肺癌领域学术盛会世界肺癌大会（WCLC）即将于2023年9月9日~12日在新加坡召开，8月16日，WCLC官网公布了研究摘要。随着国人健康意识的提高，癌症的预防和筛查越来越受到重视，对肺癌高风险人群定期进行相关筛查极为必要。本期【肿瘤资讯】小编带您抢先一览WCLC口头报告专题”OA07.Refining Risk Prediction Models for Lung Cancer Screening“，关注该领域有哪些新的见解。
曼彻斯特肺部健康检查筛查试点中PLCOm2012肺癌风险预测模型应用6年后的分析
讲者：P. Goodley，曼彻斯特大学
标题：OA7.03 Performance of PLCOm2012-Based Screening Eligibility in the Manchester Lung Health Check Pilot Cohort after 6 years
研究介绍
风险预测模型常用于肺癌筛查项目，识别高风险个体，从而确定低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查的效果。随着临床筛查覆盖范围的扩大，在真实世界研究中进行验证，以便在最佳阈值下选择性能最佳的模型具有十分重要的意义。已在研究队列中得到开发和验证的现有模型缺乏LDCT评估。筛选队列中，大部分关于模型性能的数据来自建模研究。在此，我们检测了曼彻斯特肺部健康检查（M-LHC）筛查试点的肺癌发病率。据我们所知，这是筛选项目中第一个应用PLCOm2012肺癌风险预测模型6年报告结局，并验证该模型性能的前瞻性研究。
研究方法
自2016年起，在M-LHC试点邀请55~74岁的既往吸烟者以社区为基础进行肺癌筛查。在PLCOm2012风险≥1.51%的参与者中进行LDCT筛查，1年后进行第2轮筛查。从地区登记数据中获取6年间参与者（经过筛查和未经筛查）中诊断为肺癌的情况。
研究结果
研究共纳入2451例55~74岁的既往吸烟者，其中56%被归类为高风险人群（PCLOm2012≥1.51%，n=1430）。在这些符合条件的参与者中，97%接受了 LDCT筛查。6年间，4.5%被诊断为肺癌（n=115），其中91%为高风险人群（n=105，发病率7.3%）。筛查出76%（n=88/115）的癌症，其中82%（n=72/88）处于早期（I-Ⅱ期），而未被筛查检测出的癌症为54%（n=15/28）。82%被筛查发现的癌症患者仅接受手术或根治性放疗（n=72/88），而56%的未筛查发现的癌症（n=15/27）接受手术或根治性放疗（Chi-sq p=0.01）。PLCOm2012 低估了风险，肺癌病例比预测总体（78例）多48%。在筛选组（E/O 0.68）和未筛选组（E/O 0.61）中均观察到低估。区分度良好，AUC为0.78（95%CI 0.74-0.82）。
研究结论
在曼彻斯特社会经济贫困地区进行针对肺癌的筛查，早期检出率（I-Ⅱ期为76%）高于英国平均水平（30%）。基于PLCOm2012≥1.51%的筛查可检出大多数肺癌。尽管模型辨别是充分的，但它低估了风险（包括低风险未筛查组）。为了更加准确地预测风险，可能需要对模型进行重新校准。
NELSON与PLCOm2012肺癌筛查合格标准的有效性：来自德国HANSE研究的初步结果
讲者：J. Vogel-Claussen，德国汉诺威医学院
标题：OA7.03 Effectiveness of NELSON versus PLCOm2012 Lung Cancer Screening Eligibility Criteria: First Results from the German HANSE Study
研究介绍
肺癌是一个重要的健康问题。肺部CT筛查可通过早期诊断降低肺癌死亡率。使回顾性分析和一项基于USPSTF2013标准的前瞻性试验表明，通过准确的预测模型识别个体进行筛查比使用年龄、吸烟分类标准更有效。本研究前瞻性比较了荷兰 Leuvens Longkanker Screenings Onderzoek（NELSON）和 PLCOm2012 模型合格标准的有效性。
