目的 联合运用6种常见血清肿瘤标志物建立预测肺癌常见病理分型的风险模型.方法 回顾性分析2012年5月至2013年5月新疆医科大学附属肿瘤医院收治的342例肺癌患者和91例肺部影像学可疑并确诊为非肺癌患者的临床资料.对6种肿瘤标志物进行热图分析,得到肿瘤标志物和肺癌各病理亚型的关系.Logistic回归分析筛选各病理亚型独立预测指标,并构建预测模型.通过ROC曲线下面积(AUCROC)评估各个模型的预测能力.运用Bootstrap重抽样法对模型的预测能力进行内部验证.结果 热图分析结果显示,Pro-GRP和NSE预测小细胞肺癌,SCC和CYFRA21-1预测肺鳞癌,CA125和CEA预测肺腺癌的组合更好.小细胞肺癌、肺鳞癌和肺腺癌预测模型对应的AUCROC分别为0.938、0.965和0.965.模型预测能力的内部验证结果表明3个模型预测效果理想.结论 血清肿瘤标志物联合患者一般资料构建针对肺癌患者病理分型的风险预测模型预测效果较好,验证后可以展示在检验报告单上,为临床医生诊疗提供帮助.
作者：王森钰；赖良；冯阳春
来源：临床检验杂志 2022 年 40卷 3期
