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【中国好声音】重大突破！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

2023年06月15日

作者：Sophia

来源：转化医学网

目前的肝细胞癌（HCC）风险评分并不能反映肝病进展/消退随时间变化导致的肝细胞癌风险评估的变化。

近日，南方医科大学侯金林、孙剑及海军军医大学王红阳在《Journal of Hepatology》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。

https://www.journal-of-hepatology.eu/article/S0168-8278(23)00416-6/fulltext

研究背景

肝细胞癌（HCC）是世界上癌症相关死亡的第三大原因，定期肝细胞癌筛查与早期肝细胞癌检测和提高生存率显著相关。使用腹部超声检查监测高危人群，无论是否联合血清α胎蛋白（AFP）检测，都可以发现早期可能治愈的肿瘤，但因敏感性差而受到限制。

肝细胞癌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，研究者小组基于11个全球慢性肝炎前瞻性队列，开发并外部验证了一个客观准确的HCC风险评分，称为aMAP评分。然而，到目前为止开发的所有风险评分都是基于使用传统统计方法（例如，Cox回归分析）在注册时收集的常见风险变量。此外，现有的风险模型仅包括在一个时间点收集的风险变量，并且没有考虑到肝细胞癌发展的风险随时间变化与肝病进展或消退有关，这是不令人满意的，也是一个重要的缺点。因此，有必要开发一种使用多变量纵向数据的新模型，并可以根据潜在疾病的演变随着时间的推移进行更新。

此外，最近对循环游离DNA（cfDNA）的探索将HCC的无创检测提升到更高的水平，有可能代表患者恶性肿瘤的整个分子图像，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，据报道，一个整合了四个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%。

在这项全国性的队列研究中，研究者的目标是1）使用具有多变量分析的纵向数据开发和验证新模型，以及2）评估包含cfDNA特征的HCC预测模型的性能。

研究进展

研究者招募了来自两个全国性多中心前瞻性观察队列的13，728名患者，这些患者大多数是慢性乙型肝炎病毒（HBV）感染。aMAP评分作为最有希望的HCC预测模型之一，对每位患者进行了评估。采用低通全基因组测序法获得多模态cfDNA片段组学特征。纵向判别分析（LoDA）算法用于对患者生物标志物的纵向剖面进行建模并估计HCC发生风险。

研究者开发并外部验证了两种新颖的HCC预测模型，具有更高的准确性，称为aMAP-2和aMAP-2 Plus scores。aMAP-2评分是使用aMAP评分和α胎蛋白值的纵向数据计算的，在训练和外部验证队列中表现优异（AUC 0.83 - 0.84）。aMAP-2评分进一步改善，将aMAP定义的高危患者准确分为两组，5年累积肝癌发病率分别为23.4%和4.1%（p=0.0065）。aMAP-2 Plus评分结合了cfDNA特征（核小体，片段和基序评分），优化了预测肝细胞癌发展的性能，特别是对于肝硬化患者（AUC 0.85 - 0.89）。重要的是，阶梯式方法（aMAP -> aMAP-2 -> aMAP-2 Plus）确定了90.0%和10.0%的肝硬化患者，肝细胞癌年发病率分别为0.8%和12.5%（p<0.0001）。

总之，AMAP-2和aMAP-2 Plus分数在预测肝细胞癌方面非常准确。aMAP评分的逐步应用为高危肝癌患者的富集策略提供了改进，可有效指导全国肝癌个体化监测。

参考资料：
https://www.journal-of-hepatology.eu/article/S0168-8278(23)00416-6/fulltext
注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。

责任编辑：肿瘤资讯-Bree
排版编辑：肿瘤资讯-Astrid

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