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Tumore polmonare: test germinali più efficaci con la selezione dei pazienti
Una revisione sistematica pubblicata su Lung Cancer nel 2026 mostra che la selezione dei pazienti con tumore del polmone da […]
Screening cancro del polmone: previsione del rischio
Il cancro del polmone (LC) rimane il tumore più letale, spesso diagnosticato in stadi avanzati.
Lo screening riduce la mortalità nei soggetti ad alto rischio e i criteri di eleggibilità nelle linee guida di screening europee e statunitensi sono recentemente stati ampliati.
Un’equipe di ricercatori ha effettuato una revisione sistematica aggiornata dei modelli basati sul rischio per l’identificazione dei candidati allo screening con tomografia computerizzata a basse dosi e per la classificazione dei noduli post-screening. Sono state interrogate in modo sistematico le banche dati Embase e Medline (gennaio 2020 – gennaio 2026) alla ricerca di studi che hanno proposto nuovi modelli di rischio nell’ambito dello screening per il LC.
I modelli sono stati suddivisi in base alla stratificazione del rischio pre- e post-screening. L’estrazione dei dati ha incluso il disegno dello studio, la popolazione, il tipo di modello, l’orizzonte temporale del rischio e le metriche di performance del modello.
È stata condotta una metaregressione esplorativa delle aree sotto la curva (AUC) per valutare se la dimensione campionaria, il tipo di modello, il tipo di validazione e l’inclusione di biomarcatori fossero associati alle prestazioni.
Alla fine, gli esperti hanno selezionato 91 documenti ritenuti idonei. 56 modelli sono stati destinati alla selezione per lo screening (30 includevano biomarcatori) e 35 alla classificazione dei noduli post-screening. I modelli basati sulla regressione sono risultati predominanti, sebbene gli approcci di machine learning siano diventati progressivamente più comuni.
La discriminazione varia da moderata (AUC circa 0,70) a eccellente (>0,90), con i modelli arricchiti da biomarcatori e tecniche di imaging che spesso hanno superato le prestazioni di quelli privi di tali elementi.
La calibrazione è stata riportata in modo incostante e meno della metà dei modelli è stata sottoposta a validazione esterna. Gli Autori concludono che sono stati identificati 91 modelli di previsione del rischio per il LC sviluppati dopo il 2020.
Sebbene molti abbiano dimostrato una promettente capacità discriminativa sia nella selezione per lo screening sia nella gestione post-screening, la maggior parte rimane non sufficientemente matura per l’adozione clinica, poiché le loro prestazioni e il valore pratico al di fuori del contesto dello studio originale rimangono incerti. Il lavoro futuro dovrebbe dare priorità alla validazione esterna, all’aggiornamento e alla valutazione comparativa dei modelli esistenti, nonché a studi di implementazione prospettica piuttosto che alla continua creazione di nuovi modelli.
Fonte: Eur Respir Rev. 2026
https://publications.ersnet.org/content/errev/35/181/250295
