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数学模型赋能六大癌症卫生决策

2023年01月09日

来源：中华肿瘤杂志

2022年11月20日，JNCC发表了陈万青教授团队题为“The NCC mathematical modeling framework for decision-making of six major cancers（译文：NCC数学模型体系用于六大癌症决策分析）”的研究成果。该研究详细报道了我国六大癌症数学模型的方法体系和性能特征，证明该模型体系具备仿真还原六大癌症进展转归自然史的能力，具有中国人群适用性、癌变周期完整性和分层预测稳健性的特点。该研究初步奠定了适宜我国决策环境的数学模型框架，可为我国开展六大癌症相关的卫生技术评估（HTA）、卫生经济学评价和防治政策研究提供实用可靠的评价工具。

研究背景和意义

六大癌种（肺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、乳腺癌）所致的癌症死亡数占所有癌症死亡的70%，有效防治这六种癌症是降低我国癌症负担的关键。因此，六种主要癌症的卫生决策需要大量的科学证据，其中对多种证据来源进行综合比较研究尤为重要。

临床试验（RCT）仍然是评估癌症筛查技术和治疗效果的“金标准”，然而其利弊权衡需要依据卫生技术评估（HTA）的综合性证据和多种干预措施的比较数据。此外，RCT和真实世界研究亦面临诸多现实困难，例如单个RCT或真实世界研究通常难于同时评估多种干预措施的效果，且一般只能提供短期效果的数据，而卫生决策通常需要考虑长期甚至终生的效果和受益程度。因此，数学模拟是一种有效的替代性研究方法，它可以综合现有数据比较多种备选方案的长期作用。

目前中国尚缺少可用于六大癌种仿真模拟的可靠数学模型，此研究开发了一个适合中国六种主要癌症的模型体系，可用于模拟多种干预措施（如预防、筛查和治疗）的终生效果，以支持开展对六大癌种的新型防治技术进行评估。文中详细阐述了NCC模型体系的理论、结构、参数以及校准和验证结果，以期为未来使用这些模型进行卫生决策提供方法细节。

六大癌种模型体系

NCC数学模型体系是中国六大癌种决策分析模型的集合，每种癌症分别建模，以模拟由正常、癌前病变、I-IV期癌症和死亡等状态所代表的疾病自然史（见图1）。该模型可模拟男性（乳腺癌除外）和女性中每一个出生队列的整个生命周期，即从出生或模拟起始时的年龄开始，以1年为步长直至死亡或达到预期寿命85岁以上。随着模拟人群年龄的增长，部分人可能会出现癌前病变，其中一些人可能进一步发展为临床前期的癌症，而临床前期癌症可能因为出现症状而被临床确诊为I-IV期癌症。

每个NCC模型都可以被理解为由3个独立模块组成的集成框架（实际上并不是分开的）：人口学模块、自然史模块和筛查模块。简而言之，NCC-Breast模型认为患有导管原位癌的女性比健康女性罹患浸润性乳腺癌的风险更高；NCC-Colorectal模型通过腺瘤-癌序列模拟结直肠癌的进展；NCC-Esophageal模型中的癌前病变分为轻度、中度和重度不典型增生，而在NCC-Gastric模型中，癌前病变被分为低级别和高级别上皮内瘤变；NCC-Liver模型模拟由代偿期和失代偿期肝硬化发展而来的肝癌；NCC-Lung模型原理则是基于受吸烟因素影响的二阶段克隆扩张（TSCE）过程。

图1 六大癌种模拟模型的示意图

模型校准与验证

所有模型除使用肿瘤登记的监测数据进行校准之外，还使用了多种方法进行验证：首先比较了模型模拟与全国肿瘤登记报告的发病率、死亡率和分期分布；然后使用中国慢性病前瞻性研究（CKB）中观察到的癌症发病率和死亡率对模型进行了外部验证；最后比较了17个基于人群的肿瘤登记点的癌症生存率与模型模拟生存率的差异。

结果发现，校准后的NCC模型模拟的男性和女性年龄别癌症发病率和死亡率与全国范围内肿瘤登记的观测数据接近。在外部验证测试中，CKB队列观察到累积癌症病例数和死亡数落在NCC模型体系预测的不确定性区间内，虽然模型模拟结果的不确定性区间较宽，但点估计接近CKB的实际观测结果，这表明NCC模型具有可接受的外部一致性。模型估计的5年净生存率与基于人群的肿瘤登记观察到的结果近似，例如NCC-Lung估计男性和女性肺癌的净生存率分别为17.4%和27.0%。

总结与展望

NCC模型体系是针对肺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、乳腺癌等六种主要癌症的模拟模型的集合。所有模型均采用了广经验证的结构，并根据中国的人群数据进行校准，每个NCC模型都具有重现大型队列中观察到的累积癌症发病率和死亡率的能力。因此，经过校准和验证的NCC模型将是十分有用的工具，可为中国六大癌种的决策提供以下信息：（1）可用于研究癌症筛查策略相关的问题，如筛查技术的成本效益分析和最佳筛查年龄的确定；（2）结合成本和生命质量数据，模型可以提供许多卫生决策急需的数据，包括筛查的危害、成本投入和健康效益等；（3）可用于指导六大癌种的一级预防和临床治疗，如基于队列研究评估控制危险因素的长期效果、基于RCT评估癌症治疗新方案的经济学效益等。