《原发性肝癌诊疗指南（2024版）》出炉，肝癌早期诊断再迎新推荐！
GAAD为提升我国肝癌规范化诊疗水平注入数字化新动力
据悉，Elecsys GAAD是一项用于帮助临床更早期发现肝癌患者的数字化算法模型，通过整合Elecsys PIVKA-II、Elecsys AFP、患者年龄、性别等多个参数建立数字算法模型，其评分随着HCC风险的增加而增加，能有效改善大部分初诊患者已是中晚期的现状，为改善患者预后以及提高总体生存率提供有力支持。
一项基于Elecsys GALAD和Elecsys GAAD评分的研究表明，GAAD模型相较于GALAD模型减少了AFP-L3，但GAAD在各个阶段、各种病因导致的肝癌中性能表现与GALAD并无差异[1]（图1）。
图1
另有一项纳入312例中国大陆患者的全球多中心研究结果显示，在中国人群中，GAAD算法在区分早期HCC与慢性肝病（CLD）以及全期HCC与CLD的AUC分别达到93.1%（95% CI: 90-96.2%）和95.6%（93.6-97.6%），展现出良好的临床性能[2]（图2）。
图2
近期发表于《Journal of Comparative Effectiveness Research》杂志的一项关于中国慢性乙肝患者早期肝癌筛查的卫生经济学评价研究，比较了7种不同肝癌筛查策略（US、AFP、PIVKA-II、AFP+US、AFP+PIVKA-II、GAAD和GAAD+US）的长期成本和效果，发现Elecsys GAAD联合US（超声）可检测到最多的早期HCC患者（图3），是早期HCC诊断最具成本效果的策略，可作为中国高危人群首选的筛查方案。
图3
姚国樑先生
罗氏诊断中国总经理
参考文献：
[1]Chan, Henry Lik-Yuen, et al. "A comparative analysis of Elecsys GALAD and Elecsys GAAD score to detect early-stage hepatocellular carcinoma in an international cohort." J Hepatol 77 (2022): S937.
[2]Piratvisuth, Teerha, et al. "Development, clinical validation and implementation of a novel algorithmic score (GAAD) for the detection of early-stage hepatocellular carcinoma." Journal of Hepatology 78 (2023): S507-S508.