Thorax：从低剂量CT扫描和吸烟因素预测肺癌的可行性
2019-03-26 xiangting MedSci原创
LCCM具有作为肺癌预测因子的前途，因为它相对现有模型有显著的改善。
低剂量CT（LDCT）目前用于高危人群的肺癌筛查，以早期诊断肺癌。然而，96％检测到结节的个体是假阳性。
为了从临床、人口学和LDCT特征开发有效的早期肺癌预测因子，研究人员对218名肺癌或良性结节受试者进行了研究。使用概率图模型（PGMs）整合来自匹兹堡肺部筛查研究队列92名受试者（训练队列）的人口学、临床数据和LDCT特征。
学习后的PGMs确定了3个直接（因果）与恶性结节和最大良性结节相关的变量，并用它们构建了肺癌因果模型（LCCM），该模型在126名受试者的单独队列中得到验证。结节、血管数量和受试者戒烟年数足以区分恶性结节与良性结节。在训练和验证队列中与现有预测因子进行比较表明：（1）结合LDCT扫描特征大大提高了预测的准确性；（2）LCCM改善癌症检测优于现有的方法，包括Brock简约模型（p<0.001）。值得注意的是，周围血管数量，这个以前未在预测模型中使用的特征，显著提高了预测效率。根据验证队列结果，LCCM能够识别30％的良性结节，而没有错误分类癌结节的风险。
LCCM具有作为肺癌预测因子的前途，因为它相对现有模型有显著的改善。在更大的前瞻性研究中进行验证后，LCCM有助于减少不必要的随访和手术。
原始出处：
Vineet K Raghu. Feasibility of lung cancer prediction from low-dose CT scan and smoking factors using causal models. Thorax. 12 March 2019.
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