研究方法
这项在德国北部开展的前瞻性队列研究（HANSE）中，参与者年龄范围为55-79岁，目前或曾经吸烟，从3个经认证的肺癌筛查点招募符合NELSON风险标准（戒烟时间≤10年，＞25年者＞15支/天，＞30年者＞10支/天）或筛选6年内 PLCOm2012风险阈值至少为1.58%的受试者。主要结局是比较PLCOm2012筛选组与NELSON筛选组中高风险人群中的肺癌阳性预测值（PPV）、自我报告与现场医生评估的PLCOm2012标准的可靠性，以及恶性与良性组织取样/切除的阳性预测值。使用改进的LungRADS1.1系统和AI肺结节分析软件对每个部位的低剂量CT（LDCT）图像进行评估（Rofo.2022 Dec;194(12):1333-1345）。本次，我们介绍了基线筛选数据。为了检验PLCOm2012选择的个体与NELSON选择的个体中检测到的肺癌PPV 相等的无效假设，使用了Kosinski的加权广义评分统计（ClinicalTrials。gov，NCT04913155）。研究招募已完成。
研究结果
自2021年7月至2022年8月间，入组了5194例参与者（42%为女性）。4170例（80%）为PLCOm2012筛选，3920例（75%）为NELSON筛选。在检测到的64例肺癌中（35例Ⅰ期、6例Ⅱ期、11例Ⅲ期、12例Ⅳ期）中，62例（97%）在基线被PLCOm2012筛选，49例（77%）在基线被NELSON筛查。符合PLCOm2012风险阈值的参与者筛查发现肺癌的PPV（1.49%）显著高于根据NELSON标准筛选的参与者（1.25%；p=0.02；相对差19.2%）。2例PLCOm2012未筛选出的肺癌患者均为女性参与者（分别为55岁和57岁），均为I期腺癌。PLCOm2012筛选的参与者（平均年龄66.0±6.1岁）显著大于 NELSON筛选的参与者（平均年龄62.6±5.5岁；p＜0.001），无显著性别差异（p=0.89）。自我报告与现场医生评估的PLCOm2012评分间存在良好的相关性，且无显著偏倚（r = 0.78，平均差异 =-0.01%，p=0.70）。恶性侵入性活检/手术切除的PPV为61%（65例恶性/42例良性）。
研究结论
根据HANSE研究的基线筛查结果，PLCOm2012模型比NELSON标准能够更可靠且更有效地选择入组肺癌筛查项目的个体，应优先用于识别高风险个体。计划进行进一步的纵向结果分析。
预招募作为解决基于风险的肺癌筛查选择中“未遂”病例的策略：ILST数据的分析
讲者：C. Kumarasamy，澳大利亚科廷大学
标题：OA7.03 Pre-Recruitment as a Strategy to Address “Near-Miss” Cases in Risk-Based Lung Cancer Screening Selection: An Analysis of ILST Data
研究介绍
可以基于如PLCOm2012风险预测模型验证LDCT在肺癌筛查中的有效性。肺癌风险是动态的，且随时间变化，这对那些初评未达到风险阈值，但未来可能符合筛查条件的“未遂”参与者资格有所影响。本研究的目的是检查“预招募”方法是否可以识别潜在参与者，以便将来对纵向项目进行再评估。
研究方法
纳入国际肺筛查试验（ILST）澳大利亚组中根据其初始基线 PLCOm2012风险（PLCOm2012＜1.5%，6年风险）不符合的所有潜在参与者。假设纵向变量（如年龄、吸烟持续时间和戒烟时间等）呈线性增加，其他风险变量恒定，使用PLCOm2012风险模型预测所有个体从评价时年龄至80岁的肺癌风险进行预测。
研究结果
