重磅！全球首个尿路上皮癌尿液早筛与疗效监控研究成果发布( 二 ) _健康小知识

重磅！全球首个尿路上皮癌尿液早筛与疗效监控研究成果发布】图2.utLIFE-UC模型在训练集和测试集中的ROC曲线
在BLCA独立验证集中， utLIFE-UC模型在区分BC患者和对照组时具有较高的准确性(AUC0.942) ，灵敏度94.31%以及特异度98.73%（图3左）。同样的，在UTUC独立验证集中也表现优异，灵敏度为90.91% ，特异性为90.91%（图3右）。这些结果说明utLIFE-UC模型在BC和UTUC检测中均具有较高的准确性。

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图3.utLIFE-UC模型在独立验证集中的ROC曲线
我们进一步比较了utLIFE-UC与尿细胞学的诊断性能（图4左）。 utLIFE-UC检测法的敏感性是尿细胞学的2倍（p<0.01）（图4右）。 utLIFE-UC可以检出82.6%（19/23）的MIBC患者，优于尿细胞学的69.6%（16/23）（p<0.05）（图4右）。在NMIBC患者中， utLIFE-UC模型的敏感度（94.7% ， 18/19）是尿细胞学（31.6% ， 6/19；p<0.01）的3倍（图4右）。与尿细胞学相比，无论是MIBC还是NMIBC ， utLIFE-UC模型的灵敏度都显著提升。

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图4.utLIFE-UC与尿细胞学的性能比较
utLIFE-UC模型在尿路上皮癌MRD中的应用
在新辅助治疗期间， pCR（病理完全缓解）组和non-pCR（没有达到病理完全缓解）组的utLIFE-UCMRD评分在基线时无显著差异；在新辅助2周后以及根治术前pCR组的评分逐渐降低，且与non-pCR组有显著差异（p<0.05 ，图5左）。我们以术前1天尿液样本构建utLIFE-UCMRD模型，灵敏度为100% ，特异度为87.5% ，阴性预测值（NPV）为100%（图5中)；utLIFE-UCMRD模型在验证集中也保持了稳定的性能，敏感性为100% ，特异性为80% ， NPV为100%（图5右）。

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图5.utLIFE-UCMRD模型分析
接下来，我们比较了utLIFE-UCMRD模型与尿细胞学、FISH的临床诊断性能（图6左）。我们发现， utLIFE-UCMRD模型的敏感性大约是尿细胞学的3倍(p<0.01) ，是FISH的2倍(p<0.05)（图6右）。

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图6.utLIFE-UCMRD模型与尿细胞学、FISH的性能比较
结论与展望
这项多中心研究是迄今为止最大的通过机器学习模型联合基因突变和CNV建立的UC诊断模型队列。基于尿液基因突变法和CNV的utLIFE-UC模型为UC的无创诊断和MRD监测提供了临床可行的检测方法。家用尿液自行收集装置也使得UC的早期检测和MRD监测更加便捷。
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