Practical application of the CA-62 tumor marker in the initial diagnosis of oncological disease of epithelial origin: assistance to the doctor in interpreting the results

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. Demonstration the possibility of practical application of the highly sensitive tumor marker CA-62 in the initial diagnosis in asymptomatic patients with suspected cancer and/or the presence of pathological changes in instrumental studies, as well as describe the criteria for interpreting the results to help the doctor make a decision.

Materials and methods. The article used the results and conclusions of blind clinical trials conducted to detect early stages of breast cancer (BC), prostate cancer (PC), colorectal cancer (CRC) and non-small cell lung cancer using the CA-62 tumor marker and other tumor markers. Statistical analysis was performed using the MedCalc program (MedCalc Software Ltd, Belgium). Diagnostic efficiency was assessed in terms of sensitivity, specificity, test accuracy, PPV and NPV, ROC analysis. The significance level was taken as p<0.001.

Results. The use of the standard cut-off value of 5000 U/ml of the CA-62 tumor marker makes it possible to achieve 97% sensitivity with 95% specificity in stage I BC. The combination of tumor markers CA-62 and CA 15-3 allows achieving 100% specificity in differentiation of BC and benign breast hyperplasia. The use of the CA-62 marker (≥6500 U/ml) in the “gray” zone of PSA 2.5–10 ng/ml improves the accuracy of detecting PC in biopsy from 35 to 93.1% with 90% sensitivity and 97% specificity. The use of a combination of tumor markers (CA-62>5000 U/ml, CYFRA 21-1>2.5 ng/ml and CEA>5 ng/ml) will allow the doctor to improve the efficiency of differentiating lung cancer from chronic obstructive pulmonary disease. The combined use of markers (CEA>3.5 ng/ml) and (CA-62≥5000 U/ml) achieves 100% specificity with 97% sensitivity in detecting early stages of CRC.

Conclusion. The article shows the possibilities of using the CA-62 marker, as well as new algorithms for the detection and differentiation of early stages of BC, PC, non-small cell lung cancer and CRC and benign neoplasms using the CA-62 marker in primary diagnosis. The use of the CA-62 tumor marker or its combination with other diagnostic methods can be a useful strategy for a comprehensive assessment of the risk of malignant neoplasms and increasing the diagnostic sensitivity of detecting early stages of cancer.

About the authors

Janneta R. Tcherkassova

“JVS Diagnostics„ LLC

Email: prostyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9074-7233
SPIN-code: 4166-2280
Scopus Author ID: 511620657003

Cand. Sci. (Chem.)

Russian Federation, Moscow

Sergei A. Tsurkan

“JVS Diagnostics„ LLC

Email: prostyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0030-1802
SPIN-code: 5645-2279

Cand. Sci. (Pharmaceut.)

Russian Federation, Moscow

Anna I. Prostyakova

Shemyakin–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

Cand. Sci. (Chem.)

Russian Federation, Moscow

Nikolai V. Suganov

“JVS Diagnostics„ LLC

Email: prostyakova@gmail.com
SPIN-code: 5359-8202

Surgeon, medical supervisor

Russian Federation, Moscow

Alexander M. Boroda

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: prostyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4196-6042
Scopus Author ID: 56485884100

Res. Officer

Russian Federation, Moscow

Albina I. Khamitova

Kazan National Research Technological University

Email: prostyakova@gmail.com
Scopus Author ID: 6603012570

Cand. Sci. (Chem.)

Russian Federation, Kazan

Alexander P. Roytman

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: prostyakova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2592-6857

D. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

References

  1. Zlokachestvennye novoobrazovaniia v Rossii v 2020 godu (zabolevaemost' i smertnost'). Pod red. AD Kaprina, VV Starinskogo, AO Shakhzadovoi. Moscow. 2021 (in Russian).
  2. Sostoianie onkologicheskoi pomoshchi naseleniiu Rossii v 2020 godu. Pod red. AD Kaprina, VV Starinskogo, AO Shakhzadovoi. Moscow. 2021 (in Russian).
  3. Tcherkassova J, Prostyakova A, Tsurkan S, et al. Diagnostic efficacy of the new prospective biomarker’s combination CA 15-3 and CA-62 for early-stage breast cancer detection: Results of the blind prospective-retrospective clinical study. Cancer Biomarkers. 2022;35:57-69. doi: 10.3233/CBM-210533
  4. Cherkasova ZR, Tsurkan SA, Prostyakova AI, et al. Potential clinical application of the cancer antigen CA 62 for differential diagnosis of prostate cancer and benign prostatic hyperplasia at the elevated prostate specific antigen. Research and Practical Medicine Journal. 2023;10(1):10-26 (in Russian). doi: 10.17709/2410-1893-2023-10-1-1
  5. Cherkassova JR, Prostyakova AI, Tsurkan SA, et al. 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. Journal of Modern Oncology. 2023;25(1):82-90 (in Russian). doi: 10.26442/18151434.2023.1.202179
  6. Sergei Morozov: pilot po skriningu RMZh dal khoroshie rezul'taty v rannei vyiavliaemosti. Available at: https://medvestnik.ru/content/news/Sergei-Morozov-pilot-po-skriningu-RMJ-dal-horoshie-rezultaty-v-rannei-vyyavlyaemosti.html. Accessed: 15.03.2023 (in Russian).
  7. Bryan S, Masoud H, Weir HK, et al. Cancer in Canada: Stage at diagnosis. Health Rep. 2018;29(12):21-5. PMID: 30566206.
  8. Zeeshan M, Salam B, Khalid QSB, et al. Diagnostic Accuracy of Digital Mammography in the Detection of Breast Cancer. Cureus. 2018;10(4):e2448. doi: 10.7759/cureus.2448
  9. Giampietro RR, Cabral MVG, Lima SAM, et al. Accuracy and Effectiveness of Mammography versus Mammography and Tomosynthesis for Population-Based Breast Cancer Screening: A Systematic Review and Meta-Analysis. Sci Rep. 2020;10(1):7991. doi: 10.1038/s41598-020-64802-x
  10. Rak molochnoi zhelezy. Klinicheskie rekomendatsii. Moscow. 2021 (in Russian).
  11. Loeb S, Bjurlin MA, Nicholson J, et al. Overdiagnosis and overtreatment of prostate cancer. Eur Urol. 2014;65(6):1046-55. doi: 10.1016/j.eururo.2013.12.062
  12. Rak predstatel'noi zhelezy. Klinicheskie rekomendatsii. Moscow. 2021 (in Russian).
  13. Reduced Lung-Cancer Mortality with Low-Dose Computed Tomographic Screening. N Engl J Med. 2011;365:395-409.
  14. Park YS. Lung cancer screening: subsequent evidences of national lung screening trial. Tuberc Respir Dis (Seoul). 2014;77(2):55-9. doi: 10.4046/trd.2014.77.2.55
  15. 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;149:58-65. doi: 10.1002/ijc.33522
  16. Sands J, Tammemägi MC, Couraud S, et al. Lung Screening Benefits and Challenges: A Review of The Data and Outline for Implementation. J Thorac Oncol. 2021;16(1):37-53. doi: 10.1016/j.jtho.2020.10.127
  17. Edinoe tsifrovoe prostranstvo luchevoi diagnostiki. 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: 15.03.2023 (in Russian).
  18. Fielda JK, Vulkanb D, Daviesa MPA, et al. Lung cancer mortality reduction by LDCT screening: UKLS randomized trial results and international meta-analysis. Lancet. 2021;10:100179 doi: 10.1016/j.lanepe.2021.100184
  19. 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
  20. 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;20:3046-52. doi: 10.3892/ol.2020.11846
  21. Van Haren RM, Delman AM, Turner KM, et al. Impact of the COVID-19 Pandemic on Lung Cancer Screening Program and Subsequent Lung Cancer. J Am Coll Surg. 2021;232(4):600-5. doi: 10.1061/j.jamcollsurg.2020.12.002
  22. Stradanii budet men'she: blagodaria kovidu II nauchilsia nakhodit' rak legkikh po snimkam KT. Available at: https://astrazeneca.ru/media/articles/2021/20211209-ru201.html. Accessed: 15.03.2023 (in Russian).
  23. Canadian Partnership Against Cancer. Colorectal cancer screening in Canada – environmental scan. Toronto: Canadian Partnership Against Cancer, 2017. Available at: http://www.cancerview.ca/preventionandscreening/colorectalcancerscreeningpage. Accessed: 15.03.2023
  24. Canadian Cancer Statistics. Available at: https://cdn.cancer.ca/-/media/files/research/cancer-statistics/2018-statistics/canadian-cancer-statistics-2018-en.pdf. Accessed: 15.03.2023

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig.1. Structure of cancer incidence in Russia in 2021 (growth of 4.4% per year), %.

Download (114KB)
Indexing metadata
3. Fig.2. Scheme of the diagnostic test “IHA-SA-62”.

Download (147KB)
Indexing metadata
4. Fig.3. “Traffic light for decision making” based on the SA-62 level.

Download (107KB)
Indexing metadata
5. Fig.4. Algorithm for differential diagnosis of breast diseases with “suspicious” tomograms.

Download (199KB)
Indexing metadata
6. Fig.5. Algorithm for differentiating BPH and PCa using CA-62 in the PSA zone of 2.5–10 ng/ml.

Download (188KB)
Indexing metadata
7. Fig.6. An algorithm for identifying the early stages of LC and differentiating LC from COPD using the CA-62 marker or a combination of markers (CA-62, CYFRA 21-1 and CEA).

Download (245KB)
Indexing metadata
8. Fig.7. Algorithm for identifying asymptomatic stages of colorectal cancer and differentiating benign intestinal neoplasms from colorectal cancer (C17–C20).

Download (218KB)
Indexing metadata

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».