基于生化指标及FFDM的乳腺肿块患癌风险评估与预测研究

目的:完成对肿块型乳腺癌在生化指标与全数字乳腺摄影(FFDM)特征方面独立风险因素的筛选,同时进行以生化指标与影像资料为基础的肿块型乳腺癌风险预测模型的构建,由此使得肿块型乳腺癌的筛查效率得以提升。方法:纳入2020年5月至2022年6月就医于江苏大学附属医院且由病理确诊患肿块型乳腺癌的151位病人归至病例组,101例乳腺良性肿块患者为对照组。收集并比较2组间生化指标与FFDM影像特征,对于差异指标进一步开展logistic回归分析得到预测乳腺癌的独立危险因素,用于构建基于生化指标及影像资料的风险预测模型。结果:病例组与对照组间生化指标(Glu、TG、TC、LDL-C、Apo B、LDH、HDL-C、Apo AI/Apo B)及FFDM影像特征(乳腺密度分级、肿块基本特征及BI-RADS分类)差异具有统计学意义(P<0.05)。logistic回归分析发现TC、LDH、FFDM图像展示乳腺肿块见分叶、恶性钙化、毛刺,还有BIRADS≥4皆属于肿块型乳腺癌的独立危险因子。用以上独立危险因素构建肿块型乳腺癌风险预测模型发现:基于单一的生化指标或FFDM影像特征构建模型的预测效能(AUC)分别为0.838、0.817,联合二者构建的预测模型的AUC值为0.957。结论:联合生化指标及FFDM影像资料独立危险因素构建的风险预测模型对于肿块型乳腺癌患病风险具有更高的预测效能,对于提高肿块型乳腺癌筛查效率具有重要临床参考价值。