AASLD中國之聲 | 牛俊奇教授：GALAD-C，一套較GALAD更適合中國肝癌患者的診斷模型

劉苗霞 吳瑞紅 劉旭 徐洪芹 遲秀梅 牛俊奇

吉林大學第一醫院肝膽胰內科

Philip Johoson等描述的GALAD模型（由性別、年齡、AFP-L3、AFP和DCP 5個變陣列成）經研究發現對肝細胞癌（HCC）有很好的診斷效能，鑒別HCC和慢性肝臟疾病（CLD）的受試者操作曲線下面積（AUROC）達0.90以上，而對單個的小肝癌的曲線下面積也達0.85至0.95。在第69屆AASLD年會上，吉林大學第一醫院肝膽胰內科牛俊奇教授團隊報導的一項研究驗證了GALAD模型在中國患者中的效能，並探索出一套新的更適合中國患者的診斷模型。

研究納入2012 -2015年在吉林大學白求恩第一醫院肝膽胰內科住院的患者及體檢中心健康人共641例，包括254例HCC患者，334例CLD，和53例健康對照（HC）。檢測血清AFP、AFP-L3、維生素K缺乏或拮抗劑II誘導的蛋白（PIVKA-II，也叫異常凝血酶原、DCP）的水準，應用二元邏輯回歸建立GALAD-C模型（由性別、年齡、AFP-L3、AFP、DCP組成，C代表China）、GAAP模型(由性別、年齡、AFP、PIVKA-II組成)對HCC進行診斷分析。另收集2015-2016年住院的169例HCC患者和139例CLD患者，對GAAP模型進行驗證。AFP由羅氏試劑的電化學免疫發光法測定，AFP-L3由北京熱景生物技術股份有限公司提供試劑測定，PIVKA-II由雅培ARCHITECT免疫測定。

結果顯示，在所有的分析中，GALAD-C模型的曲線下面積均比單個標誌物或標誌物的簡單聯合高，AUROC在0.817至0.985之間。我們同時發現GAAP模型和GALAD-C模型的診斷效能相當（當鑒別HCC與CLD時，AUROC分別為0.899和0.905，P=0.73；當鑒別HCC與肝硬化時，AUROC分別是0.906和0.914，P=0.68；當鑒別米蘭標準肝癌與CLD時，AUROC分別是0.817與0.817，P=1；當鑒別最大直徑＜5 cm的肝癌與CLD時，AUROC分別是0.863與0.868，P=0.84；當鑒別最大直徑＞5 cm的肝癌與CLD時，AUROC分別是0.974與0.977，P=0.81；當鑒別HCC與HC時，AUROC分別是0.984與0.985，P=0.91）。在驗證試驗中，對於308例驗證數據，GAAP模型鑒別HCC與CLD的敏感度86%，特異度86%，假陽性率14%，假陰性率14%，準確率86%。

A-F：標誌物單獨、聯合或相關模型鑒別HCC與其他各組的受試者操作曲線

這項對中國肝癌患者的研究證實了GALAD-C模型對中國HCC患者有很好的診斷效能。而由4個變陣列成的GAAP模型對HCC的診斷效能不亞於GALAD-C模型，且更經濟，或許是更適合中國人群的診斷模式。