上海交通大学医学院附属瑞金医院Ye等开发了一个包含抗转录中介因子1-γ（TIF1-γ）抗体状态、皮肤表现、贫血、疾病亚型及肺部受累情况这5个临床指标的模型（TIP-CA），在预测皮肌炎患者同期患癌风险方面显示出了强大的预测能力。通过使用多学科患者队列数据并结合机器学习技术，该模型能最大限度地减少了转诊偏倚，有望指导临床医生实施针对性的癌症筛查策略，从而改善患者预后。（JAMA Dermatol. 2025年12月3日在线版）

癌症是皮肌炎患者一种危及生命的并发症，并在患者死亡率中占有重要地位。迫切需要一种经过验证的关联工具，以优化早期癌症检测并减少诊断延误情况。

为了开发并验证一个实用的预测模型，以评估成人皮肌炎患者的癌症相关概率，该项回顾性多中心队列研究于2015~2022年自瑞金医院皮肤科（训练队列）和仁济医院风湿科（验证队列）纳入了皮肌炎或临床无肌病性皮肌炎的成人患者，采用多变量logistic回归和机器学习技术进行模型开发和验证。

主要终点为皮肌炎患者的癌症发生情况，通过曲线下面积（AUC）评估模型预测的准确性。

结果显示，共纳入546例皮肌炎或临床无肌病性皮肌炎成人患者，平均年龄为49.8岁±14.2岁，其中男性166例（30.4%），女性380例（69.6%），训练队列有284例，验证队列有262例。

与皮肌炎合并癌症显著相关的5个临床指标因素被用于构建TIP-CA模型（评分范围为0~5分），具体指标及其与癌症相关性的比值比（OR）为：抗转录中介因子1-γ（TIF1-γ）抗体（阳性记1分，阴性记0分），OR=3.77（95%CI 1.82~7.83）；间质性肺疾病（阳性记-1分，阴性记0分），OR=0.39（95%CI 0.17~0.89）；皮肤异色病（poikiloderma；阳性记1分，阴性记0分），OR=3.05（95%CI 1.48~6.29）；皮肌炎亚型（皮肌炎记1分，临床无肌病性皮肌炎记0分），OR=2.76（95%CI 1.23~6.23）；贫血（阳性记1分，阴性记0分），OR=2.44（95%CI 1.18~5.03）。

TIP-CA模型的评分为4~5时，患者同期的患癌风险增高，而评分为0~1时的患癌风险较低，评分为2~3时的患癌风险为中等。TIP-CA模型显示出稳健的区分能力，在衍生队列和验证队列中AUC分别为0.809和0.808。使用2.5分的阈值可以平衡敏感性和特异性，以进行临床分层。

该研究的局限性包括：实验室数据的采集时间节点不一；操作人员和设备差异或引入了潜在的变异；该模型评估的是与同期患癌的相关性，而非未来患癌的风险。

（编译 陈实）