刘苗霞 吴瑞红 刘旭 徐洪芹 迟秀梅 牛俊奇

 

吉林大学第一医院肝胆胰内科

 

Philip Johoson等描述的GALAD模型（由性别、年龄、AFP-L3、AFP和DCP 5个变量组成）经研究发现对肝细胞癌（HCC）有很好的诊断效能，鉴别HCC和慢性肝脏疾病（CLD）的受试者操作曲线下面积（AUROC）达0.90以上，而对单个的小肝癌的曲线下面积也达0.85至0.95。在第69届AASLD年会上，吉林大学第一医院肝胆胰内科牛俊奇教授团队报道的一项研究验证了GALAD模型在中国患者中的效能，并探索出一套新的更适合中国患者的诊断模型。

 

研究纳入2012 -2015年在吉林大学白求恩第一医院肝胆胰内科住院的患者及体检中心健康人共641例，包括254例HCC患者，334例CLD，和53例健康对照（HC）。检测血清AFP、AFP-L3、维生素K缺乏或拮抗剂II诱导的蛋白（PIVKA-II，也叫异常凝血酶原、DCP）的水平，应用二元逻辑回归建立GALAD-C模型（由性别、年龄、AFP-L3、AFP、DCP组成，C代表China）、GAAP模型(由性别、年龄、AFP、PIVKA-II组成)对HCC进行诊断分析。另收集2015-2016年住院的169例HCC患者和139例CLD患者，对GAAP模型进行验证。AFP由罗氏试剂的电化学免疫发光法测定，AFP-L3由北京热景生物技术股份有限公司提供试剂测定，PIVKA-II由雅培ARCHITECT免疫测定。

 

  结果显示，在所有的分析中，GALAD-C模型的曲线下面积均比单个标志物或标志物的简单联合高，AUROC在0.817至0.985之间。我们同时发现GAAP模型和GALAD-C模型的诊断效能相当（当鉴别HCC与CLD时，AUROC分别为0.899和0.905，P=0.73；当鉴别HCC与肝硬化时，AUROC分别是0.906和0.914，P=0.68；当鉴别米兰标准肝癌与CLD时，AUROC分别是0.817与0.817，P=1；当鉴别最大直径＜5 cm的肝癌与CLD时，AUROC分别是0.863与0.868，P=0.84；当鉴别最大直径＞5 cm的肝癌与CLD时，AUROC分别是0.974与0.977，P=0.81；当鉴别HCC与HC时，AUROC分别是0.984与0.985，P=0.91）。在验证试验中，对于308例验证数据，GAAP模型鉴别HCC与CLD的敏感度86%，特异度86%，假阳性率14%，假阴性率14%，准确率86%。

A-F：标志物单独、联合或相关模型鉴别HCC与其他各组的受试者操作曲线

 

这项对中国肝癌患者的研究证实了GALAD-C模型对中国HCC患者有很好的诊断效能。而由4个变量组成的GAAP模型对HCC的诊断效能不亚于GALAD-C模型，且更经济，或许是更适合中国人群的诊断模式。

 

原文链接：Role of the Galad and a New Comparable Serologic Model in Diagnosis of Hepatocellular Carcinoma in Chinese Patients. AASLD 2018 Abstract 946