作者：Kim E.M. van Kessel、Willemien Beukers、Irene Lurkin等，来自荷兰Erasmus医学中心、丹麦Aarhus大学医院、西班牙国家癌症研究中心（CNIO）、瑞典Uppsala大学等机构。文章发表于The Journal of Urology®，于2016年9月15日被接收。

研究背景：血尿（hematuria）是泌尿外科门诊常见症状，约占20%，但仅有3%至28%的血尿患者最终被诊断为膀胱癌（bladder cancer，BC）。目前多数指南推荐对几乎所有血尿患者行膀胱镜检查（cystoscopy），导致大量阴性检查、高额医疗费用及患者负担。因此，临床上亟需一种可无创、准确筛选需行膀胱镜检查患者的尿液检测方法。既往该团队已开发出一种联合基因突变与DNA甲基化检测的尿液分析方法，本研究旨在独立、国际多中心队列中验证该方法的诊断效能。

研究流程：本研究共纳入200例因血尿接受膀胱镜检查的患者，其中97例确诊膀胱癌，103例为非恶性血尿。患者来自瑞典、西班牙和荷兰三个国家。留取患者膀胱镜检查前的自然排尿样本，离心沉淀细胞，提取DNA后进行分子分析。检测内容包括FGFR3、TERT、HRAS三个基因的热点突变，以及OTX1、ONECUT2和TWIST1三个基因的甲基化状态。突变检测采用既往建立的PCR和SNaPshot方法；甲基化检测先用亚硫酸氢盐处理DNA，OTX1和ONECUT2采用多重SNaPshot分析，TWIST1采用甲基化特异性PCR（methylation-specific PCR，MSP）定量。采用逻辑回归（logistic regression）分析各变量与膀胱癌之间的关联，并计算受试者工作特征曲线下面积（area under the curve，AUC）评估预测准确性。

主要结果：单因素分析中，联合突变标志物预测膀胱癌的AUC为0.87，联合甲基化标志物AUC为0.88。将年龄、联合突变状态和联合甲基化状态纳入多因素模型后，AUC达到0.96（95%置信区间0.92–0.99），敏感性93.2%，特异性85.6%。内部验证的乐观校正AUC为0.95。在分期分层分析中，Ta期肿瘤AUC为0.93，T1期及T2–4期肿瘤AUC为0.99。在分级分层分析中，低级别肿瘤AUC为0.93，高级别肿瘤AUC为1.00。基于5%至10%膀胱癌患病率估算，该模型的阴性预测值（negative predictive value，NPV）为99.2%至99.6%，可减少77.7%至81.7%的诊断性膀胱镜检查。

结论：该研究验证了OTX1、ONECUT2、TWIST1甲基化联合FGFR3、TERT、HRAS突变及年龄的尿液检测模型可较准确预测血尿患者的膀胱癌风险，具有减少不必要膀胱镜检查的临床应用潜力。

研究亮点：该检测为无创尿液分析，材料成本低（每例不超过23美元），且可在普通分子病理实验室完成。相较于已获FDA批准的NMP22 BladderChek®检测80.2%的预测准确性，该模型在本队列中达到96%的AUC。此外，在4例非恶性血尿患者中检出FGFR3或TERT突变，其中1例在18个月后诊断为膀胱原位癌（carcinoma in situ，CIS），提示该检测可能具有早期发现临床隐匿肿瘤的能力。

其他有价值内容：研究排除了既往膀胱癌病史患者，但未排除尿路感染、结石、肾衰竭等可能干扰检测的情况，提示该模型适用范围较广。研究还披露，瑞典队列中仅纳入肉眼血尿患者，其模型表现与总体队列一致（AUC 0.96）。目前正在开展更大规模的多中心前瞻性验证，以进一步确认该模型在真实临床人群中的表现。