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广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心和广州市基准医疗合作 开发了一个基于40个cfDNA甲基化标志物和5个常见LDCT/CT影像学特征以及年龄因素的联合模型,用于肺结节的风险分层,并在两个前瞻性收集、回顾性分析的多中心队列中验证了其良好的性能 。该模型采用双重阈值策略,可以有效减少90.4%良性结节患者的不必要侵入性手术和伤害,降低过度治疗和成本,同时为肺癌患者提供及时治疗建议,有助于提高LDCT/CT筛查后肺癌的整体诊断率和可及性。该研究成果于近日以 A clinically effective model based on cell-free DNA methylation and low-dose CT for risk stratification of pulmonary nodules 为题,在线发表于 Cell Reports Medicine 杂志。 研究亮点: 1,开发了一个精简的甲基化标志物panel,用于非侵入性肺结节风险分层 2,该甲基化模型对肺结节的鉴别能力优于临床上应用的
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