喫煙歴のある人の肺がんスクリーニング、血液検査で精度向上

【背景】

低線量CTによる肺がん検診は高リスク群の死亡率を減らすが、喫煙歴があっても検診対象外の多くの人に肺がんが発生している。より効率的な高リスク者の選定が課題であった。

【結果】

喫煙歴のある3695名を対象に、年齢、喫煙歴、13種類のタンパク質に基づくINTEGRAL-Riskモデルを開発・検証した。1年後の肺がん予測において、INTEGRAL-RiskモデルのAUCは0.88（95%CI 0.85-0.91）で、従来の質問票ベースモデル（PLCOm2012、AUC 0.79）より有意に高かった。

【臨床へのインパクト】

従来の質問票ベースのスクリーニング基準では見逃されていた肺がん症例を、INTEGRAL-Riskモデルはより高感度で検出できる可能性がある。これにより、喫煙歴のある患者の中から、低線量CT検診の恩恵を最も受けやすい高リスク者を効率的に選び出し、肺がんの早期発見と死亡率低下に貢献する可能性がある。

本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。