英国华威大学Cooper等报告，将常规的风险预测因素与FIT(粪便免疫化学检测)数据相结合，可提高FIT检测的临床敏感性，同时也提高了高风险腺癌的检出率。(Br J Cancer. 2017年11月2日在线版)

在结直肠癌筛查中，FIT正逐步取代愈创木酯便隐血实验。随着应用的增多及FIT阳性率的不断提高，该检测方法对结肠镜检查也将会是一种挑战。研究者研发了一种联合常规筛查数据及FIT检测数据的结直肠癌风险预测模型，以提高筛查的准确性。

该研究对FIT阳性(≥20 μg/g)及有完整诊断结果的病例(1810例，其中549例进展期腺癌)进行了多变量分析。在FIT结果及年龄、性别、既往筛查史等数据基础上，采用logistic回归分析建立风险预测模型，进而利用前馈神经网络系统进一步完善该模型。以区分度及校准力对模型的操控性进行了评估，以临床敏感性、特异性及受试者工作特征曲线对模型的检验准确性进行了验证。

结果显示，该区分度由FIT的0.628提高到风险校正模型的0.659(P=0.01)。拟合优度检验表明风险校正模型的校准力达到0.9。在特异性相似的情况下(FIT阈值160 μg/g)，敏感性由30.78%提高到了33.15%。前馈神经网络系统进一步提高了模型的可操作性及检测的精确度。

(编译 肖旭轩)