建立和验证基于血液测试的诺莫图谱,用于诊断患有AFP阴性HCC的患者
Yujing Wu1, Shuang Liu1, Zhijuan Fan1
1The Third Central Hospital of Tianjin, Tianjin Key Laboratory of Extracorporeal Life Support for Critical Diseases, Artificial Cell Engineering Technology Research Center, Tianjin Institute of Hepatobiliary Disease, 83 Jintang Road, Hedong District, Tianjin, 300170, China.
Current cancer drug targets
|January 5, 2024
概括
一个新的诺莫格拉姆模型准确地区分了α-fetoprotein-negative肝细胞癌 (HCC) 和肝硬化. 这种工具有助于在传统生物标志物是负的时诊断HCC,改善患者管理.
科学领域:
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
- 在瘤学瘤学.
- 生物标志物开发 生物标志物开发
背景情况:
- 肝细胞癌 (HCC) 是全球癌症死亡的主要原因.
- 阿尔法-胎蛋白 (AFP) 是HCC的常见生物标志物,但并非所有患者都有升高的水平.
- 从临床上来说,将AFP阴性HCC与肝硬化区分开来是具有挑战性的.
研究的目的:
- 开发和验证一个高效的诺莫格拉姆模型,以区分AFP阴性HCC与肝硬化.
- 确定在肝硬化患者中预测HCC的关键临床和实验室参数.
主要方法:
- 在训练队列 (1130名患者) 中对41个血液检测参数进行了后勤回归分析.
- 基于独立的预测因素开发一个名ogram.
- 内部和外部验证名ogram的性能.
主要成果:
- 纳米图识别了埃索诺菲尔的百分比,血红蛋白度分布宽度,纤维素,血小板计数,总胆汁酸和线粒体酸氨基转移酶作为独立的因素.
- 该模型显示了良好的校准和训练队列中的0.851的一致性指数.
- 在验证队列中,名图实现了0.754的曲线下的面积,以区分HCC与肝硬化.
结论:
- 开发的诺米图是区分AFP阴性HCC与肝硬化的一个准确和有价值的工具.
- 这种模型可以帮助早期诊断和管理HCC,特别是在负AFP水平的情况下.
