(相关资料图)

德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心的研究人员开发的基于血液的测试与个性化风险模型相结合，可以有效预测个体死于肺癌的风险。

根据发表在《临床肿瘤学杂志》上的新数据，基于血液的四蛋白组合(4MP)与肺癌风险模型(PLCOm2012)相结合，可以比传统的肺癌风险模型更好地识别那些死于肺癌的高风险人群。当前的美国预防服务工作组 (USPSTF) 标准。

这些发现建立在 MD 安德森癌症中心之前的研究基础上，该研究表明，与 USPSTF 标准相比，组合测试更能准确地确定谁可能从肺癌筛查中受益。

“这种简单的血液测试有可能通过确定个性化肺癌筛查的需要来拯救生命，”共同通讯作者、临床癌症预防教授萨米尔·哈纳什博士说。“鉴于 CT 作为肺癌一线筛查方法所面临的挑战，以及大多数被诊断患有该疾病的人不符合现行指南的事实，迫切需要一种替代方法。”

在这项研究中，MD 安德森研究人员分析了来自前列腺癌、肺癌、结直肠癌和卵巢癌 (PLCO) 癌症筛查试验的诊断前血液样本，其中包括 552 名后来患上肺癌的个体和 2,193 名没有患上肺癌的个体。在六年研究期间诊断出的 552 人中，70%(387 人)死于肺癌。

研究人员利用风险比评估了组合模型(4MP + PLCOm2012)生成的风险评分与肺癌死亡发生率之间的关系。与 2013 年和 2021 年 USPSTF 标准相比，该组合在预测吸烟至少 10 包年 (PY) 的个体中肺癌特异性死亡率方面显示出更高的敏感性、特异性和阳性预测值。