黑色素瘤是一种源自皮肤黑色素细胞的恶性肿瘤，具有高度侵袭性和转移潜能。全球范围内，黑色素瘤的发病率呈上升趋势，尤其在白种人群中尤为显著。早期发现和治疗是提高患者生存率的关键，但由于黑色素瘤的发生受多种环境和遗传因素影响，如何科学评估个体风险，实现针对性筛查，是当前的难点。现有风险评估工具涵盖个人背景、家族史、皮肤特征、日晒史等诸多指标，但在多样性和准确性方面仍有提升空间。

近期，一项基于澳大利亚昆士兰州大规模人群队列（QSkin研究）开发的黑色素瘤风险预测新模型，为精准筛查提供了崭新思路。本文将系统解读该研究的设计、方法及成果，并探讨其在临床和公共卫生领域的应用前景。

QSkin研究自2011年基线调查起进行为期10年的随访。研究对象为基线时无黑色素瘤病史、年龄为40至69岁之间，并在入组时完成全面风险因素问卷的个体。数据分析时间为2024年10月至2025年4月。研究团队预先选定了31个可能的风险预测变量，包括人口学（年龄、性别、祖籍等）、皮肤表现（痣密度、雀斑密度、发色、晒伤情况等）、行为因素（吸烟状况）、家族病史及既往病史（既往皮肤癌切除、光化性角化病、其他癌症史）等。利用Cox比例风险模型，结合前向和后向变量选择方法，最终筛选出14个显著预测因子以及两个统计修正项（年龄的平方项及年龄与性别的交互项），形成了最佳拟合模型。

 

图：参与者招募流程图

共纳入41,919名符合条件的参与者，其中55%为女性，基线平均年龄为55.4岁。在总计401,356人年的随访中，共确诊706例新的侵袭性黑色素瘤。最优模型保留了14个预测因子（年龄、性别、族裔背景、痣密度、雀斑密度、发色、晒黑能力、成年期晒伤史、家族史、基线前其他癌症史、既往皮肤癌切除史、既往日光性角化病史、吸烟状况和身高）以及2个统计学项（年龄的平方项、年龄与性别的交互作用项），其表观区分度曲线下面积（AUC）为0.74（95% CI：0.73–0.76）。通过Youden指数优化，确定将预测风险最高的40%人群作为筛查阈值，可覆盖74%的病例（筛查需治数NNS = 32）。

图：所开发模型在单一填补数据集中的曲线下面积（AUC）

总之，该模型不仅整合了传统的皮肤特征和家族史，还引入了吸烟和身高等非典型因素，体现了黑色素瘤风险的多维影响机制。年龄与性别的交互效应亦被量化，提示风险评估需动态因应个体特征变化。基于此模型，可以在公共卫生层面制定更为精准的筛查策略，集中资源于高风险人群，提升早诊率和治疗成功率。

随着人工智能和大数据技术的发展，结合电子健康记录、基因组数据与环境暴露信息，未来风险预测工具将更加智能化和个性化。此次QSkin模型的成功开发为构建此类综合预测体系提供了范例。临床医生和公共卫生决策者应积极采用此类工具，优化筛查资源配置，推动黑色素瘤早期诊断与预防。

原始出处

Whiteman DC, Olsen CM, Wang H, Law MH, Neale RE, Pandeya N. A Risk Prediction Tool for Invasive Melanoma. JAMA Dermatol. Published online September 10, 2025. doi:10.1001/jamadermatol.2025.3028

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Tags： 纳入吸烟、身高非典型因素！JAMA Dermatol：黑色素瘤风险预测模型的突破与应用前景