초록 배경 췌장관 선암종(pancreatic ductal adenocarcinoma, PDAC)의 생존율을 높이기 위해서는 조기 진단이 무엇보다 중요하다. 그러나 현재 효과적인 조기 진단 도구는 부족한 실정이다. 본 연구는 다중 마커 패널(LRG1, TTR 및 CA19-9)을 PDAC의 진단 선별 도구로서 활용하는 예측 모델을 개발하고자 하였다. 방법 2011년 1월부터 2019년 9월까지, 총 1,991건의 대규모 다기관 코호트를 수집하였으며, 이 중 609건은 정상(NL), 145건은 기타 암(OC; 대장암, 갑상선암 및 유방암), 314건은 췌장 양성 질환(PB), 923건은 PDAC이었다. 자동화된 다중 바이오마커 효소면역측정법(Enzyme-Linked Immunosorbent Assay) 키트는 세 가지 잠재적 바이오마커인 LRG1, TTR 및 CA 19 − 9를 사용하여 개발되었다. 훈련 데이터 세트로 학습된 로지스틱 회귀(LR) 모델을 사용하여 PDAC에 대한 예측값을 산출하였고, 해당 결과는 저위험, 중간위험, 고위험의 세 가지 위험군 중 하나로 분류하였다. 모델을 구성하는 다섯 가지 공변량은 성별, 연령, 그리고 바이오마커 TTR, CA 19 − 9, LRG1이었다. 결과 참여자는 NL(n = 609, 30.6%), OC(n = 145, 7.3%), PB(n = 314, 15.7%), PDAC(n = 923, 46.4%)의 네 군으로 분류되었다. NL, OC 및 PB 군을 비-PDAC 군(n = 1,068, 53.6%)으로 통합하였다. 양성 및 음성 예측값, 민감도, 특이도는 각각 94.12, 90.40, 93.81, 90.86이었다. 결론 본 연구는 다중 마커 패널이 PDAC를 정상 및 췌장 양성 질환 상태뿐 아니라 다른 암 환자군과 구별하는 데 있어 유의한 진단 성능을 보임을 입증한다. 또한 본 연구에서 도입한 PDAC 진단을 위한 다중 마커 패널 예측 모델은 조기 PDAC 환자 또는 CA 19 − 9 수치가 정상인 환자를 포함하여 환자의 의료적 의사결정을 안내하는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다.
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