La identificación temprana de individuos de alto riesgo es crucial para optimizar las estrategias de detección del cáncer, especialmente cuando se consideran métodos costosos e invasivos, como las tecnologías multi-ómicas y los procedimientos endoscópicos.
Sin embargo, desarrollar un modelo sólido y práctico de predicción del riesgo de múltiples tipos de cáncer que integre datos diversos y multiescala, y que cuente con una validación adecuada, sigue siendo un desafío importante. Iniciamos el estudio FuSion reclutando a 42.666 participantes de Taizhou, China, con una cohorte de descubrimiento (n = 16.340) y una cohorte de validación independiente (n = 26.308) tras aplicar los criterios de exclusión. Integramos datos multiescala de 54 biomarcadores derivados de la sangre y 26 factores de exposición epidemiológicos para desarrollar un modelo de predicción del riesgo de cinco tipos comunes de cáncer, incluidos el cáncer de pulmón, esófago, hígado, estómago y colon. Empleando cinco enfoques de aprendizaje automático supervisado, utilizamos una estrategia de selección de características basada en LASSO para identificar los predictores más informativos.
El modelo se entrenó y se validó internamente en la cohorte de descubrimiento, se aplicó externamente en la cohorte de validación y se evaluó aún más mediante un seguimiento clínico prospectivo para evaluar los eventos de cáncer a través de exámenes clínicos. El modelo final, que comprende cuatro biomarcadores clave junto con la edad, el sexo y la intensidad del tabaquismo, alcanzó un AUROC de 0,767 (IC del 95%: 0,723-0,814) para la predicción del riesgo a cinco años. Los individuos de alto riesgo (17,19% de la cohorte) representaron el 50,42% de los casos incidentes de cáncer, con un riesgo 15,19 veces mayor en comparación con el grupo de bajo riesgo. Durante el seguimiento de 2.863 sujetos de alto riesgo, el 9,64% recibió un diagnóstico nuevo de cáncer o lesiones precancerosas.
En particular, la detección de cáncer en el grupo de alto riesgo fue 5,02 veces mayor que en el grupo de bajo riesgo y 1,74 veces mayor que en el grupo de riesgo intermedio. En particular, la incidencia de cáncer de esófago en el grupo de alto riesgo fue 16,84 veces mayor que en el grupo de bajo riesgo. Este es el primer estudio prospectivo basado en la población en una gran cohorte china que utiliza datos multiescala, incluidos los biomarcadores, para la predicción del riesgo de múltiples tipos de cáncer. Nuestro modelo eficaz de estratificación del riesgo no solo mejora la detección temprana del cáncer, sino que también sienta las bases para la aplicación dirigida de métodos de detección avanzados, que incluyen, entre otros, las tecnologías multi-ómicas y la endoscopia.
Estos hallazgos respaldan las estrategias de prevención de precisión y la asignación óptima de los recursos sanitarios.
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