Co to je?
Křivka ROC (Receiver's Operating Characteristic) vykresluje každou hodnotu spojitého měření podle její specificity a citlivosti pro rozlišení zdravotního stavu v populaci subjektů. Plocha pod křivkou (AUC) odráží potenciál měření být diagnostickým nástrojem. Při určité citlivosti lze určit specificitu, nebo naopak.
Kdy se používá?
Tato analýza se používá k určení vhodných klasifikačních prahů pro stanovení diagnózy pacienta s očekávanou citlivostí a specificitou.
Jak funguje?
Analýza křivky ROC: Příklad
Identifikovali jsme potenciální biomarker Alzheimerovy choroby, protein "A", který je zvýšený v plazmě pacientů s Alzheimerovou chorobou ve srovnání se zdravými pacienty (obrázek 1). Nyní potřebujeme určit dolní mezní hodnotu hladiny proteinu "A", která identifikuje pacienta s Alzheimerovou chorobou. Nechceme mít příliš nízkou hranici, jako je koncentrace X na obrázku 1, jinak bude mnoho zdravých pacientů diagnostikováno chybně. Zároveň však nechceme mít prahovou hodnotu opravdu vysokou, jako je koncentrace Y na obrázku 1, protože mnoho pacientů s Alzheimerovou chorobou nebude diagnostikováno. Křivka ROC může pomoci určit "sweet spot" (tj. optimální poměr mezi citlivostí a specificitou).
Obrázek 2 vysvětluje, co je to citlivost a specificita. V ideálním případě by citlivost a specificita měly být 100%. Ve skutečnosti prakticky všechny biomarkery nemají dokonalou citlivost a specificita.
Křivka ROC je vytvořena napříč všemi hodnotami a je určena AUC (obrázek 3). Vyšší hodnoty AUC představují lepší biomarker. Na křivce ROC se vybere bod s požadovaným kompromisem mezi citlivostí a specificitou. Při známé citlivosti a specificitě lze stanovit mezní hodnotu.
Pro tento příklad předpokládejme, že černá přerušovaná čára je křivka ROC pro naše data. Pravděpodobně bychom zvolili souřadnici X-Y 0.1, 0.8, takže biomarker by měl specificitu 90 % a senzitivitu 80 %.
Obrázek 1. Grafy překrývajících se histogramů pro koncentrace proteinu A v různých populacích. Hranice koncentrace "X" bude mít vysokou senzitivitu, ale nízkou specificitu. Hranice koncentrace "Y" bude mít nízkou citlivost, ale vysokou specificitu.
Obrázek 2. Výpočet citlivosti a specificity.
Obrázek 3. Srovnání křivek ROC u tří potenciálních biomarkerů. Čím vyšší je hodnota AUC, tím vyšší je prediktivní hodnota biomarkeru. Biomarker 3 má velmi slabou prediktivní sílu (AUC ~0,5), protože vůbec nedokáže rozlišit mezi zdravými a nemocnými pacienty.
Jak vypadají data?
Analýzy křivky ROC se obvykle zobrazují jako graf podobný obrázku 3.
(Převzato od společnosti RayBiotech, redakčně upraveno.)