综述：皮肤癌微观模拟模型的系统评价

这篇系统评价全面梳理了皮肤癌（特别是黑色素瘤melanoma和角质形成细胞癌keratinocyte cancer）微观模拟模型（microsimulation models）的研究现状，重点分析了22个模型的构建方法、参数设置及在筛查（screening）和治疗策略评估中的应用，为开发新型"Policy1-Melanoma"模型提供了重要参考依据。

　　

背景

全球每年约发生120万例角质形成细胞癌（非黑色素瘤皮肤癌）和33万例黑色素瘤皮肤癌，且发病率持续上升。澳大利亚和新西兰的皮肤癌发病率居全球首位，约三分之二的澳大利亚人一生中会被诊断为皮肤癌。紫外线（UV）辐射是皮肤癌最主要的致病因素，遗传和行为因素也参与其中。早期检测可显著降低黑色素瘤的发病率和死亡率，但目前缺乏大规模随机对照试验证据支持筛查项目的效益。

研究方法

通过系统检索OVIDMedline（含Embase）和成本效益分析（CEA）注册数据库截至2025年5月7日的文献，纳入22项皮肤癌微观模拟模型研究。采用质量评估报告清单（QARMM）进行质量评价，重点关注模型目的、结构特征及筛查适用性。

模型特征

19项研究聚焦黑色素瘤，2项针对角质形成细胞癌，1项同时模拟两种癌症。模型应用领域包括：

• 治疗策略评估（10项）
• 筛查项目评估（7项）
• 诊断技术比较（3项）
• 术后监测（3项）
• 预防干预（1项）
• 治疗时效性（1项）

15项研究采用离散时间模拟，主要使用TreeAge（8项）、Excel（5项）等软件。5项模型整合了遗传易感因素，仅3项模型建立了独立的肿瘤生长与临床管理模块。

筛查应用

筛查模型呈现显著差异：

• 初始筛查年龄从14岁到50岁不等
• 筛查间隔多为1-3年
• 仅2项模型纳入机会性筛查场景
• 2项模型包含原位黑色素瘤（stage 0）诊断
• 7项模型设置了"未确诊黑色素瘤"状态
• 过诊断（overdiagnosis）仅在4项模型中被考虑

质量评估

基于QARMM清单，5项模型被评为高质量，其余为中等质量。主要局限性包括：

1. 假设肿瘤平均生长行为
2. 未考虑黑色素瘤发展的时变特性
3. 数据可获得性限制
4. 多数模型忽略肿瘤分子特征
5. 仅少数模型验证了自然史模块

创新与局限

德国团队开发的模型首次实现：

• 肿瘤体积指数增长模拟（每94天倍增）
• 按组织学亚型区分生长速率
• 参与率变化的情景分析

但存在以下不足：

• 未区分筛查检出与自我发现的黑色素瘤
• 未考虑皮肤色素的保护作用
• 固定诊断准确率假设
• 缺乏免疫治疗时代生存数据

未来方向

基于现有模型局限，建议新模型开发应：

1. 整合原位与浸润性黑色素瘤转归
2. 纳入多原发性黑色素瘤风险
3. 区分组织学亚型的生物学差异
4. 结合地理可及性因素
5. 更新免疫治疗生存数据
6. 开发角质形成细胞癌联合模型

澳大利亚正在开发的"Policy1-Melanoma"平台将填补现有空白，该模型特色包括：

• 个体化风险分层（含BAP1突变携带者）
• 肿瘤生长与临床模块动态交互
• 城乡医疗资源差异模拟
• 过诊断量化框架

这项系统评价为皮肤癌防控决策提供了模型选择与方法学参考，特别为高发国家制定循证筛查策略奠定了理论基础。