低線量CTスクリーニングで検出された肺結節が悪性腫瘍である確率を正確に予測する方法として、カナダ・バンクーバー総合病院のAnnette McWilliams氏らが開発した患者の背景因子や結節の特性に基づくモデルが有用なことが示された。低線量CTによる肺がんスクリーニングの主要課題は、陽性の定義および検出された肺結節の管理とされる。また、初回スクリーニングで20％以上に再検査を要する肺結節がみつかり、1万人に4.5人の割合で重篤な合併症が発現するとされ、全米肺検診試験（NLST）では外科的に切除された結節の25％が良性であったことから、結節が悪性腫瘍である確率を正確に予測する実用的なモデルの構築が求められている。NEJM誌2013年9月5日号掲載の報告。
2つのデータセットを解析、すべての肺結節の転帰を追跡
研究グループは、低線量CTによる初回スクリーニングで検出された肺結節が、悪性腫瘍である確率またはフォローアップで悪性腫瘍であることが判明する確率を予測する因子を確立するために、地域住民ベースのコホート試験を行った。
低線量CTスクリーニングを受けた2つのコホートのデータを解析した。開発用データセットにはPan-Canadian Early Detection of Lung Cancer Study（PanCan）の参加者が含まれ、妥当性検証用データセットには米国国立がん研究所（NCI）の助成を受けBritish Columbia Cancer Agency（BCCA）が行った化学予防試験の参加者が含まれた。ベースラインの低線量CTスキャンで検出されたすべてのサイズの結節を追跡して最終的な転帰を確認した。
多変量ロジスティック回帰分析による2つの予測モデル、簡略モデルと完全モデルを構築し検討した。
高齢、女性、結節の大きさ・部位・数などを予測因子とするモデルで高い的中能
PanCanのデータセットでは、1,871例に7,008個の結節がみつかり、そのうち102結節が悪性腫瘍であった。BCCAのデータセットでは、1,090例の5,021結節のうち42個が悪性腫瘍だった。結節を有する者のうち、がんと診断された者の割合は、PanCanが5.5％、BCCAは3.7％であった。
このモデルのがんの予測因子は、高齢、女性、肺がん家族歴、肺気腫、結節が大きい、結節の部位が上葉、一部充実型結節、結節数が少ない、棘形成などであった。
最終的な簡略および完全モデルは、きわめて良好な識別性とキャリブレーション（モデルと実際に観察された確率のマッチ度）を示した。妥当性検証用データセットではきわめて優れた予測的中能が達成され（ROC曲線下面積0.94以上）、臨床管理の決定が困難とされる10mm以下の結節でもROC曲線下面積が0.90を超えていた。
著者は、「患者の背景因子および結節の特性に基づく予測法は、ベースラインの低線量CTスクリーニングで検出された肺結節が悪性腫瘍である確率を正確に推定できると考えられる」と結論し、「再画像検査を行う前にリスクを正確に評価することは肺がんスクリーニングにおいて重要な意味を持つ。結節のリスク特異的なモデルは実臨床や公共保健医療の改善をもたらすと期待される」と指摘している。
（菅野守：医学ライター）
