在皮肤癌诊断领域，基于精准医学的检测技术竞争日趋激烈之际，Castle Biosciences公司开发的'DecisionDx-Melanoma'检测数据在国际学术期刊上展示了有意义的临床结果，备受关注。新研究表明，该检测的i31-SLNB算法能够以高准确度筛选出无需淋巴结活检的低风险患者，显示出补充现有治疗判断标准的潜力。
Castle Biosciences公司宣布，其2026年发布的多中心前瞻性研究结果已发表在学术期刊《Future Oncology》上。该研究旨在评估针对黑色素瘤患者的'DecisionDx-Melanoma' i31-SLNB模型，在识别可省略前哨淋巴结活检的患者方面的准确性。目前，美国国家综合癌症网络建议，对于淋巴结转移风险低于5%的患者，可不进行SLNB。
研究结果显示，被i31-SLNB算法归类为风险低于5%的患者组，其实际前哨淋巴结阳性率平均仅为2.6%。特别是在T1b至T2a分期的患者组中，该比率更低，为1.4%。这意味着'DecisionDx-Melanoma'检测能够以远低于NCCN提出的5%标准来筛选风险人群。
长期预后指标也呈现积极结果。据研究人员介绍，低风险患者组的3年无复发生存率达到97.8%。这被视为在减少不必要手术的同时，能够维持患者安全性的潜在依据。公司方面解释称，这些结果表明基于基因的精准诊断可以在黑色素瘤治疗过程中对临床决策发挥实际作用。
此外，在评估i31-SLNB模型性能的指标——真阴性:假阴性比率上，其结果也大幅超越了现有指南标准。在T1~T2a分期患者中达到55:1，在T1b~T2a患者组中达到73:1。这显著高于NCCN指南提出的19:1标准，显示了该模型在减少不必要活检的同时，将漏诊患者降至最低的"准确性"。
Castle Biosciences强调此次研究结果"有助于临床医生更精准地判断黑色素瘤患者的治疗路径"。公司计划于当地时间3月23日举行网络研讨会，进一步说明'DecisionDx-Melanoma'数据及其临床应用潜力。市场正关注此项研究能否在扩大基于精准诊断的癌症管理策略的同时，再次凸显Castle Biosciences诊断平台的竞争力。
