血管生成与非小细胞肺癌预后的相关性研究

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时间:2018-07-07

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1、血管生成与非小细胞肺癌预后的相关性研究【摘要】目的探讨微血管密度(MVD)和血管内皮生长因子(VEGF)在非小细胞肺癌(NSCLC)中的表达及在NSCLC预后中的价值。方法运用免疫组织化学方法研究43例NSCLC石蜡切片中MVD和VEGF的表达。结果43例NSCLC石蜡标本中,VEGF阳性率为53.5%(23/43),且与MVD计数具有相关性。MVD计数与NSCLC组织学分化程度、TNM临床分期、淋巴结转移具有明显相关性。单因素生存分析显示MVD、VEGF阳性表达的NSCLC患者术后生存期(OS)缩短

2、(P<0.01);多因素COX回归分析显示:MVD是NSCLC患者预后的独立预测因子。MVD高表达患者手术后死亡的相对危险度是MVD低表达患者的34.247倍(似然比检验,P<0.01)。结论VEGF对NSCLC肿瘤的血管生成可能起重要作用;MVD与NSCLC的转移密切相关,可能是较强的独立预后因子,MVD高的NSCLC患者预后不良。【关键词】肺肿瘤;微血管密度;血管内皮生长因子  【Abstract】ObjectiveToinvestigatetherelationbeticrovess

3、eldensity(MVD)andvascularendothelialgroallcelllungcancer(NSCLC).MethodsMVDandVEGFexpressionintumortissuefrom43casesofNSCLCinedbyimmunohistochemistrymethods.ResultsThepositiveexpressionofVEGFin43patientsphaticmetastasis.ThepositiveexpressionsofVEGFandMVD

4、predicatedshorteroverallsurvival(OS).MVDultivariateanalyses.TheriskratioofdeathightplayanimportantroleinNSCLCangiogenesis.MVDiscloselycorrelatedetastasisandmightbeanindependentprognosticfactor,thehigherMVD,the厚切片4张,1张行HE染色,用以核实病理诊断;1张用于VEGF免疫组化染色;1张用于CD

5、34免疫组化染色,1张用PBS代替一抗作阴性对照,用已知乳腺癌阳性切片作阳性对照。免疫组化染色(SP法)按常规操作规程进行。  1.2.3MVD方法及结果判定参照VD计数时先用低倍物镜(10倍)观察,寻找微血管最多的区域,然后用高倍物镜(200倍)计数3个视野,取其平均值作为MVD。微血管可为单个或一簇棕色的细胞,可有或无管腔。凡血管直径大于8个红细胞或血管壁带有明显肌层以及纤维硬化、炎症及坏死区的微血管均不能计入总数。MVD阈值确定:参照文献报道〔9〕,判断MVD的阈值一般与该组的MVD均值基本一致

6、,≥MVD阈值为“MVD高表达组”或“MVD+”,  1.2.4VEGF结果判定参考Mattern〔10〕方法,从阳性染色深度(未着色0分,轻度着色1分,中度着色2分,重度着色3分)和每一组织切片中阳性细胞占总细胞数的百分比(0~5%为0分,6%~25%为1分,26%~50%为2分,>50%为3分)两个方面判断,两者相加,得分0~2分判定为阴性表达,3~6分判定为阳性表达。  1.3统计学处理应用SPSS13.0统计软件包。计量资料以x±s表示,采用t检验、单因素方差分析。计量资料采用χ2检验。

7、Kaplanmeier法分析生存期并经Logrank检验;COX模型(似然比检验)用于多因素预后分析。  2结果  2.1NSCLC中MVD分布和VEGF表达情况43例NSCLC的MVD均值为(31.98±14.93)个/200倍视野,在癌组织内及癌组织周围均可见微血管分布,但以癌组织与正常组织交界处(即癌组织周围的基质)血管密度最高。VEGF阳性颗粒定位于肿瘤细胞的胞浆内,呈棕黄色,在同一个癌巢中,VEGF染色阳性细胞分布不均匀,其表达阳性肿瘤细胞主要位于肿瘤浸润区域(图1)。NSCLC中VEG

8、F阳性表达率为53.5%(23/43)。MVD及VEGF表达与NSCLC临床病理关系见表1。  2.2NSCLC中MVD分布和VEGF表达的关系VEGF阳性表达组MVD值为(42.83±11.915)个/200倍视野,VEGF阴性表达组MVD值为(19.50±5.726)/个200倍视野,组间比较具有显著性差异(P<0.01)。  2.3MVD、VEGF表达与预后将患者年龄、性别、TNM临床分期、MVD、VEGF表达等指标进行COX比例风险回归模型

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