正文
结果显示，
在1129例经CT检测出胰腺病变且需要进一步诊断评估的患者中，i-Metabolic
（12个血浆代谢物+CA19-9）
模型和m-Metabolic模型
（4血浆代谢物+ CA19-9）
均能有效排除PDAC，且二者在诊断性能上均显著优于与CA19-9
（i-Metabolic模型的曲线下面积[AUC]为0.846，特异性为90.4%；m-Metabolic模型的AUC为0.846，特异性为93.6%；而CA19-9检测的AUC只有0.799，特异性为79.1%）。
研究发表在《柳叶刀·胃肠病学与肝脏病学》上[1]。
正如上文所说，想要在高风险人群中监测PDAC，就需要一个无创且高特异性（80%）的能排除PDAC的初筛工具。根据早期检测研究网络（EDRN）对癌症生物标志物的开发指南，该研究团队早在2022年就基于血浆代谢物特征开发并优化出了两种生物标志物诊断模型，即i-Metabolic和m-Metabolic，其中m-Metabolic所需血浆代谢物数量更少，成本更低。
为了进一步验证这两种诊断模型在真实临床环境中对PDAC的排除效能，研究人员进行了一项前瞻性、多中心、富集设计的4期诊断性研究（METAPAC）。
鉴于在一般人群中PDAC年发病率仅为0.0135%，想要验证两种诊断模型的性能就需要分析超过80万参与者的数据，就算只分析高风险（PDAC年发病率为1%）人群，也要纳入2.9万参与者，为了避免人数上的限制，研究采用了富集设计，将PDAC患病率人为提升至20%，即在2016年9月9日至2022年4月8日期间，从德国23个医疗中心，纳入1129例经CT评估发现胰腺占位，且需进一步诊断评估的患者。
所有患者均采集了血液样本，最终PDAC确诊要根据手术切除标本、穿刺或活检病理结果判定。研究的主要终点为，在高风险人群中，i-Metabolic和m-Metabolic能否以大于85%的高特异性排除PDAC。
结果显示，最终共有489例患者确诊PDAC，其余患者作为对照组（主要包括急性胰腺炎患者，慢性胰腺炎患者，其他囊性病变患者等良性病变人群）。
