肺がん検診の対象者を血液検査で選べるか

　肺がん検診では、低線量CTが肺がんによる死亡率を下げることが知られている。

　一方で、年齢や喫煙歴だけでは、検診を受けるべき高リスク者を十分に選びきれない場合がある。

　国際がん研究機関（IARC）などの研究グループは、血液中の13種類のタンパク質を使って肺がんリスクを予測する方法を検証し、2026年5月に医学誌JAMAで報告した。

喫煙歴だけでは拾いきれない肺がん

　現在の肺がん検診では、一定以上の喫煙歴がある人が主な対象とされている。たばこは肺がんの大きな危険因子であり、喫煙歴の長い人に低線量CT検診を行うことで、肺がんによる死亡を減らせることが示されてきた。

　一方で、肺がんを発症する人すべてが、現在の検診基準に当てはまるわけではない。喫煙歴があっても、年齢、喫煙量、禁煙からの期間などの条件によって、検診対象から外れる人がいる。

　そのため、低線量CT検診の効果が確認されていても、検診の対象にならない人から肺がんが見つかることがある。年齢や喫煙歴だけで対象者を選ぶことには限界がある。

　研究グループは、この課題を補う方法として、血液中のタンパク質に注目した。今回検証したのは「INTEGRAL-Risk（インテグラル・リスク）」と呼ばれる予測モデルだ。年齢や喫煙歴に加え、血液中に存在する13種類のタンパク質の測定結果を組み合わせ、肺がんリスクを推定する。

　研究グループはこれまでに1000種類以上のタンパク質を調べ、その中から将来の肺がん発症と関連する13種類を選び出していた。

　今回の研究では、IARCが運営する国際共同研究「Lung Cancer Cohort Consortium（LC3）」に参加する複数の研究データを用いた。喫煙歴のある約3700人を対象に、将来肺がんを発症するかどうかを追跡し、INTEGRAL-Riskの性能を評価した。

　研究では、INTEGRAL-Riskと、従来のリスク予測モデル、さらに米国の肺がん検診基準を比較した。従来のリスク予測モデルとは、年齢、喫煙歴、禁煙からの期間などを質問票で確認し、肺がんリスクを推定する方法だ。米国の検診基準は、年齢や喫煙量などの条件に当てはまる人を低線量CT検診の対象とする基準を指す。

　解析対象は、喫煙歴のある3695人だった。このうち1390人は、血液採取後3年以内に肺がんと診断されていた。研究グループは、データを開発用と検証用に分け、モデルが実際に肺がんを発症する人をどの程度見分けられるかを調べた。

血液検査で肺がん高リスク者をより正確に抽出

　解析の結果、特に性能が高かったのは、検査後1年以内の肺がんを予測する場合だった。

　検査後1年以内に肺がんと診断される人をどれだけ見分けられるかを比べると、血液中の13種類のタンパク質を使ったINTEGRAL-RiskのAUCは0.88だった。従来の質問票による方法のAUCは0.79だった。AUCの数値は1に近いほど見分ける力が高く、血液中のタンパク質を加えた方が、近い将来肺がんになる人をより正確に見分けられたことを示している。

　さらに、低線量CT検診に回す人数を同じくらいにそろえて比べると、違いはより分かりやすい。INTEGRAL-Riskは、1年以内に肺がんと診断された人の85％を検診対象として拾い上げた。質問票による方法では70％、米国の現在の検診基準では63％だった。

　低線量CTを行う前の段階で、血液中のタンパク質を使って対象者をより適切に選ぶことで、同じ規模の検診でも、近い将来に肺がんと診断される人をより確実に検診へつなげられる可能性がある。

　ただし、予測性能は時間が長くなるほど少し下がっていた。INTEGRAL-RiskのAUCは、2年以内の予測で0.84、3年以内では0.81だった。血液検査は、特に近い将来の肺がんリスクを見積もる方法として役立つ可能性がある。

　研究グループは、この方法は低線量CT検診そのものを置き換えるものではなく、「誰にCT検診を受けてもらうべきか」をより正確に判断する手段だとしている。肺がん検診では、対象を広げれば見つかる肺がんは増える一方で、不必要なCT検査も増える。血液検査によって高リスク者をより正確に選べれば、検診の利益を高めながら不利益を減らせる可能性がある。