- 迄今为止,在已公开发表的基于cfDNA甲基化技术进行肺结节良恶性鉴别诊断的研究中,本研究纳入样本量最大、入选中心最多。
- 国际首个联合cfDNA甲基化标志物、临床信息和影像学特征用于机器学习建模并开发的多模态诊断模型(PulmoSeek Plus模型)用于肺结节良恶性鉴别。
- 在不同的临床场景(不同大小、不同类型肺结节亚组)均有优异的诊断性能(PulmoSeek Plus模型AUC达0.91,整体敏感性为0.98,对5-10mm不确定结节敏感性为0.99,对亚实性结节敏感性为1.00)和潜在临床应用价值。
- PulmoSeek Plus 模型“三分法”定义肺结节风险,协助5-10mm不确定结节分流管理,可减少85%的良性结节不必要的侵入性检查/手术、避免72%的恶性结节被延误治疗。
近日,由广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心主任、国家呼吸系统疾病临床医学研究中心副主任何建行教授团队牵头,联合基准医疗及全国24家中心共同合作开发,运用外周血cfDNA甲基化标志物、临床信息和影像学特征构建了肺结节良恶性分类模型,用于肺癌的早期诊断。该研究成果“Accurate classification of pulmonary nodules by a combined model of clinical, imaging, and cell-free DNA methylation biomarkers: a model development and external validation study”已在国际顶级学术期刊The Lancet Digital Health(影响因子30.8)上正式发表,这是该团队继2021年在Journal of Clinical Investigation发表自主研发的全球首个基于cfDNA甲基化高通量测序液体活检技术的肺结节诊断模型PulmoSeek的建模与验证数据之后,再一次对该模型进行多模态升级。研究的主要共同完成人为何建行、曾庆思、范建兵及梁文华。

01 研 究 背 景
02 研 究 设 计

图1. 研究设计
2.多种肺结节分类模型的建立及性能比较
为了论证cfDNA甲基化与LDCT影像学特征结合能发挥互补作用,本研究建立了三种模型:基于临床和影像学特征的肺结节良恶性分类模型CIBM(clinical and imaging biomarkers),基于影像学特征的肺腺癌浸润分类模型IBMI(imaging biomarkers model for invasiveness differentiation)和联合cfDNA甲基化标志物、临床和影像学特征的肺结节良恶性分类模型PulmoSeek Plus。
PulmoSeek Plus模型:基于CIBM(影像学特征+临床特征)和PulmoSeek(cfDNA甲基化)的评分,应用逻辑回归算法,在258例训练集中建立联合模型PulmoSeek Plus,并在283例外部独立验证集评估其综合诊断性能。

图2. 模型构建(CIBM、IBMI和PulmoSeek Plus)
03 研 究 结 果
2.PulmoSeek Plus模型的开发及综合诊断性能
为了证实cfDNA甲基化和CT影像特征有1+1>2的效果,本研究开发了新的肺结节良恶性分类模型PulmoSeek Plus:PulmoSeek模型+CIBM模型→PulmoSeek Plus模型。在合并的541例训练集和验证集,相较于单独的PulmoSeek模型和CIBM模型,PulmoSeek Plus联合模型的综合诊断得到显著提升,AUC提升5%,准确率提升约5%,敏感性提升约5-6%。

图3. PulmoSeek Plus模型在训练集、验证集和合并集中的ROC曲线
该模型对各期肺癌的敏感性≥95%,整体敏感性为0.98(0.97-0.99;n=423),对早期肺癌(0/I期)敏感性为0.98(0.96-0.99;n=390);对不同大小恶性结节的敏感性≥98%,整体敏感性为0.98(0.97-0.99;n=423),对不确定结节(5-10mm)敏感性为0.99(0.96-1.00;n=123)。

图4. PulmoSeek Plus模型在早期肺癌和小结节中的检测灵敏度
值得注意的是,当发病率为10%时,该模型校正后的阴性预测值(NPV)高达1.0。提示PulmoSeek Plus模型在临床“排阴(rule-out)”用途时,有望更好地避免良性肺结节的过度诊疗及医疗支出。

表1. CIBM、PulmoSeek和PulmoSeek Plus模型性能
3.PulmoSeek Plus模型“三分法”定义肺结节风险,协助5-10mm IPN分流管理
为了兼顾“排阴(rule-out)”和“确阳(rule-in)”的临床需求,本研究同时应用PulmoSeek Plus的两个cut-off(高灵敏度/低特异性 vs. 高特异性/低灵敏度)将不确定结节(IPN, 5-10mm)重新分类成低风险、中风险和高风险。若PulmoSeek Plus 模型判为低风险结果,则建议参与者不需进行侵入性诊断,而是进行常规的年度 LDCT 监测。相反,若PulmoSeek Plus判为高风险结果,则建议参与者直接进行手术或活检。若PulmoSeek Plus判为中风险,则建议参与者接受密切的 LDCT 监测随访。
结果表明,在541例合并数据集里,利用PulmoSeek Plus模型“三分法”重分类可减少89%的良性结节不必要的侵入性检查/手术、避免73%的恶性结节被延误治疗;只有1%的恶性结节被错判为低风险、11%的良性结节被错判为高风险。
由于不确定结节在临床实践中非常难判定良恶,本研究将5-10mm的小结节定义为不确定结节,利用PulmoSeek Plus模型“三分法”重分类可减少85%的良性结节不必要的侵入性检查/手术、避免72%的恶性结节被延误治疗;只有1%的恶性结节被错判为低风险、15%的良性结节被错判为高风险。
结果表明,PulmoSeek Plus模型在不同的临床场景有较优异的诊断性能,即使对不确定结节(IPN, 5-10mm)也保持优异的综合性能。

图5. PulmoSeek Plus模型“三分法”定义肺结节风险
04 总 结

原文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589750023001255
评论链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589750023001541
来源:国家呼吸疾病临床医学研究中心





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