美國MD安德森癌癥中心Hanash等開發(fā)的一種基于血液的代謝物面板證明了其獨(dú)立的預(yù)測能力，可以作為卵巢惡性腫瘤風(fēng)險(xiǎn)算法（ROMA）的補(bǔ)充，來區(qū)分早期卵巢癌和良性疾病，以更好地為臨床決策提供信息。（Clin Cancer Res. 2022年9月21日在線版 DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-22-1113）

該研究的目的是評(píng)估循環(huán)代謝物對改善ROMA在預(yù)測卵巢囊腫女性罹患卵巢癌風(fēng)險(xiǎn)中的貢獻(xiàn)。

研究對101例漿液性和非漿液性卵巢癌患者和134例良性盆腔腫塊（BPM）患者的初始血清進(jìn)行了代謝組學(xué)分析。利用深度學(xué)習(xí)模型，開發(fā)了一個(gè)由7種癌癥相關(guān)代謝物組成的面板，用于區(qū)分早期卵巢癌和BPM。在118例卵巢癌病例和56例BPM受試者的獨(dú)立血清中評(píng)估代謝物面板的性能。進(jìn)一步評(píng)估了該面板為改善ROMA的性能所起的作用。

在獨(dú)立試驗(yàn)集中，訓(xùn)練集開發(fā)的7種標(biāo)志物代謝物面板（7MetP）對早期卵巢癌的AUC為0.86（95%CI 0.76~0.95）。在試驗(yàn)集中，7MetP+ROMA模型對早期卵巢癌的AUC為0.93（95%CI 0.84~0.98），與單獨(dú)的ROMA模型相比有所改善（AUC=0.91，95%CI 0.84~0.98；似然比檢驗(yàn)P=0.03）。在整個(gè)樣本集中，與單獨(dú)的ROMA相比，聯(lián)合7MetP+ROMA模型對早期卵巢癌產(chǎn)生了較高的陽性預(yù)測值（0.52 vs. 0.68；單側(cè)P<0.001），特異性也有提高（0.78 vs. 0.89；單側(cè)P<0.001）。 （編譯 韓雨萌）