Модели риска могут точнее отбирать людей для скрининга рака легкого

КТ-скрининг рака легкого может приносить больше пользы, если кандидатов отбирать не только по возрасту и стажу курения, а по индивидуальному риску. В анализе Lung Cancer Cohort Consortium такие модели чаще выделяли людей, у которых ожидаемая польза от скрининга была выше, чем при использовании критериев USPSTF 2021 года.

Авторы проанализировали данные 641 830 взрослых 50–80 лет из 12 когорт США. У всех участников был анамнез курения. Исследователи сравнили 16 моделей прогноза риска рака легкого с критериями USPSTF.

По критериям USPSTF ежегодную низкодозную КТ рекомендуют взрослым 50–80 лет с выраженным анамнезом курения: не менее 20 пачка-лет. Это соответствует, например, одной пачке сигарет в день в течение 20 лет. Скрининг показан тем, кто продолжает курить или бросил менее 15 лет назад.

При сопоставимом числе людей, направляемых на скрининг, модели риска давали большую ожидаемую пользу, чем единые критерии USPSTF. Наиболее удачными оказались PLCOm2012 и Life Years Gained From Screening-CT.

Тем не менее модель не оказалась универсальной. У не-латиноамериканских чернокожих участников 11 из 16 моделей существенно недооценивали риск рака легкого. У азиатских участников 13 моделей хуже отличали людей, у которых в дальнейшем развивался рак легкого, от тех, у кого заболевание не возникало. У не-латиноамериканских чернокожих участников такая проблема отмечалась для 15 моделей при сравнении с не-латиноамериканскими белыми участниками.

Ни одна стратегия не улучшала сразу все показатели отбора: охват скринингом, чувствительность, ожидаемую пользу и расово-этнические различия. Поэтому авторы считают расчет индивидуального риска перспективным инструментом, но не готовым универсальным фильтром. Перед широким внедрением такие модели нужно проверять и донастраивать для разных групп населения.

Источник: Feng X., Robbins H.A., Katki H.A., et al. Performance of Lung Cancer Risk Prediction Models in Different Racial and Ethnic Groups in the United States: Results From the Lung Cancer Cohort Consortium. Annals of Internal Medicine. 2026. DOI: 10.7326/ANNALS-25-03816