英國倫敦帝國學院流行病學與生物統(tǒng)計學部David C. Muller等報告，包括肺功能的肺癌風險預測模型具有較強的預測能力，能夠改進肺癌篩查項目的標準。(J Clin Oncol. 2017年1月17日在線版)

研究者們已開發(fā)出多個肺癌風險預測模型，但迄今為止沒有一個在基于人群的隊列中評估肺功能的預測能力。本研究擬利用英國生物樣本庫前瞻性隊列的數據研發(fā)并內部驗證一個合并肺功能的肺癌風險預測模型。

該分析納入了502 321例既往未被診斷為肺癌且年齡為40~70歲的受試者。使用柔性參數生存模型來評估2年內患肺癌的概率，計算死亡的競爭風險。該模型包含了多種可能與肺癌發(fā)生相關的預測因子，如性別、吸煙史和尼古丁成癮、既往史、肺癌家族史、以及肺功能(1秒用力呼氣量，FEV1)。

結果顯示，累積隨訪1 469 518人年，其中有738例被診斷為肺癌。包含了所有預測因素的該模型表現出了卓越的識別能力(一致性檢驗，c=0.85，95%CI 0.82~0.87)。內部驗證表明，該模型對于新樣本具有很好的識別能力(校正后，c=0.84)。包括FEV1在內的完整模型在識別能力方面略優(yōu)于基于單一問卷變量的模型(c=0.84，95%CI 0.82~0.86;校正后，c=0.83;P=3.4×10-13)。該完整模型的識別能力優(yōu)于標準的肺癌篩查標準(c=0.66，95%CI 0.64~0.69)。

(編譯 王阿曼 審校 劉基巍)

大連醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院劉基巍教授述評：

肺癌高風險個體的識別需要準確和強大的風險預測模型，以往的預測模型均未將肺功能納入預測因素，且識別能力有限。從臨床的角度來看，與傳統(tǒng)CT篩查相比，該基于肺功能的統(tǒng)計學肺癌風險預測模型的經濟性、接受度和識別能力更高，未來有望取代傳統(tǒng)篩查手段。