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C-GALAD策略在早期肝癌篩查中的成本效果分析——我國(guó)肝癌防控從“精準(zhǔn)篩查”到“價(jià)值醫(yī)療”的實(shí)踐路徑
2025-10-15
編者按:原發(fā)性肝癌是我國(guó)發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤之一,早期篩查與精準(zhǔn)診斷是提升患者生存率的核心環(huán)節(jié)。近年來,伴隨甲胎蛋白(AFP)、異常凝血酶原(DCP)、甲胎蛋白異質(zhì)體L3比率(AFP-L3%)等血清學(xué)標(biāo)志物在臨床中的廣泛應(yīng)用,加之智能診斷技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析的深度融合,基于多指標(biāo)聯(lián)合分析的“C-GALAD模型”逐步成為肝癌早期預(yù)測(cè)的新工具。然而,在當(dāng)前醫(yī)療資源有限的實(shí)際背景下,如何構(gòu)建兼顧成本效益與健康收益的篩查策略,已成為衛(wèi)生決策部門亟待解決的關(guān)鍵問題。

近期,由廣州醫(yī)科大學(xué)附屬市八醫(yī)院(兼紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院)潘啟安教授、北京大學(xué)第一醫(yī)院徐小元教授、上海交通大學(xué)肝癌早篩成本效果研究課題組聯(lián)合牽頭開展的一項(xiàng)研究,立足我國(guó)肝癌防控實(shí)際與國(guó)際篩查實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),系統(tǒng)探究了C-GALAD模型在“價(jià)值醫(yī)療”理念下的應(yīng)用潛力。該研究成果《C-GALAD策略在慢性乙型肝炎與肝硬化人群早期肝癌篩查中的成本效果分析》于9月26日正式發(fā)布。研究基于系統(tǒng)化的衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,從成本投入與健康獲益雙重維度,科學(xué)評(píng)估了C-GALAD篩查策略的臨床價(jià)值與經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì),為肝癌早期篩查實(shí)踐提供了堅(jiān)實(shí)的循證決策依據(jù)。


●肝癌防控的“經(jīng)濟(jì)學(xué)困境”
在中國(guó),每年約有36.8萬例新發(fā)肝癌病例,31.6萬人死于肝癌,這意味著平均每天約有870人因肝癌去世。在死亡負(fù)擔(dān)方面,中國(guó)肝癌的標(biāo)化死亡率為22.4/10萬,因肝癌導(dǎo)致的死亡病例數(shù)達(dá)316,544例,占全球肝癌死亡總數(shù)的41.72%[1,2]

我國(guó)目前推行的肝癌篩查模式以 AFP檢測(cè)聯(lián)合超聲(US) 為主。該策略成本低、技術(shù)成熟,但其早期檢出率有限。一項(xiàng)Meta分析顯示,AFP聯(lián)合US檢查對(duì)早期肝癌的靈敏度僅為63%,并不理想[3]。

隨著AFP-L3%、DCP等新型標(biāo)志物的應(yīng)用,多指標(biāo)聯(lián)合篩查方案逐漸被采用。在“全民篩查”向“精準(zhǔn)篩查”轉(zhuǎn)變的過程中,如何在有限的成本下實(shí)現(xiàn)最大化健康收益,成為肝癌防控面臨的最大難題。C-GALAD模型的出現(xiàn),為破解這一困境提供了新的路徑。

●C-GALAD模型的科學(xué)基礎(chǔ):從多指標(biāo)到算法融合
C-GALAD模型源自英國(guó)伯明翰大學(xué)提出的經(jīng)典 GALAD公式(Gender, Age, AFP-L3%, AFP, DCP),可通過五個(gè)變量計(jì)算個(gè)體肝癌發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。中國(guó)學(xué)者基于國(guó)內(nèi)乙肝高發(fā)背景,對(duì)模型進(jìn)行了本土化修正,形成了 C-GALAD(China-GALAD)模型。多中心臨床研究表明,C-GALAD模型在中國(guó)乙肝相關(guān)肝癌的早期檢出中表現(xiàn)突出,其敏感度高達(dá)89.79%,特異度達(dá)92.85%,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)AFP單項(xiàng)檢測(cè)[4-5]

上海交通大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)決策樹-馬爾科夫(Markov)聯(lián)合模型,模擬40~70歲慢性乙型肝炎及肝硬化患者在不同篩查策略下的長(zhǎng)期健康軌跡。模型周期為6個(gè)月,總模擬時(shí)長(zhǎng)為30年,從中國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生體系視角出發(fā),僅納入直接醫(yī)療成本(檢測(cè)、診斷、治療、隨訪等)。研究的核心指標(biāo)是增量成本效果比(ICER),即每增加一個(gè)質(zhì)量調(diào)整生命年(QALY)所需的額外成本。

