Чувствительность и специфичность диагностических тестов

В своих видео по иммуногистохимии я часто говорю о чувствительности, специфичности и точности отдельных маркёров. В этой статье я попытаюсь на пальцах рассказать, что это такое.

У каждого диагностического теста, будь то анализ крови на глюкозу, ЭКГ или ИГХ на определение HER2-статуса в карциномах молочной железы, есть несколько показателей:

  • Чувствительность
  • Специфичность
  • Позитивное прогностическое значение
  • Негативное прогностическое значение
  • Точность

Но сначала нам нужно понять, как работают скрининговые тесты, и какие параметры они определяют. Впереди очень много текста и вычислений, но мы справимся)

АБВГ скрининговых тестов

Поскольку я патолог, то и пример возьму из области патологии, правда выдуманный и не имеющий отношения вообще ни к чему и никогда.

Предположим, моя знакомая компания разработала особое антитело, которое должно очень точно выявлять меланомы. Назовём его MelAB — антитело к меланоме. Как заявляет производитель, это антитело реагирует ни с невусами, ни с лентиго, ни с другими меланоцитарными опухолями — только с меланомами.

Ок, допустим. Чтобы понять, правда это или наглая ложь, мне как исследователю нужно сравнить MelAB с «золотым стандартом». Так называют метод, который с доказанно высокой точностью позволяет что-либо диагностировать. Например, в диагностике ВИЧ-инфекции «золотой стандарт» — это иммуноблотинг.

В меланоцитарных новообразованиях таким «золотым стандартом» являются архитектурные и цитологические критерии, а также характер экспрессии некоторых маркёров — S100, HMB45, SOX10, MelanA и других.

Итак, я нашёл в архивах 100 стопудовых меланом и дополнительно 100 разных невусов и прочих доброкачественных лентиго. Теперь я беру их и назначаю ИГХ с MelAB. Через 2-3 дня уставший лаборант с ненавистью приносит мне гору планшеток. И теперь я приступаю к анализу.

Итак, исследование проводилось на 100 меланомах и 100 невусах. Из них:

  • 70 меланом действительно окрасились на MelAB, то есть положительный результат действительно позитивный. Это истинноположительный результат (ИП, TP).
  • 20 невусов окрасились на MelAB, хотя не должны были. В этом случае положительный результат на самом деле негативный. Это ложноположительный результат (ЛП, FP).
  • 80 невусов НЕ окрасились на MelAB, как и ожидает производитель. Отрицательный результат действительно негативный. Это истинноотрицательный результат (ИО, TN).
  • Наконец, 30 меланом НЕокрасились на MelAB, хотя должны были. Отрицательный результат не соответствует реальности. Это ложноотрицательный результат (ЛО, FN).

Интересная ситуация получается, не так ли? Производитель утверждает, что MelAB очень помогает в диагностике меланом. То же самое он пишет в своей книжке — «очень специфический маркёр». А на деле у нас покрасились 20 банальных невусов, а 30 меланом просто не среагировали.

Теперь давайте быстренько посчитаем некоторые показатели:

  • Всего положительных результатов (TP+FP) = 90
  • Всего отрицательных результатов (TN+FN) = 110
  • Всего истинных результатов (TP+TN) = 150
  • Всего ложных результатов (FP+FN) = 50
  • Всего патологически изменённых образцов (TP+FN) = 100
  • Всего «здоровых» образцов (FP+TN) = 100

Поехали дальше

Зная эти цифры, мы можем определить производительность теста. Два её параметра — это чувствительность и специфичность. В чём смысл производительности и двух этих параметров? В том, что они дают нам важную информацию о качестве теста в случаях, когда у нас нет доступа к «золотому стандарту».

Чувствительность показывает, насколько тест правильно выявляет то, что должен выявлять. Иначе говоря, она показывает, какой процент образцов/пациентов, которые тест выявил как патологически изменённый, действительно патологически изменён. В нашем примере чувствительность показывает, какой процент опухолей, которые MelAB посчитал за меланому, действительно является меланомой.

Чувствительность считается очень просто: TP/(TP+FN). Мы делим истинноположительные результаты на сумму всех патологически изменённых образцов. Чувствительность нашего MelAB, таким образом, 70%. Иными словами, из 10 меланом MelAB может выявить только 7.

Ложноотрицательный результат: 1 — чувствительность. В нашем примере: если опухоль не экспрессирует MelAB, то есть вероятность 30%, что это меланома.

Специфичность показывает, насколько тест правильно выявляет здоровых людей и неизменённые образцы. Иначе говоря, она показывает, какой процент образцов/пациентов, которые тест выявил как «здоровые», действительно «здоровые». В нашем примере чувствительность показывает, какой процент опухолей, с которыми MelAB не среагировал, действительно НЕ являются меланомой.

Специфичность тоже считается без каких-то проблем: TN/(TN+FP). Истинноотрицательные результаты делятся на сумму всех «здоровых» образцов. Специфичность MelAB по этой формуле — 80%. Иначе говоря, из 10 невусов MelAB считает невусами только 8.

Ложноположительный результат: 1 — специфичность. В нашем примере: если опухоль экспрессирует MelAB, то с вероятностью 20% это не меланома.

Но это ещё не всё

На чувствительности и специфичности высшая математика диагностических тестов не заканчивается.

Нам нужно понять, какова вероятность того, что опухоль, в которой обнаружена экспрессия MelAB, действительно является меланомой. Для этого мы должны посчитать позитивное прогностическое значение теста (PPV): TP/(TP+FP). Обратите внимание: мы считаем только случаи с положительной экспрессией!

В нашем примере позитивное прогностическое значение MelAB составляет примерно 78%. Это вероятность, с которой окрашенная опухоль действительно является меланомой (так себе цифра, да?).

Есть ещё и негативное прогностическое значение теста — вероятность, что опухоль, которая НЕ окрасилась MelAB, действительно НЕ является меланомой. Считается она по формуле TN/(TN+FN). В расчёт берутся только случаи, где экспрессия не обнаружена.

В нашем примере негативное прогностическое значение MelAB составляет примерно 73%. Это вероятность, с которой не окрасившаяся опухоль действительно НЕ является меланомой (тоже не ахти).

Наконец, есть итоговый параметр любого теста — это его точность. Он показывает, в каком проценте случаев тест сработал правильно (как в +, так и в — результатах). Считается по формуле: (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).

В нашем примере точность ИГХ с антителом MelAB составляет 75%. Это значит, что MelAB правильно работает только в 75% случаев. Иными словами, в 25 случаев из 100 он бесполезен.

Вот и вся наука. На самом деле, всё не так уж и сложно, как кажется на первый взгляд. Цель этой статьи — не столько в том, чтобы научить вас считать, а чтобы ещё раз показать, что в ИГХ нет абсолютно чувствительных и абсолютно специфических маркёров. Панель антител всегда лучше одного маркёра, а морфология всегда доминирует над иммунопрофилем.

632 views·9 shares