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为优化 DCIS 筛查和治疗，研究人员开发 SimDCIS 模型，经多方法验证且估算精准，意义重大。
# 解析乳腺导管原位癌研究新突破：SimDCIS 模型的诞生与意义
在全球范围内，乳腺癌已成为女性健康的 “头号大敌”，是最常被诊断出的癌症之一 。随着基于人群的筛查项目广泛开展，越来越多的乳腺癌在早期就被发现。其中，乳腺导管原位癌（Ductal Carcinoma In Situ，DCIS）作为乳腺癌的 “零阶段”，近年来其检出率不断攀升，如今在筛查发现的乳腺癌中占比高达 25%，在所有乳腺癌中约占 13%。
DCIS 是指癌细胞仅局限于乳腺导管内，尚未突破基底膜向周围组织浸润的一种癌前病变。它就像是一颗 “隐藏的定时炸弹”，虽然此时癌细胞还比较 “老实”，没有扩散，但却存在发展为浸润性乳腺癌（Invasive Breast Cancer，IBC）的风险。而且，DCIS 的诊断一直颇具争议。一方面，它的高检出率体现了筛查的有效性，让更多早期病变被发现；另一方面，却也引发了过度诊断和过度治疗的问题。由于 DCIS 的自然病程（也就是疾病从发生、发展到结局的全过程）尚不明确，目前对其过度诊断的估计差异极大，在 20% - 91% 之间，这使得优化筛查和治疗方案困难重重。
为了攻克这一难题，来自荷兰格罗宁根大学医学中心、伦敦玛丽女王大学等机构的研究人员 Keris Poelhekken、Monique D. Dorrius 等开展了一项重要研究。他们致力于开发一种全新的模拟模型，以精确解析 DCIS 的自然病程，为临床决策提供更可靠的依据。相关研究成果发表在《Breast Cancer Research and Treatment》杂志上。
在这项研究中，研究人员主要运用了微模拟马尔可夫模型（Micro - simulation Markov Model）技术 。他们构建了一个名为 SimDCIS 的模型，通过创建虚拟队列模拟大量女性从出生到死亡的健康历程，详细追踪每位女性是否会患上 DCIS，以及患病后的各种转归情况，包括死亡、进展为 IBC、回归健康状态或被检测发现等。同时，模型输入参数均来自现有文献和数据，确保了模型的可靠性和真实性。此外，研究人员通过内部验证、外部验证和交叉验证，将模型输出结果与荷兰癌症登记处、英国筛查项目等实际数据进行对比，全方位评估模型的准确性。还运用单因素敏感性分析（Univariate Sensitivity Analysis，USA）和概率敏感性分析（Probabilistic Sensitivity Analysis，PSA），探究模型对不同输入参数变化的敏感程度以及整体的不确定性。
研究结果
- 模型验证：SimDCIS 模型在内部验证中，模拟的 DCIS 筛查检出率与荷兰癌症登记处 2019 年的观测数据相比，在各年龄组和分级中均无显著差异，且模拟的分级分布与观测结果相符。在外部验证中，与英国国家医疗服务体系（NHS）2021 年的数据对比，虽在 50 - 54 岁女性中筛查检出率略有高估，70 - 74 岁女性中略有低估，但整体匹配度良好。交叉验证显示，SimDCIS 模型对英国频率试验的模拟结果与试验数据高度一致，表现优于 MISCAN - FADIA 模型。
- 敏感性分析：单因素敏感性分析表明，筛查检出率对 DCIS 发病概率最为敏感，当发病概率达到最大估计值时，检出率可提高 10%。而回归概率、进展为 IBC 的概率、临床检出概率和参与率等参数则呈现反向影响，较低的输入估计值会导致较高的检出率。概率敏感性分析显示，筛查检出率的不确定性为 11%。
- DCIS 估计：在荷兰筛查设定下，通过 SimDCIS 模型估计，DCIS 的回归率为 8%（范围 0 - 14%），进展为 IBC 的比例为 19%（16 - 24%），临床检出率为 8%（0 - 13%），筛查检出率为 61%（56 - 65%）。DCIS 的分级分布为 1 级占 20%，2 级占 38%，3 级占 42%，在不同模拟场景下该分布变化较小。
研究结论与意义
SimDCIS 模型通过多种验证方法，展现出了高度的准确性，对 DCIS 发病概率最为敏感。该模型的估算结果显示，在两年一次的筛查环境中，大多数 DCIS 会通过筛查被发现，其中 3 级 DCIS 占比不到 50%，不到 10% 的 DCIS 会发生自然回归，约五分之一的 DCIS 会进展为 IBC。这些新的估算结果与以往研究相符，进一步缩小了对 DCIS 自然病程相关参数的估计范围。
这一研究成果意义非凡。它为准确评估 DCIS 在基于人群的筛查中的益处和风险提供了有力工具，有助于更精准地估计 DCIS 的过度诊断情况。通过对 DCIS 自然病程的深入了解，医生可以根据患者的年龄、DCIS 分级等因素，更科学地制定筛查和治疗方案，为那些低风险 DCIS 患者提供更合理的选择，避免不必要的治疗，在提高医疗质量的同时，减轻患者的身心负担和医疗资源的浪费，为乳腺癌的防治开辟新的道路。
