胃癌诊断新突破：AI模型效果优于传统标志物

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https://news.qq.com/rain/a/20250108A050Q200

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胃癌是中国常见的恶性肿瘤之一，严重威胁居民健康。根据国家癌症中心发布的《2022年中国恶性肿瘤疾病负担情况》数据显示，2022年我国胃癌发病病例约为35.87万例，排在所有癌症发现病例数量的第5位；胃癌死亡人数近26.04万人，位列全癌种死亡人数的第3位。胃癌预后较差，近年来我国胃癌患者5年生存率虽有所提高，但仍处于较低水平。研究表明，针对胃癌高风险人群开展筛查与早诊早治能够有效提高人群胃癌早期诊断率，降低死亡率。

CA72-4是一种重要的肿瘤标志物，于1981年由Colcher等通过人乳腺癌肝转移细胞发现。它是一种大分子量的糖类蛋白抗原，约200-400 kDa，在正常组织中可极少量表达，在癌变组织中大量表达并释放入血，其表达程度与肿瘤的大小、分期以及转移有关。

CA72-4是目前诊断胃癌的最佳肿瘤标志物之一，具有较高的特异性。研究显示，CA72-4在胃癌中的阳性率高达65-70%，且与胃癌的分期、粘膜受累、肝转移和腹膜侵犯有关。此外，CA72-4水平在术后可迅速下降至正常，在70%的复发病例中，CA72-4浓度首先升高。与其它标志物相比，CA72-4最主要的优势是其对良性病变的鉴别诊断有极高的特异性，在众多的良性胃病患者中，其检出率仅0.7 ％。

虽然单独检测CA72-4对极早期胃癌的诊断价值有限，但联合检测可降低胃癌漏诊率。研究表明，血清CA72-4联合CEA、CA19-9、CA125诊断胃癌的AUC大于各指标单独诊断，灵敏度、特异度分别为86.36%、84.09%，表明血清CA72-4、CEA、CA19-9、CA125 联合可提高胃癌诊断价值。

近日，清华大学药学院胡泽平研究员团队与合作者共同研究发文，揭示了胃癌患者血浆的代谢重编程图谱，发现基于代谢组学构建的机器学习模型能准确诊断胃癌患者，并预测患者预后风险。研究团队使用机器学习算法构建了胃癌诊断模型（10-DM）和预后预测模型（28-PM），并在多中心队列中验证了模型的优越性能。结果显示，10-DM模型的诊断效果优于现有的临床蛋白标志物（如CEA、CA19-9、CA72-4等），而28-PM模型在预测患者预后方面也表现出更好的效果。

CA72-4作为胃癌诊断的重要标志物，不仅提高了胃癌的早期诊断率，还为患者的治疗和预后监测提供了重要参考。随着代谢组学和人工智能技术的不断发展，基于CA72-4等标志物的新型诊断模型有望进一步提高胃癌的早期检出率，为患者带来更好的治疗效果和生存质量。