共纳入2465例受试者。该队列有1320（49%）例女性受试者，大多数已戒烟（n=2029，80%）。中位（IQR）年龄为61（57-67）岁，戒烟的中位时间为18（3-31）年。预招募方法将导致纳入额外的1152例受试者（46.7%的受试者最初不符合ILST研究条件），在80岁之前符合条件。预测显示，26.5%和36.1%的受试者在70岁和75岁时PLCOm2012风险达到至少1.51%，24.7%的70岁以下受试者在首次评估后3年内符合条件。关于基线风险，611例 （24.8%）基线风险评分≥0.5%的受试者（最初低于1.51%阈值）在初始评价后10年内达到阈值，而风险评分＜0.5%的受试者中仅72例（6.6%）符合条件。图1显示了3例55岁个体的肺癌风险预测和成功戒烟的缓解影响。在目前的吸烟者中，60%的受试者在70岁时达到符合标准，如果参与者在首次评估后达到戒烟，这一比例降至37%。
研究结论
在达到阈值风险前，肺癌风险预测可以通过捕获潜在符合条件的“未遂”者来提高筛选招募的效率。此外，在招募前戒烟可防止个体达到需要LDCT肺癌筛查的风险水平。
基于蛋白质的肺癌风险预测模型的开发和验证-肺癌队列联盟（LC3）的初步结果
讲者：H. Zahed，国际癌症研究机构 (IARC/WHO)
标题：OA7.03 Development and Validation of a Protein-Based Lung Cancer Risk Prediction Model - Initial Results from the Lung Cancer Cohort Consortium (LC3)
研究介绍
在NCI资助的肺癌病因学和风险综合分析（INTEGRAL）项目背景下，肺癌队列联盟（LC3）近期在评估了1161种蛋白后，在诊断前血液样本中鉴定出了36种与肺癌风险相关的循环蛋白生物标志物（Nature Communications，出版中）。然后，我们设计了INTEGRAL组，测量21种蛋白质的绝对浓度，通过改进超出标准预测模型的风险评估，优化肺癌筛查的目标人群。
研究方法
为了评价INTEGRAL组的有效性，我们分析了从LC3的14个队列中选择作为病例队列样本的参与者的基线血液样本，分为开发组和验证组（流行病学年鉴，2023）。在此，我们介绍了开发组中7个队列的初步结果，包括3年内通过采血诊断出肺癌的807例病例和1034例子队列代表，并对其进行加权以代表源人群中的所有当前和既往吸烟者。我们基于PLCOm2012风险预测模型评分和7个队列中4个队列（n=478例）的蛋白质子集，拟合了一个灵活的参数生存模型来预测肺癌风险。随后，我们将该模型应用于其余3个队列（n=329例病例）中，并将其风险辨别（AUC）与 PLCOm2012评分进行对比，以预测采血1年和3年内发生的病例。
研究结果
我们的初步模型包括来自INTEGRAL组的5种蛋白（INTEGRAL-5PM：CEACAM5、MMP12、SCF、MUC16和KRT19）。与PLCOm2012评分相比，对于采血后3年内诊断的病例，INTEGRAL-5PM适度改善了对采血后3年内诊断为肺癌病例的区分（INTEGRAL-5PM的AUC=0.79 vs PLCOm2012的AUC = 0.76），对于的病例，显著改善了对采血后1年内诊断为肺癌病例的区分 (AUC=0.85 vs 0.78)（图）。当特异性为80%时，与 PLCOm2012预测模型相比，该模型对3年内发生肺癌的敏感性提高了6%（62% vs 56%）)，对1年内发生肺癌的敏感性提高了14%（78% vs 64%）。
研究结论
初步结果表明，INTEGRAL蛋白组可以提高肺癌风险识别，超过基于问卷的风险预测模型。在最终验证前，我们将在另外独立的LC3联盟的7个队列（n=560例病例和1126例子队列代表）中进一步优化初步模型。这项初步评估显示出具有前景的研究结果，并表明使用循环蛋白优化肺癌风险评估的巨大潜力。
P. Goodley,et al.WCLC, OA7.03, 2023
J. Vogel-Claussen,et al.WCLC, OA7.04, 2023
C. Kumarasamy,et al.WCLC, OA7.05, 2023
H. Zahed,et al.WCLC, OA7.06, 2023
排版编辑：肿瘤资讯-CY
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