基于真实世界数据的晚期非小细胞肺癌患者全面基因组测序成本效益分析

本研究针对癌症治疗带来的沉重经济负担，通过真实世界数据比较了全面基因组分析(CGP)与小面板(SP)检测在晚期非小细胞肺癌(aNSCLC)患者中的成本效益。研究人员开发了分区生存模型，发现CGP可使患者平均总生存期延长0.10年，在美国和德国的增量成本效果比(ICER)分别为174,782美元和63,158美元/生命年。研究证实CGP能提高匹配治疗率，是更具成本效益的精准医疗策略。

　　

在全球癌症治疗费用持续攀升的背景下，靶向药物和免疫治疗的高昂价格成为重大经济负担。以美国为例，抗癌药物平均比非癌药物贵74,412美元，这种差距在德国也达到37,770美元。面对晚期非小细胞肺癌(aNSCLC)这一常见恶性肿瘤，精准医疗时代下的基因组检测策略选择成为关键——是采用检测范围更广的全面基因组分析(CGP)，还是选择经济实惠的小面板(SP)检测？这个问题直接关系到医疗资源的合理配置和患者生存获益。

为解答这一难题，研究人员开展了一项基于真实世界证据的成本效益分析。研究创新性地采用分区生存模型，将患者分为三个亚组：接受OncoKB 1-2级匹配靶向治疗的患者、接受PD-L1匹配免疫治疗(IO)的患者，以及未接受匹配治疗/未治疗的患者。模型参数主要来自Syapse研究的真实世界数据，涵盖美国和德国两大医疗体系。

研究团队运用了多项关键技术方法：1) 基于真实世界数据的队列分析，从Syapse研究获取生物标志物检测率和治疗分布数据；2) 分区生存模型构建，采用Microsoft Excel平台模拟不同检测策略下的生存获益和药物获取成本；3) 增量成本效果比(ICER)计算，评估每获得一个生命年需要增加的成本；4) 情景敏感性分析，考察治疗方案变化对结果的影响。

在"Model Overview"部分，研究揭示了CGP的显著优势：相比SP检测，CGP组接受OncoKB 1-2级靶向治疗的患者比例从5.2%提升至14.2%，PD-L1匹配免疫治疗比例也从24.5%增至27.6%。这种治疗匹配率的改善直接转化为生存获益。

"Biomarker Detection"数据显示，CGP能更全面地识别各类驱动基因变异，包括EGFR、ALK、ROS1等关键靶点。这种更全面的基因变异筛查为后续精准治疗选择奠定了基础。

"Base-case Analysis"结果表明：接受靶向治疗的患者平均生存期达3.11年，显著优于免疫治疗组(2.01年)和未治疗组(2.06年)。经调整后，CGP策略使患者平均总生存期延长0.10年。虽然CGP导致更高的医疗成本（主要来自更多患者接受靶向治疗），但其ICER值在美国和德国医疗体系下均处于可接受范围。

在"Discussion"部分，作者强调这项真实世界研究的重要价值：当更多患者接受匹配治疗时，CGP的ICER可降至86,826美元(美国)和29,235美元(德国)，证实其在特定场景下的经济性优势。相反，若从免疫联合化疗转为单纯化疗，ICER会显著升高，提示治疗方案选择对成本效益的关键影响。

研究结论明确指出：CGP不仅能改善aNSCLC患者的临床结局，还展现出优于SP检测的成本效益优势。这一发现为医疗决策者提供了重要依据，特别是在精准医疗资源分配方面。该研究创新性地将真实世界证据与经济学评价相结合，为基因组检测策略的优化提供了数据支持，对推动精准医疗的可持续发展具有重要意义。论文发表在《The Journal of Molecular Diagnostics》杂志，为癌症精准医疗的经济学评估树立了新标杆。