多基因评分在遗传性癌症风险评估中的临床转化：基于接受者视角的影响因素与实施策略研究

本研究针对多基因评分(PGS)在遗传性乳腺癌和卵巢癌(HBOC)风险评估中的临床转化难题，通过焦点小组访谈和理论框架分析，揭示了接受者对PGS临床价值、知识准备和随访支持的三大核心需求。研究发现50%参与者因PGS改变了风险管理方案，提出需通过教育资料、结果报告和随访体系优化实施策略，为构建以患者为中心的实施路径提供了关键证据。

　　

遗传性乳腺癌和卵巢癌(HBOC)一直是困扰医学界的难题，传统的基因检测只能识别BRCA1/2等高危基因突变，却无法解释许多家族中"未解之谜"的癌症聚集现象。随着基因组学发展，多基因评分(Polygenic Scores, PGS)技术应运而生——这种整合数百个单核苷酸多态性(SNP)的算法，能额外解释18%的乳腺癌遗传风险。但这项看似 promising 的技术却陷入尴尬境地：实验室证据充足，临床落地举步维艰。

问题的核心在于医疗系统尚未准备好如何将这项复杂技术转化为患者可理解、医生可操作的临床实践。澳大利亚Peter MacCallum癌症中心联合新南威尔士大学的研究团队敏锐捕捉到这个转化医学的断层，他们独辟蹊径地从技术接受者——那些亲身经历癌症遗传风险评估的女性视角切入，在《The Patient - Patient-Centered Outcomes Research》发表了这项揭示PGS临床转化密码的研究。

研究采用三阶段混合方法：首先通过视频焦点小组访谈10名参与PRiMo临床试验的女性（年龄18-70岁，50%因PGS改变风险等级）；其次运用名义小组技术提炼实施障碍与策略；最后将定性数据映射至CFIR（实施研究整合框架）和ERIC（实施变革专家建议）理论框架。这种将患者直觉与实施科学理论桥接的方法，既保留了真实需求又确保了策略的科学性。

"知识就是力量"——接受者的认知准备
研究发现接受者对PGS的认知存在显著两极分化。部分高学历参与者盛赞PGS提供的精细风险分层："作为数字控，这些百分比直接决定我选择子宫切除时机"（参与者1）。但更多受访者坦言面对SNP加权算法如读天书，有位70岁老人直言："医生说的多基因就像外星语"。这种认知鸿沟直接影响了技术接受度，凸显遗传咨询中"可解释AI"的重要性。

风险重分类的蝴蝶效应
令人惊讶的是，PGS虽仅微调绝对风险值，却引发连锁反应。一位PALB2突变携带者因低PGS评分得以避免预防性乳房切除，改为加强监测；而另一位BRCA2阴性者因高PGS被升级为中危人群。这种"非全有即无"的风险动态调整，打破了传统遗传咨询的二元范式，但也带来新挑战——如何向患者解释"既非高危也非低危"的灰色地带？

随访断裂带的警示
所有焦点小组都痛陈"结果交付即服务终止"的临床现状。一位年轻母亲描述："得知风险后，我像被抛入黑暗森林"。这种随访断裂导致30%参与者未执行推荐筛查，暴露出风险沟通-决策-行动链条的薄弱环节。更棘手的是，基层医生对PGS的认知滞后，有位GP面对患者带来的PGS报告竟回应："这比星座运势靠谱吗？"

理论照进现实的实施蓝图
研究团队将患者诉求转化为四步实施路径：1）可视化报告（含风险轨迹图和解剖图标）；2）文化适配的教育工具（含方言版动画）；3）诊所"应急包"（含家系沟通指南）；4）结构化随访（含短信提醒和心理支持）。这些策略精准对应COM-B行为改变模型中的能力、机会和动机三要素，如用"患者大使"故事会增强行为动机。

这项研究的价值不仅在于为PGS临床转化绘制路线图，更开创性地证明：在基因组学时代，技术落地必须经历"患者需求翻译→理论框架匹配→实施策略设计"的三重转化。正如通讯作者Laura E. Forrest强调的："没有接受者参与的精准医学，就像没有导航仪的基因组测序"。该研究为其他复杂生物标志物的临床整合提供了范式参考，其方法论创新尤其值得中国正在建设的国家医学中心借鉴——在追逐技术前沿的同时，更需要建立"患者声音采集→临床场景验证"的本土化转化管道。