基于BMI非依赖性生物标志物的前列腺癌风险评分系统：优化高风险人群筛查的新策略

本研究针对传统前列腺特异性抗原(tPSA)检测在前列腺癌(PCa)筛查中特异性不足、假阳性率高的问题，开发了整合tPSA、表皮生长因子(EGF)、单核细胞趋化蛋白-1(MCP-1)和白介素-8(IL-8)的生物标志物风险评分系统(PCRS)。研究发现PCRS能有效识别67.8%被tPSA漏诊的高风险病例，且在BMI≥30人群中保持稳定性能，为肥胖男性的精准筛查提供新工具。该成果发表于《Scientific Reports》，为前列腺癌早期诊断提供了BMI非依赖性的新型风险评估方案。

　　

前列腺癌作为英国男性第二大癌症死因，其早期筛查却因传统检测方法的局限性而陷入困境。当前广泛使用的前列腺特异性抗原(tPSA)检测如同"过度敏感的警报器"——虽能捕捉到前列腺异常信号，却无法区分癌症与其他良性病变，导致高达75%的假阳性率。更令人担忧的是，随着全球肥胖率攀升，BMI≥30男性的tPSA水平会系统性降低12.9%，这就像给检测仪器蒙上了一层"肥胖滤镜"，使得高风险人群反而更容易被漏诊。面对这一双重挑战，Randox Laboratories Ltd.的研究团队开展了一项突破性研究，开发出不受BMI干扰的多生物标志物风险评分系统。

研究人员采用生物芯片阵列技术(Biochip Array Technology)对25,356名英国男性进行回顾性队列分析，通过LASSO回归算法筛选出tPSA、EGF、MCP-1和IL-8的最佳组合。样本来自2019-2023年间接受健康检查的男性，其中1,142例完成全套生物标志物检测。关键技术创新在于建立PCRS算法：PCRS = -8.92652 + 0.01002×(EGF) -1.52428×log₁₀(IL-8) + 3.95772×log₁₀(MCP-1) + 1.31471×log₁₀(tPSA)，临界值设定为0.05385012。

研究结果部分呈现多重发现：
在"tPSA水平与总样本和生物标志物队列"中，常规tPSA检测仅识别出3.3%的风险人群，而PCRS系统在生物标志物队列中检出10.1%高风险个体，其中67.8%(78/115)的病例被tPSA标准判定为正常。这相当于在每1000名受检者中，PCRS可比tPSA多发现59例潜在风险患者。

"生物标志物队列中的PCRS"数据显示，两种检测方法的非一致性结果达9.5%，主要表现为PCRS识别出tPSA漏诊的病例。值得注意的是，在tPSA升高的31例中，PCRS仍判定97%为低风险，显示其更好的特异性。

关于"BMI对PCa生物标志物的影响"，研究发现BMI≥30人群的tPSA水平呈现显著负相关(r=-0.305)，而PCRS则完全不受BMI干扰(r=0.025)。在肥胖组中，8.5%的个体被PCRS重新分类为高风险，这些病例的tPSA均处于正常范围。类似现象也出现在腰围≥102 cm的腹型肥胖人群中。

"BMI对男性激素生物标志物的影响"揭示肥胖与激素水平的复杂关系：BMI每增加1单位，睾酮下降0.332个单位，而雌二醇上升0.077个单位。这种内分泌环境变化可能是tPSA水平降低的潜在机制。

该研究的突破性在于首次证实基于多生物标志物的PCRS系统具有三重优势：首先，其BMI非依赖性填补了现有筛查技术的重大缺陷；其次，组合生物标志物的使用使阳性预测值显著提升；再者，通过识别tPSA阴性的高风险人群，有望将晚期前列腺癌诊断率从当前的16.4%降低。研究人员已开发出可同时检测四种标志物的"前列腺癌风险生物芯片"，为临床转化奠定基础。这项成果为正在进行的英国TRANSFORM筛查试验提供了新的技术选项，尤其对肥胖男性这一高危人群具有特殊价值。未来研究需在确诊人群中验证PCRS对临床显著性前列腺癌的鉴别能力，并评估其在公共卫生系统中的成本效益。