预测模型识别那些在子宫内膜癌的高危

子宫内膜癌是最常见的妇科恶性肿瘤在美国目前的指南不推荐筛查子宫内膜癌为个人已经在子宫内膜癌风险高,比如那些有林奇综合症。然而,一项新的研究通过从布莱根妇女医院的调查,哈佛医学院和哈佛T.H.陈公共卫生学院建立了一个预测模型,可以最终转化为研究和临床设置识别高危个体将受益于这样的筛选。

“鉴于子宫内膜癌的发病率和死亡率上升,人口筛查识别高危女性是一个有吸引力的公共卫生策略,”第一作者喜悦史说,博士,哈佛大学的流行病学T.H.成龙公共卫生学院。“我感兴趣的是利用非常丰富的问卷调查和基因数据可以从子宫内膜癌的流行病学协会(E2C2)以及将它与其他全国代表性的数据资源来评估我们是否能够提高我们的能力来预测子宫内膜癌的风险。”

他们的研究结果发表在美国国家癌症研究所杂志》上。模型在训练集中的数据从一个国际财团横跨19个研究在不同的国家被验证之前在美国三大的军团。

子宫内膜癌的唯一两次风险模型被训练更多的选择性研究人口和不包括危险因素如教育、糖尿病史、高血压史,或使用激素疗法。作者的知识,这也是第一个评估遗传因素的效用在子宫内膜癌的风险预测。

史和他的同事们开始通过使用数据从19个病例对照研究,包括绝经年龄在45 - 85之间的白人女性E2C2开发他们的模型。

他们用统计工具,称为一个套索模型来预测哪些人将在更高的子宫内膜癌的风险相对于其他群体。然后,他们这些相对风险转化为绝对风险预测来确定个体的概率,考虑到它们的特点,发展了子宫内膜癌在接下来的10年。这种分析要求他们把估计从E2C2数据与全国代表性数据监测、流行病学、最终结果(SEER)计划和国家健康和营养调查(NHANES)。

然后,模型验证,使用的数据来自121700名女性30-55岁注册护士在护士的健康研究(NHS), 116430名女性25-42岁注册护士的护士健康研究II (NHS II),和78232年从全方位55 - 74岁的女性。受试者随访10年这三个验证军团。问卷调查、死亡记录和医疗记录被用来证实诊断子宫内膜癌的病理学家和医生。

“NHS NHSII,全方位军团有独特丰富的数据集,数据在成千上万的参与者在几十年的随访,”资深作者说Immaculata De Vivo,医学博士,英里,教授布莱根妇女医院和哈佛医学院。“也有遗传数据用于许多这样的研究参与者,这允许我们调查的潜在贡献遗传因素在预测子宫内膜癌的风险。”

具体地说,先前确定的团队匹配18全基因组重要的单核苷酸多态性(snp)对子宫内膜癌的12种不同的全基因组关联研究(GWAS)人口NHS的各种疾病的结果。

研究人员发现,平均而言,女性子宫内膜癌的风险累积之间的年龄在45 - 85为5.4%,虽然范围从1.4 - -1.8%为女性的风险最低等分的风险为13.7 - 15.01%的女性最高的等分。

研究人员发现,流行病学模型演示了温和的准确性只有轻微改善当遗传因素被包括在内。流行病学模型在NHS II的校准数据,但在NHS数据精准度不佳。然而,流行病学和流行病学+遗传模型在全方位校准。

“我们发现,仅流行病学危险因素,可快速、廉价和容易收集临床或公共卫生设置,可以准确区分妇女子宫内膜癌的风险高低,”施说。

风险模型应用于最近时,代表美国白人女性人口,模型识别与超过2.5%的女性子宫内膜癌的风险累积20%年龄在40 - 85之间。在第97百分位的风险与风险预测寿命(merrill Lynch)患者,建议每年一次的检查。

这些发现表明,临床指导对子宫内膜癌筛查可以更新。然而,由于培训组的95%和93 - 95的验证组由白人女性,模型并不生成和验证比赛规格估计非白人女性。E2C2财团获得了一项资助了解子宫内膜癌死亡率跨越种族群体之间的差距。

新地理模型需要不断调整,时间,或人口设置占子宫内膜癌的罕见的亚型,在更广泛的人群作出预测。

参考:施J,卡夫P, Rosner B, et al。子宫内膜癌的风险预测模型:在一个国际财团开发和验证。j .国家的。癌症杂志。2023:djad014。doi:10.1093 / jnci / djad014

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