年輕的統計學者期望用血液檢測預測致命癌症的風險

牛津統計學家 Pradeep Virdee 表示,全新的預測模型可使用全血細胞計數來識別罹患大腸直腸癌的高危險成人族群。

 

2018 年有超過 86 萬人死於大腸直腸癌,使其躍升為全球最致命的癌症之一,此外,也是全球排名第三常見的癌症,年輕成年人經診斷罹患發展階段的癌症的人數不斷增加。

一旦罹患大腸直腸癌卻未及時接受治療,很可能致命,因此若能成功預測患者的罹癌風險,將能拯救無數人的性命。醫療統計學家 Pradeep Virdee (牛津大學)提出了一項計畫,將推出使用全血細胞計數的全新預測模型。

Pradeep 與合著者在 2019 年 12 月 16 日發表計畫,確立全血細胞計數在大腸直腸癌早期檢測中所扮演的重要角色。他們從患者電子病歷的發現,將用於建立全新的預測模型,透過模型即可在出現明顯症狀之前識別癌症風險。

為了獲得更多資訊,我們與 Pradeep 聊到他的研究,還有談論 Web of Science™EndNote™ ,以及同儕審稿訓練課程 Publons Academy 等,如何幫助他強化這套方法,進而達成研究目標。

 

科睿唯安:大腸直腸癌早期檢測為何如此重要?

Pradeep Virdee:很多人死於大腸直腸癌,其中一個原因是診斷確診的時間太晚,而診斷的階段與能否存活有很高的關聯。如果確診時腫瘤為一期,癌症只存在於結腸膜時,有 95% 機會可存活五年,但到四期,癌症已擴散到其他器官,此時存活率只剩下約 7%。及早檢測出大腸直腸癌並加以治療,將能挽救無數人的性命。

 

您能說明後續系統文獻回顧的目標嗎?

很多獨立研究都曾探討全血細胞計數或全血細胞計數當中至少一項因素(血紅素或紅血球計數),與大腸直腸癌診斷之間的關聯。系統性文獻回顧(由於目前還在早期階段,因此恐怕我不能透露太多內容)能將這些研究彙整在一起,幫助找出全血細胞計數中某一項特定因素能否用於找出高風險的族群。文獻回顧除了看結果,也會從批判性角度來衡量用於導出結果的方法。回顧會對全新預測模型的開發提出建議,像是應使用的適當方法,因此可說是建立此模型的第一步。

 

大腸直腸癌在老年患者身上較為常見,但加拿大和美國的最新資料顯示,20 多歲及 30 多歲的成年人罹患此病的人數正大幅增加中。您覺得為什麼會這樣?透過全血細胞計數檢測能如何幫助高風險的年輕患者改變此結果?

同樣的情況也發生在英國,越來越多年輕人確診罹癌。大腸直腸癌的形成與許多因素有關,包括基因(如家族病史)、生活型態和飲食,另外如糖尿患者者的風險也會較高。

目前的 NHS 篩檢計畫雖可用於幫助年輕患者,但其主要重心還是在 55 歲以上的患者,對年輕患者的助益不算太大。全血細胞計數其中一項好處是,此為簡易血液檢測,能用在年輕患者身上,我自己在過去幾年就做過好幾次檢測。這代表,我想要衍生出的預測模型也能用來找出高風險的年輕患者,而不光是老年人。

 

目前提供的篩檢存在哪些限制?

目前提供諸如糞便檢測和大腸鏡評估等部分篩檢都具有特定限制,受限於目標年齡、檢驗涵蓋的範圍還有大眾接受度等。篩檢結果若呈陽性,通常會進一步進行大腸鏡檢查,這是一項用於診斷的黃金標準評估,但它是侵入式的,患者也不大喜歡。

風險預測演算法若能找出尚處於早期階段的個案,就算是有很大的優勢。

用於大腸直腸癌檢測的風險預測演算法確實存在,這些演算法可以透過查看患者回報的症狀,來判斷哪些人日後可能罹患大腸直腸癌。不過,要等症狀開始出現後才能判斷並不理想,因為這些症狀通常是在癌症已到了晚期且難以治療後才會出現。風險預測演算法若能找出尚處於早期階段的個案,就算是有很大的優勢。

 

您如何利用全球引用資料庫 Web of Science 和參考文獻管理工具 EndNote 進行研究?

為了在我的系統綜述(文獻探討)中找到研究,我檢索了包括 Web of Science 在內的四個資料庫,也常用 EndNote 進行參考資料管理。實際上,這也是我文獻探討中的一部分工作,也就是找出這四個資料庫中重複出現的論文,並加以移除。

 

您在 2017 年年底完成了 Publons Academy 的課程。您覺得課程有用嗎?完成課程後您是否注意到同儕審查有任何不同之處?

我覺得課程真的很有幫助,我也推薦給系所內其他成員。參與課程前我曾完成過幾次同儕評閱,那讓我進入了同儕評閱的領域,Publons Academy 的課程幫助我運用最佳的同儕評閱方式。例如完成課程後,一位指導員同時核准了我在課程中完成的一件審稿,這讓我對同儕審稿更具信心。我注意到自己撰寫審稿人評論的方式也有所改善。

我發現自己常會針對自己的研究提問,這在開始接觸同儕評閱前,是從沒想到要問的。

 

學習同儕評閱的核心能力是否改變了您進行研究的方式,尤其是從醫學統計學者的角度來看?

是的,當然。我發現自己常會針對自己的研究提問,這在開始接觸同儕審稿前,是從沒想到要問的。例如,進行文獻收集時,我選擇了四個資料庫而不只是一或兩個資料庫,其中一項原因就是因為我瞭解同儕審查人員可能會批判這點,認為使用太少資料庫會造成限制(很可能遺漏其他資料庫內的相關論文)。甚至在執行統計分析時,我都會詳加考量所用的方法,確保所作的決定都是正確的,並謹記我需要在最終的論文中加以說明,這樣才能讓同儕審查人員滿意。

 

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