基于血液的生物标志物样本加个性化风险模型改进了肺癌筛查的风险评估

基于血液的生物标志物样本加个性化风险模型改进了肺癌筛查的风险评估

研究人员报告说，将基于血液的生物标志物小组与PLCOm2012相结合，可以显着改善肺癌筛查的风险评估。

基于血液的 4 标记蛋白组合与个性化肺癌风险预测模型 （PLCO） 的组合m2012）根据发表在《临床肿瘤学杂志》上的一项盲法验证研究的结果，显著改善了肺癌筛查的风险评估。

单独使用4标记蛋白组合，在诊断前1年内收集的病例血清，受试者工作特征曲线（AUC）下的面积为0.79（95%CI，0.77-0.82）。整个标本集的AUC为0.74（95%CI，0.72-0.76）。使用联合模型，在诊断前1年内收集的病例血清的AUC为0.85（95%CI，0.82-0.88）。

"我们认识到，通过年度低剂量CT扫描有资格接受肺癌筛查的一小部分人实际上正在接受筛查。此外，CT筛查在大多数国家都不容易获得。因此，多年来，我们的目标一直是开发一种简单的血液测试，可以首先用于确定筛查需求，并使肺癌筛查更加有效。我们的研究首次表明，血液检查可能有助于确定谁可能从肺癌筛查中受益，"临床癌症预防教授兼McCombs癌症早期检测和治疗研究所所长Sam Hanash博士在一份新闻稿中说。

共有42，450名曾经吸烟的人被纳入干预组。此外，纳入干预组的85%的患者至少接受了1次收集。干预组内所有组织学确诊的疾病病例均在进入研究后6年内被诊断出来。此外，曾经吸烟的非病例患者随机分配为4：1。

病例人口的平均年龄为65岁，大多数是男性（64%），非西班牙裔白人（88.2%）和前吸烟者（60%）。对于非病例队列，平均年龄为62岁，大多数患者也是男性（60%），非西班牙裔白人（88.5%）和前吸烟者（80%）。

The PLCOm2012模型基于基线问卷，其问题集中在预测变量上，如年龄，种族或民族，教育，体重指数，癌症个人史，肺癌家族史，强度和持续时间。

使用4标记蛋白组合加PLCO观察到灵敏度和特异性的统计学显着改善m2012型。与美国2013年预防服务工作组（USPSTF2013）标准相比，该联合模型将敏感性从71.6%提高到83.5%，特异性从56.4%提高到69.3%提高了12.9%。

在10年或更长时间的吸烟者干预组中，改善的表现将导致119例肺癌病例的筛查转诊增加12.6%，否则这些病例将在1年内接受肺癌诊断，以及14，061例非病例中的29，6%的未转诊。在预计在1年内接受诊断的119名患者中，根据通过联合模型进行的分析，100名患者的标准阳性。

"4标记蛋白面板加PLCOm2012与USPSTF2013或USPSTF2021资格标准和PLCO相比，该模型为低剂量[CT]筛查的受试者提供了卓越的预测性能，灵敏度和特异性m2012模型单独。这些发现对于改善肺癌筛查计划和通过个性化风险评估减轻肺癌负担具有重要意义，"研究人员总结道。