今亮点！尿路上皮癌预测模型具有高敏感性 特异性
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根据在欧洲泌尿外科协会年会上发表的一项研究，尿路上皮癌 (UC) 预测模型考虑了 UroAmp 尿综合基因组分析 (uCGP) 测试中表现最好的 10 个基因，具有高灵敏度和特异性，于 3 月 10 日至 13 日在米兰举行。
来自法国里昂国际癌症研究机构的 Florence Le Calvez-Kelm 博士及其同事开发了一个 UC 筛查模型，该模型考虑了 10 个具有最高性能的基因，该模型基于来自 140 个泌尿科患者的训练队列的uCGP数据对照和 96 个肿瘤。该模型在两项研究中得到验证：一个是多机构病例对照设计，有 96 个对照和 70 个病例，另一个是前瞻性 Golestan 队列研究中的嵌套病例对照设计，其中包括 29 名后来发展为原发性 UC 的无症状个体和 98 名匹配对照.
研究人员发现，UC 模型经过训练后的灵敏度和特异性分别为 88% 和 94%。在第一次验证中，新发和整体(新发和复发)肿瘤的敏感性分别为 86% 和 71%，特异性为 94%。在 Golestan 验证队列中，预测灵敏度和特异性分别为 66% 和 94%。与 uGCP 预测的阴性相比，uGCP 预测的阳性无癌生存率明显更差(风险比，8.5)。当仅限于七年内的 UC 诊断时，UroAmp测试在 86% 的未来癌症中检测到临床前 UC。
Calvez-Kelm 在一份声明中说：“如果在更大的队列中复制结果，对这些突变的尿液检测可以对高风险人群进行常规筛查，例如吸烟者或通过工作接触已知膀胱致癌物的人。”
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