●血清學(xué)檢測(cè)策略和含超聲聯(lián)合策略的經(jīng)濟(jì)評(píng)估
在慢性乙型肝炎高危人群中,C-GALAD相較AFP+AFP-L3%+DCP與AFP+DCP均為絕對(duì)優(yōu)勢(shì)策略,即在成本更低的情況下獲得更多健康效益(更高QALYs)。與AFP及GAAD相比,C-GALAD雖產(chǎn)生輕微增量成本,但顯著提升健康獲益,其增量成本效果比(ICER)遠(yuǎn)低于我國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)可接受閾值(<三倍人均GDP閾值),展現(xiàn)出明確的經(jīng)濟(jì)學(xué)優(yōu)勢(shì)。針對(duì)超聲聯(lián)合策略,GALAD+US相較AFP+US的ICER同樣顯著優(yōu)于成本效益基準(zhǔn),證實(shí)其臨床應(yīng)用價(jià)值。

在肝硬化人群中,C-GALAD相較傳統(tǒng)血清學(xué)策略的ICER 持續(xù)處于高性價(jià)比區(qū)間,GALAD+US對(duì)比AFP+US的ICER 顯著優(yōu)于可接受標(biāo)準(zhǔn),二者均被判定為具有成本效果的優(yōu)化方案。

在概率敏感性分析中,C-GALAD與GALAD+US在全部比較中具有 100%的成本效果概率,結(jié)果穩(wěn)健可靠。

潘啟安教授:衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下的臨床啟示:從“廣撒網(wǎng)”到“精準(zhǔn)篩查”
傳統(tǒng)AFP+US策略易受操作者經(jīng)驗(yàn)、設(shè)備分辨率及患者體型影響,導(dǎo)致檢出率差異顯著。C-GALAD模型通過算法實(shí)現(xiàn)客觀、量化、可重復(fù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,在高危人群管理中能精準(zhǔn)識(shí)別早期患者。雖然C-GALAD檢測(cè)費(fèi)用高于單項(xiàng)AFP,但其通過減少漏診和誤診,延緩疾病進(jìn)展,最終實(shí)現(xiàn)總體成本下降。這意味著醫(yī)院與醫(yī)保體系能夠以較小投入換取更大的健康收益。

衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)是制定醫(yī)保目錄、篩查指南和臨床路徑的重要依據(jù)。本研究提供的ICER結(jié)果和敏感性分析數(shù)據(jù),為高風(fēng)險(xiǎn)人群定期篩查政策與早篩納入醫(yī)保支付提供了數(shù)據(jù)支撐。

徐小元教授:推動(dòng) C-GALAD 從研究走向臨床,從城市走向基層
C-GALAD 模型的成功驗(yàn)證,標(biāo)志著我國(guó)在肝癌“精準(zhǔn)篩查”與“價(jià)值醫(yī)療”領(lǐng)域邁出了關(guān)鍵一步。未來,應(yīng)著力推動(dòng)該策略的多場(chǎng)景應(yīng)用與技術(shù)融合:
* 擴(kuò)大應(yīng)用覆蓋:在體檢中心、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心及基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)廣泛落地;
* 強(qiáng)化技術(shù)協(xié)同:與無創(chuàng)檢測(cè)技術(shù)、AI輔助診斷系統(tǒng)及電子健康檔案平臺(tái)深度整合,全面提升篩查效率與人群覆蓋水平。

肝癌早篩,是提高患者生存率與生活質(zhì)量的關(guān)鍵所在。C-GALAD 策略以“多指標(biāo)融合、算法驅(qū)動(dòng)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)”為核心,兼具高靈敏度、強(qiáng)特異性、良好的成本效果,是我國(guó)實(shí)現(xiàn)從“以治為主”向“以防為主”、從“經(jīng)驗(yàn)醫(yī)學(xué)”向“價(jià)值醫(yī)療”轉(zhuǎn)型的重要實(shí)踐。通過科學(xué)篩查、精準(zhǔn)干預(yù),我們有望實(shí)現(xiàn)肝癌的“早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療”,讓更多的肝癌高危人群遠(yuǎn)離疾病威脅,為“健康中國(guó) 2030”貢獻(xiàn)堅(jiān)實(shí)力量。

參考文獻(xiàn):
[1]BRAY F, LAVERSANNE M, SUNG H, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries [J]. CA Cancer J Clin, 2024, 74(3): 229–63.
[2]滕熠, 張曉丹, 夏昌發(fā), et al. 中國(guó)與全球癌癥發(fā)病、死亡和患病對(duì)比及其預(yù)測(cè)分析:GLOBOCAN 2022數(shù)據(jù)解讀 [J]. 中華腫瘤防治雜志, 2024, 31(23): 1413–20.
[3] Tzartzeva K, Obi J, Rich NE, et al. Surveillance imaging and alpha fetoprotein for early detection of hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis: a meta-analysis[J]. Gastroenterology, 2018, 154(6):1706-1718 e1.
[4]Huang C, Xiao X, Tong L, et al. Risks and Clinical Predictors of Hepatocellular Carcinoma in Chinese Populations: A Real-World Study of 10,359 Patients in Six Medical Centers[J]. Journal of Hepatocellular Carcinoma, 2024: 411-425.
[5]齊瑩瑩, 林琳. 基于血清 AFP,AFP-L3 和 DCP 水平的 C-GALAD 評(píng)分在肝細(xì)胞癌診斷中的應(yīng)用價(jià)值 [J]. 臨床檢驗(yàn)雜志, 2021, 39(12): 5
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