J Hepatol | 南方医科大学侯金林/孙剑/海军军医大学王红阳开发新的肝细胞癌风险评分模型：准确性更高

当前的肝细胞癌(HCC)风险评分不能反映肝脏疾病进展/消退导致的HCC风险评估的变化。

2023年6月10日，南方医科大学侯金林、孙剑及海军军医大学王红阳共同通讯在Journal of Hepatology（IF=30）在线发表题为“Novel, high accuracy models for hepatocellular carcinoma prediction based on longitudinal data and cell-free DNA signatures”的研究论文，该研究开发并外部验证了两种新的HCC预测模型，称为aMAP-2和aMAP-2 Plus评分，具有更高的准确性。AMAP-2和AMAP-2 Plus评分在预测HCC方面非常准确。逐步应用aMAP评分为HCC高危患者提供了一种改进的富集策略，可有效指导全国范围内的HCC个体化监测。

肝细胞癌(HCC)是全球第三大癌症相关死亡原因。定期的HCC筛查与早期发现和提高生存率显著相关。使用腹腔超声检查监测高危人群，不论有无血清α-胎蛋白(AFP)检测，都可以发现早期、可能治愈的肿瘤，但由于灵敏度较低而受到限制。

HCC风险预测评分是指导全国或全球人群个体化监测的另一个有用工具。过去，已经提出了许多HCC风险评分。最近，研究人员基于11个全球慢性肝炎前瞻性队列，开发并外部验证了一种客观准确的HCC风险评分，称为aMAP评分。然而，迄今为止制定的所有风险评分都是基于入组时收集的常见风险变量，采用传统的统计学方法(如Cox回归分析)。此外，现有的风险模型只包括在一个时间点收集的风险变量，并没有考虑HCC发生的风险随着时间的推移而随着肝脏疾病的进展或消退而变化，这是一个重要的缺点。因此，有必要开发一种使用多变量纵向数据的新型模型，并根据潜在疾病的演变随时间更新。

机理模式图（图源自Journal of Hepatology ）

此外，最近对无细胞DNA (cfDNA)的探索将HCC的无创检测提高到了一个更高的水平，有可能代表患者恶性肿瘤的整个分子图谱，并且不受肿瘤内异质性的影响。新出现的证据表明，cfDNA上存在的不同分子特征，包括DNA甲基化模式、拷贝数畸变等，与癌症病理生物学有关，并已被证明是HCC中可行的生物标志物，因此提出了几种基于cfDNA的模型，用于早期检测癌症。最近有报道称，一种整合了四个cfDNA特征的模型能够检测肝硬化患者的HCC早期发展，其灵敏度为95%，特异性为97%。

该研究表明在所有亚群中，尤其是肝硬化患者，aMAP-2和aMAP-2 Plus评分的表现明显优于原始的aMAP评分以及任何其他现有的HCC风险评分。重要的是，渐进式方法(aMAP -> aMAP-2 -> aMAP-2 Plus)识别出90.0%和10.0%的肝硬化患者，HCC年发病率分别为0.8%和12.5%。综上，aMAP-2和aMAP-2 Plus评分在预测HCC方面非常准确。逐步应用aMAP评分为HCC高危患者提供了一种改进的策略，可有效指导全国范围内的HCC个体化监测。

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.jhep.2023.05.039

转自：“iNature”微信公众号

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