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为解决宫颈锥切术前病理升级预测问题，研究人员探讨 PAX1 和 JAM3 基因甲基化的作用。对 549 例患者分析发现，?Ct PAX1 和宫颈管病变是独立风险因素，建立的模型 AUC 为 0.818，为临床精准诊疗提供依据。
宫颈癌是严重威胁女性健康的恶性肿瘤，其发病率在女性癌症中仅次于乳腺癌，全球每年新发病例超 60 万，死亡约 34 万，且主要集中在中低收入国家。世界卫生组织虽推出消除宫颈癌的全球战略，但宫颈病变的精准诊疗仍是难题。宫颈上皮内瘤变（CIN）作为宫颈癌前病变，锥切术是主要治疗手段，然而术前阴道镜活检与术后病理结果常存在不一致，约 23.1% 会出现病理升级，33.6% 出现降级，这导致漏诊或过度治疗，尤其对年轻患者可能影响生育。因此，如何通过无创检查筛选出可能病理升级的患者，成为临床亟待解决的问题。
浙江省人民医院（杭州医学院附属人民医院）的研究人员开展了相关研究，旨在探究 PAX1 和 JAM3 基因甲基化与 CIN 患者锥切术后病理升级的关联，为临床提供新的预测标志物和诊疗依据。研究成果发表在《Scientific Reports》。
研究用到的主要关键技术方法包括：收集 2020 年 12 月至 2022 年 4 月在该院行阴道镜检查的 549 例患者资料，排除不符合标准的病例后，最终 88 例纳入统计分析；采用 “人 PAX1 和 JAM3 基因甲基化检测试剂盒”，以 GAPDH 为内参，通过 SLAN-96 S 自动医用 PCR 分析系统检测宫颈脱落细胞中 PAX1 和 JAM3 基因甲基化状态，计算?Ct 值（?Ct = 目标基因 Ct 值 - GAPDH Ct 值）；依据 2020 年 WHO 女性生殖器官肿瘤分类标准进行病理诊断，通过 SPSS 26 和 R studio 4.1.0 进行单因素、多因素逻辑回归分析及构建预测模型，绘制 ROC 曲线评估模型效能。
研究结果
- 患者基线特征与单因素分析：对年龄、BMI、?Ct PAX1、?Ct JAM3、宫颈管病变等因素分析，发现?Ct PAX1、?Ct JAM3、宫颈管病变（ECC）与病理升级显著相关（P<0.05），而年龄、HPV 感染等无显著关联。
- 多因素逻辑回归分析：确定?Ct PAX1（P=0.016，OR=0.784，95% CI 0.644–0.956）和宫颈管病变（P=0.048，OR=3.469，95% CI 1.014–11.870）为病理升级的独立风险因素。
- 预测模型构建与评估：基于上述因素建立预测模型，绘制 ROC 曲线显示 AUC 为 0.818（95% CI 0.720–0.916），Youden 指数最大时，特异性 94.4%，敏感性 60%，?Ct PAX1 临界值为 4.34。Bootstrap 验证显示模型预测与实际吻合度高，DCA 表明模型具有临床实用价值。
研究结论表明，PAX1 基因甲基化水平（以?Ct PAX1<4.34 为界）和宫颈管病变是宫颈锥切术后病理升级的独立预测因素，建立的模型对病理升级具有较好的预测效能。PAX1 有望成为宫颈锥切术前预测 CIN 病理升级的有效分流标志物，为临床提供了新的分子检测手段。通过检测 PAX1 甲基化状态，可对 CIN 患者进行风险分层，避免对低风险患者过度治疗，减少锥切术带来的妊娠并发症风险，尤其对有生育需求的年轻女性具有重要意义。尽管研究存在样本量较小、回顾性设计等局限，但为后续大规模前瞻性研究及临床应用奠定了基础，推动了基于甲基化检测的宫颈癌精准诊疗进程。
