Генетические и клинические шкалы риска в прогнозировании меланомы

Введение: Меланома кожи — распространённое онкологическое заболевание, для которого в целях раннего выявления было предложено стратифицировать риск.

Цель: Оценить эффективность полигенного показателя риска (PRS) для прогнозирования инвазивной меланомы кожи — отдельно и в сочетании с клиническими факторами риска.

Методы: PRS рассчитывали на основании наиболее свежего метаанализа полногеномных ассоциативных исследований меланомы кожи, включавшего 28 849 пациентов с меланомой и 78 922 участников контрольных групп из 20 исследований, проведённых в Великобритании, США, Австралии и Европе. Затем показатель калибровали в канадской когорте Canadian Longitudinal Study on Aging, включавшей 528 пациентов с меланомой и 17 787 участников контрольной группы. После этого PRS независимо сравнили с 14 клиническими факторами, сообщёнными самими участниками, и клинической прогностической моделью MP16 в проспективной когорте QSkin. В неё вошли 16 282 участника в возрасте 40–69 лет на момент включения, у которых были доступны генетические данные; за 10 лет наблюдения у 359 из них выявили новые случаи инвазивной меланомы.

Результаты: В когорте QSkin PRS превосходил любой отдельный клинический фактор риска (C-индекс 0,643). C-индекс исходной модели, включавшей возраст, пол и первые 10 главных компонент, составил 0,603; добавление PRS повысило его до 0,670 [тест отношения правдоподобия (LRT), p = 1,68 × 10⁻²¹]. Добавление PRS к модели MP16 значимо улучшило дискриминацию: C-индекс повысился с 0,713 для MP16 до 0,729 для MP16 + PRS (медианное значение p теста отношения правдоподобия = 5,56 × 10⁻¹¹). Модель MP16 + PRS также прогнозировала больше действительно возникших случаев в первом и втором верхних децилях риска: 111 против 104 в первом дециле и 72 против 63 во втором. При различных порогах скрининга (10–50%) чувствительность и/или специфичность модели MP16 + PRS были выше, чем у MP16; чистое улучшение реклассификации составляло 0,01–0,05.

Выводы: Добавление генетической информации о риске к существующим клиническим инструментам оценки значимо повышает эффективность прогнозирования меланомы.