【摘 要】
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背景:在过去的几十年中,低剂量计算机断层扫描（low dose computed tomography,LDCT）筛查已广泛用于肺癌的早期检测,发现越来越多的不确定肺结节。然而,使用LDCT进行肺癌筛查,由于特异性低,常常导致不必要的活检。先前研究已经发现了多项肿瘤标志物（tumormarkers,TMs）也可用于区分肺癌和良性肺部疾病。但是,目前开展的研究样本量均较小,且由于各研究团队收集临床资
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背景:在过去的几十年中,低剂量计算机断层扫描（low dose computed tomography,LDCT）筛查已广泛用于肺癌的早期检测,发现越来越多的不确定肺结节。然而,使用LDCT进行肺癌筛查,由于特异性低,常常导致不必要的活检。先前研究已经发现了多项肿瘤标志物（tumormarkers,TMs）也可用于区分肺癌和良性肺部疾病。但是,目前开展的研究样本量均较小,且由于各研究团队收集临床资料的限制,重现性较低,需要更优化的联合诊断方案仍需进一步研究得以证实。目的:本研究旨在构建一种有效的早期诊断肺癌的预测模型,进而为临床提供一种更为准确的、非侵入性的且经济高效的检查方法,以提高早期肺癌筛查阳性率,最终应用于临床检测,改善综合获益,提高肺癌生存率。方法:连续纳入2019年05月01日至2021年04月30日,为期24个月期间就诊于本院因肺部结节接受手术,共计475例。该队列由308例随后被诊断为肺癌的患者和167名具有良性肺结节的对照受试者组成。收集患者的年龄、性别、吸烟史、肿瘤史、家族史等基本资料。收集LDCT资料包括结节最大径,密度,位置、结节形态（毛刺征,血管征,支气管佂,空泡征和胸膜凹陷征）。检测8种（pro-GRP、pro-SFTPB、CEA、CA125、SCC、NSE、CYFR121-1,TK1）TMs水平。筛选与肺癌诊断密切相关的血清肿瘤标志物,采用多因素Logistic回归分析两者间相关性。采用Logistic回归模型的受试者工作曲线分析预测模型诊断肺癌的效能,手工Z检验比较曲线下面积的差异。结果1.恶性结节的最大径中位数为19.2mm（13.9mm,28.7mm）,明显大于良性结节的最大径12.6mm（6.3mm,22.1mm）,P＜0.001。同时,肺癌患者中出现结节形态不规则、毛刺征、分叶征、血管征和胸膜凹陷征的占比明显高于良性结节患者中的占比（均P＜0.05）。2.在恶性肺结节的患者中,血清CEA、CYFRA21-1、SCC、NSE、TK1、SFTPB的表达水平显著升高,差异具有统计学意义（全部P＜0.05）,且与肺癌的诊断密切相关（P＜0.05）。3.吸烟史、吸烟≥400支/年、结节最大径、密度、形态、毛刺征、分叶征、血管征、血清 CEA、CA125、CYFRA21-1、Pro-SFTPB 的差异有统计学意义（P＜0.05）,为肺恶性结节的独立预测因素。其中,实性结节和形态规则为保护因素。4.建立肺恶性结节的概率预测模型为:P=ex/（1+ex）。X=-4.619+0.037*年龄+0.357*吸烟史+0.219*（≥400支/年）+0.776*结节最大径-0.259*实性结节-0.533*规则结节+0.419*毛刺征+0.083*分叶征+0.337*血管征+0.519*CEA+0.576*CA125+0.376*CYFRA21-1+0.485*pro-SFTPB。5.本研究诊断模型的 AUC 为 0.946,95%CI 为 0.884-0.957,Youden 指数为 0.764,临界值为0.714,灵敏度为88.9%,特异度为87.5%,阳性预测值为88.9%,阴性预测值为87.5%。结论1.LDCT和TMs联合检测可提高肺癌的诊断效能,对肺癌早期诊断有一定的参考价值;2.本研究预测模型具有一定诊断效能,本预测模型的诊断效能较高,具有较低的漏诊率和误诊率。
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