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据一项发表在《临床肿瘤学》（Journal of Clinical Oncology）上的新研究，研究者们开发了一种新的卵巢癌检测统计方法，其灵敏度是常规方法的两倍。
这个方法主要改进了统计算法，统计了女性血液中一种被称作CA125的蛋白变化水平，这是一种与卵巢癌相关的蛋白。相比常规筛查方法中利用“阈值”法统计CA125，这种新的统计方法得到的结果，对女性个体患癌风险的预测将更准确。这种新方法能检出 86%的侵入式卵巢癌患者，之前的检测技术仅能检出41%。
临床试验在46,237名女性身上完成了评估，这些人在第一次筛查后每年都会在进行一次筛查。她们会每年进行一次血液检测，以检测血液中的CA125水平，这些数据随后被输入电脑，计算机会基于一些风险因子（如女性的年龄、CA125的初始浓度以及随后的变化趋势），利用一定的算法评估这些人的卵巢癌患病风险。这些信息会与一些癌症已知案例和对照组来进行比较，以评估得到卵巢癌的患病风险。
这项临床研究的首席研究员——新南威尔斯大学的副校长Ian Jacobs教授，和哈佛大学生物统计系的副教授Steven Skate共同开发了这项检验方法。Jacobs指出，CA125已被列入可信赖的卵巢癌生物标记。
Jacobs补充说：
“我们的研究成果揭示，这种利用CA125变化模式的检测方法是准确且灵敏的。相比原本仅仅设定阈值的检测方法，这种方法要可靠得多。毕竟，对一个女性适用的阈值，可能未必适用于另一个女性。而这种蛋白变化水平，才是最重要的。
这项测试的成果来自于英国卵巢癌扫描合作测试(UKCTOCS)的一个分支分析，UKCTOCS是全世界最大的卵巢癌筛查研究项目，由伦敦大学领头。这个项目的参与者共包含了202,638名停经女性（50岁或以上），她们被随机分配到两种年度检测方法组（多通道检测或经阴道超声检测）中，或者根本不检测。
最后，Jacobs表示：“我的希望是当UKCTOCS的结果可用时，这个手段能有效地进行卵巢癌早期检测，以拯救生命。”
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