/高级别胶质瘤(HGG)鉴别中的潜在意义。方法本横断面研究纳入89名胶质瘤患者、70名脑转移患者和81名健康对照者。使用化学发光免疫分析法定量测定血清生物标志物水平。通过ROC分析、Spearman相关性分析、逻辑回归分析和倾向评分匹配评估诊断性能。结果与脑转移患者和健康对照者相比,胶质瘤患者的GFAP、S100B和UCH-L1显著升高(所有p < 0.001);与健康对照者相比,胶质瘤患者的NfL升高(p < 0.0001),但胶质瘤与脑转移之间无显著差异(p > 0.05)。S100B和UCH-L1在胶质瘤检测中与健康对照者相比表现出良好的区分能力(AUC分别为0.894和0.856),但在区分胶质瘤与脑转移方面显示出有限的应用价值。GFAP与肿瘤体积呈中度正相关(r = 0.54,95% CI: 0.380–0.676,p < 0.001)。GFAP、NfL和UCH-L1水平与WHO分级和IDH突变状态相关。多变量逻辑回归分析确定GFAP、NfL和年龄为HGG的独立预测因子。整合的GFAP-NfL-年龄模型在区分LGG与HGG方面的AUC为0.916(95% CI: 0.859–0.973,p < 0.001),经bootstrap乐观校正后的AUC为0.893(95% CI: 0.827–0.962)。结论血清GFAP和NfL结合年龄,为术前胶质瘤分级提供了有前景的非侵入性诊断准确性。背景胶质瘤是成人中最常见的原发性中枢神经系统恶性肿瘤。准确的胶质瘤分级对于靶向治疗策略和预测疾病进展至关重要。本研究系统评估了血清神经组织标志物(包括GFAP、S100B、NfL和UCH-L1)在非侵入性低级别胶质瘤(LGG)/高级别胶质瘤(HGG)鉴别中的潜在意义。方法本横断面研究纳入89名胶质瘤患者、70名脑转移患者和81名健康对照者。使用化学发光免疫分析法定量测定血清生物标志物水平。通过ROC分析、Spearman相关性分析、逻辑回归分析和倾向评分匹配评估诊断性能。结果与脑转移患者和健康对照者相比,胶质瘤患者的GFAP、S100B和UCH-L1显著升高(所有p < 0.001);与健康对照者相比,胶质瘤患者的NfL升高(p < 0.0001),但胶质瘤与脑转移之间无显著差异(p > 0.05)。S100B和UCH-L1在胶质瘤检测中与健康对照者相比表现出良好的区分能力(AUC分别为0.894和0.856),但在区分胶质瘤与脑转移方面显示出有限的应用价值。GFAP与肿瘤体积呈中度正相关(r = 0.54,95% CI: 0.380–0.676,p < 0.001)。GFAP、NfL和UCH-L1水平与WHO分级和IDH突变状态相关。多变量逻辑回归分析确定GFAP、NfL和年龄为HGG的独立预测因子。整合的GFAP-NfL-年龄模型在区分LGG与HGG方面的AUC为0.916(95% CI: 0.859–0.973,p < 0.001),经bootstrap乐观校正后的AUC为0.893(95% CI: 0.827–0.962)。结论血清GFAP和NfL结合年龄,为术前胶质瘤分级提供了有前景的非侵入性诊断准确性。

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