根据研究，一项相对简单的血液检测可以改进目前的肺癌筛查标准，并帮助识别更多高危个体利用低剂量CT（LDCT）。
血液测试测量四种循环蛋白质的水平。然后使用这些测量来计算肺癌风险评分。
一项盲法的外部验证研究发现，与传统的基于吸烟史的风险模型和当前的美国筛查标准相比，该检验在未来肺癌病例和对照病例之间更准确地区分。
研究人员指出，美国预防服务工作组（USPSTF）目前建议对曾有30包/年的吸烟史的未吸烟长达15年的吸烟者进行肺癌LDCT筛查。然而，符合筛查条件的个体仅占不到50％的肺癌事件。
研究人员表示，基于生物标记物的风险分析有可能改善肺癌筛查的资格标准。
这项研究提供了一个原理证据，表明一组循环蛋白生物标志物可以改善肺癌风险评估，并可用于定义计算机断层扫描筛查资格。
研究报告于年7月12日在线发表在JAMAOncology上的，该报告是肺癌病因和风险综合分析（INTEGRAL）肺癌早期检测联盟的一部分。
研究细节
基于生物标志物的风险评估工具由一组四种蛋白组成：癌抗原；癌胚抗原；细胞角蛋白-19片段和表面活性蛋白B的前体。
研究人员使用来自肺癌高风险的美国患者的预先诊断血样进行了研究。其中包括名吸烟患者，他们在采血后1年内诊断出肺癌，以及来自胡萝卜素和视黄醇功效试验（CARET）队列的名吸烟匹配对照患者。
为了验证该工具，对63名吸烟患者使用绝对风险评估，这些患者在采血后1年内诊断出肺癌。这些患者与来自欧洲前瞻性癌症与营养调查（EPIC）研究和瑞典北部健康与疾病研究（NSHDS）的90名对照患者相匹配。患者的平均年龄为58岁；69％是男性。
研究人员随后将生物标志物评分与吸烟暴露数据结合起来。使用这种综合风险预测模型，他们确定了63例肺癌病例中的40例，即未来肺癌病例的63％，用于LDCT筛查。这相当于0.63的灵敏度。
相比之下，使用USPSTF资格标准确定了62例肺癌事件中的26例，即未来肺癌病例的42％，用于LDCT筛查。这相当于0.42的灵敏度。
研究人员认为，这些结果代表了使用生物标志物改善肺癌筛查的重要基石。该研究将继续在更大的国际队列中进一步评估这些和其他风险生物标志物。
结果还表明，综合风险预测模型可用于减少比当前吸烟模型更多的假阳性筛查结果（分别为17％和5％），而不影响测试预测未来肺癌病例的能力。这些敏感性和特异性的改善在每个评估的阶层中都得到了一致的观察。
参考资料：AssessmentofLungCancerRiskontheBasisofaBiomarkerPanelofCirculatingProteins.JAMAOncol.JAMAOncol.PublishedonlineJuly12,.doi:10./jamaoncol..
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