预测 CIN2消退风险列线图的开发与验证：为宫颈癌前病变精准诊疗点亮新灯塔

为解决宫颈上皮内瘤变 2 级（CIN2）保守治疗缺乏综合预测模型及过度治疗的问题，山西医科大学第二医院研究人员开展了 CIN2预后预测模型的研究。结果成功建立预测模型，该模型可精准评估 CIN2消退风险，有助于制定个性化治疗方案。

　　宫颈癌，这个威胁女性健康的 “隐形杀手”，让无数家庭陷入痛苦之中。而宫颈上皮内瘤变（CIN）作为宫颈癌的重要前驱病变，根据进展为恶性肿瘤的风险分为 CIN 1（低级别）和 CIN 2/3（高级别）。其中，CIN²的管理一直是临床难题。一方面，约半数 CIN²病例未经治疗可自发消退；另一方面，部分患者却存在进展风险。目前的处理方式在避免过度治疗和预防癌症进展之间难以平衡。传统治疗方法，如宫颈切除术，不仅会给患者带来心理和生理创伤，还可能引发产科并发症，如早产和胎膜早破。而且，现有研究对 CIN²保守治疗的相关研究多聚焦于传统风险因素，缺乏全面的预测模型。在这样的背景下，山西医科大学第二医院的研究人员开展了一项极具意义的研究，旨在建立一个预测 CIN²消退风险的模型，该研究成果发表在《Discover Oncology》上。

研究人员为了实现这一目标，采用了多种关键技术方法。他们基于 2019 - 2022 年山西 CIN 队列研究的相关数据，对 512 名 CIN²女性患者进行了横断面分析。通过问卷调查、体格检查、实验室检测和生物标本采集收集临床数据。运用单因素逻辑回归分析筛选影响 CIN²患者 LEEP 或锥切病理结果的因素，再利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进一步筛选，最后进行多因素逻辑回归构建预测模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线、重采样方法和决策曲线分析（DCA）评估模型的准确性、校准度和临床应用价值。

研究结果如下：

1. 人口统计学特征：研究收集了 521 名年龄在 19 - 65 岁女性的数据，其中 185 例病变消退，336 例病变持续或进展。病变消退组和病变持续 / 进展组在年龄、初潮年龄、首次怀孕年龄、怀孕次数、分娩次数、绝经女性比例等方面无统计学差异，但首次性交年龄存在显著差异。此外，病变持续 / 进展组的 LBC 结果为 ASC - US 或更高级别、HPV 16、18 和 58 型感染、阴道镜检查时病变面积更大、醋酸白变化更薄的发生率均高于病变消退组。
2. 影响 CIN²消退预测模型的因素选择：单因素逻辑回归分析确定了多个与 CIN²消退相关的因素，如首次性交年龄较晚是保护因素，而多个性伴侣、TCT 分析异常结果（ACS - US 或以上）、HPV 16/18/58 感染、病变面积较大和醋酸白增厚是风险因素。经过 LASSO 回归和逐步多因素逻辑回归，最终确定了预测 CIN²消退的因素包括首次性交年龄、TCT 结果、HPV 感染类型、阴道镜检测的病变面积和醋酸白增厚程度，并构建了预测模型，为每个预测因素分配了特定分数，通过累加分数计算 CIN²消退的概率。
3. 模型的判别力和准确性：ROC 分析显示该模型的敏感性为 0.827，特异性为 0.708，曲线下面积（AUC）为 0.832，表明模型具有良好的判别能力。内部重复采样显示模型校准良好。与 HPV 和 TCT 联合预测模型相比，五因素 CIN²消退预测模型的预测价值显著更高，其净重新分类改善（NRI）为 0.348，综合判别改善（IDI）为 0.348，差异具有统计学意义。

研究结论和讨论部分指出，该研究成功建立并验证了预测 CIN²消退风险的列线图模型，该模型综合了首次性生活年龄、TCT 结果、HPV 感染状态、阴道镜观察的病变面积和醋酸染色厚度等因素，具有较高的准确性和可靠性。这为临床医生评估 CIN²消退风险提供了客观工具，有助于制定个性化治疗方案。然而，研究也存在一定局限性，如样本排除了部分患有其他疾病的患者，样本量和随访时间有待增加，还需进一步多中心外部验证。尽管如此，该研究成果依然为 CIN²的诊疗提供了重要参考，有望在未来进一步完善和应用，为降低宫颈癌的发病率和死亡率做出贡献。