背景:低剂量计算机断层扫描(CT)筛查可降低肺癌的死亡率,但由于假阳性率高,因此对于大多数医疗保健预算而言,成本高昂。 能够区分恶性和良性肺结节的辅助检查将非常有益。 EarlyCDT-Lung可测量针对肿瘤相关抗原的血清自身抗体,并已获得临床认可,可帮助高危患者早期发现肺癌。 但是,对筛选进行了性能优化。 接收器工作特性(ROC)曲线的构建将使包括结节恶性肿瘤在内的其他设置的性能优化成为可能。 方法:使用病例对照研究组,使用蒙特卡洛搜索法构建ROC曲线,从而可以确定EarlyCDT-Lung的高特异性和低特异性。 这些用于结节队列的理论评估,并在独立于风险源的假设下计算出阳性预测值(PPV)。 患者或其结节通常分为三类风险:恶性风险低(0%-10%),中度(10%-65%)和高(> 65%)。 然后通过应用高和低特异性版本以及当前的商业EarlyCDT-Lung来估计风险人群的预期转变。 结果:构造了ROC曲线,该曲线下的面积为0.743。 EarlyCDT-Lung的高特异性(98%),低特异性(49%)和当前的商业化(91%特异性)版本分别将中间结节的27%,23%和26%重新分