NEJM在2011年发表了美国NLST肺癌筛查临床试验[1]，在2020年发表了荷兰-比利时的NELSON肺癌筛查试验[2]，都说明了低剂量胸部CT的筛查优势！在筛查入组条件中，NLST是55-74岁，吸烟≥30包年且戒烟时长＜15年；NELSON则是50-74岁，吸烟＞15支/天至少25年，或＞10支/天至少30年，且戒烟时长≤10年。NLST筛查6年，NELSON则是10年。众所周知，这两个重磅临床试验都认为低剂量胸部CT是目前肺癌筛查的不二手段！其主要结果如下图：

但自从这两个试验公布后，关于筛查目标人群的选择优化问题就络绎不绝！就在2013年，NLST发表的2年后，NEJM发表了利用PLCO筛查数据来探索，到底是用NLST这种一刀切的筛查标准，还是风险预测模型PLCOm2012标准来的好？[3] 相信大家肯定会觉得那肯定是后者听起来更具有说服力，结果同样如此：

与NLST标准相比，PLCOm2012具有更高的灵敏度（83.0% vs 71.1%）与阳性预测值（4.0% vs 3.4%）；

而近期JNCI也发表了一项关于肺癌风险预测模型优化选择筛查人群的研究[4]，利用了美国癌症干预与监测模型网络系统（CISNET），进行了三种风险预测模型（Bach，PLCOm2012以及LCDRAT）以及目前美国预防医学工作组（USPSTF）的一刀切肺癌筛查标准（55~80岁，吸烟≥30包年且戒烟＜15年）的比较！

上图表达的这四种标准进行筛查是可预防肺癌死亡人数，可以看出确实如之前的研究结果类似，通过风险预测模型进行筛选人群确实更有效地降低肺癌死亡率；

下图则是预期生存延长，但似乎，在相同数目的人群下，三种风险预测模型的筛选似乎并没有明显优于一刀切USPSTF。具体我们可以进一步看下表：

这是在CISNET模型框架或PLCO对照组下，通过不同兴趣方向下调整Bach模型风险阈值，来比较Bach模型与USPSTF标准的有效性！第一行是在USPSTF标准下，筛查比例是19.9%，每10万人可预防613例肺癌死亡，预计增加寿命8590，整体降低肺癌死亡率10.8%，而其中涉及过度诊断为115例；接下几行就是在USPSTF标准类似的筛查比例、灵敏度、CT筛查次数、预防肺癌死亡人数、增加寿命等等兴趣方向下利用Bach模型进行筛查的相关数值。可以看到从预防死亡、降低肺癌死亡率上，Bach具有明显优势！而在预期增加寿命上优势不明显！甚至Bach会带来更多过度诊断病例！

这样的结果在PLCOm2012以及LCDRAT模型上都是类似的：

文章总结道：通过风险模型（Bach，PLCOm2012以及LCDRAT）进行筛选肺癌早筛目标人群是来的更有效；虽然同样增加预期寿命，但缺不明显。换句话而言，风险模型筛选可以发现更多的肺癌，但并没有转化成明显生存加成效果！这主要是由于当我们将风险阈值提高，这样肯定是可以发现更多的肺癌，但其实从风险变量分析，高风险人群更多可能是高龄、重度吸烟或者未戒烟人群，这些人群本身的预期寿命相对较短！所以就会造成这样的分析结果！

另外一个问题就是，风险模型筛选会造成过度诊断病例数的增加；其中这样的情况同样与不显著的预期寿命加成问题类似，当提高风险阈值的时候，会增加高龄、吸烟这一预期寿命较短的人群，因此因筛查导致的过度诊断病例同样增加！

值得注意的是，在这一研究中，为了适配CISNET模型框架以及USPSTF标准，这些风险模型至采用了年龄、性别、吸烟三个变量因素，其他类似COPD等都忽略了，或许整体风险模型的使用会进一步提高风险模型的效能，提高预期寿命加成以及降低过度诊断的情况。

参考文献

1.    National Lung Screening Trial Research T, Aberle DR, Adams AM, et al. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. The New England journal of medicine. 2011;365:395-409.

2.    de Koning HJ, van der Aalst CM, de Jong PA, et al. Reduced Lung-Cancer Mortality with Volume CT Screening in a Randomized Trial. The New England journal of medicine. 2020;382:503-513.

3.    Tammemagi MC, Katki HA, Hocking WG, et al. Selection criteria for lung-cancer screening. The New England journal of medicine. 2013;368:728-736.

4.    Ten Haaf K, Bastani M, Cao P, et al. A comparative modeling analysis of risk-based lung cancer screening strategies. Journal of the National Cancer Institute. 2019.