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eClinicalMedicine,基于血清标志物构建非小细胞肺癌骨转移早期诊断模型!

2024年05月15日
来源:小Lin爱科研


研究背景

骨转移显著影响非小细胞肺癌(NSCLC)患者的预后,降低其生活质量并缩短生存期。目前,尚无有效的工具用于NSCLC患者早期骨转移的诊断和风险评估。

研究目的

本研究旨在利用机器学习分析与骨转移密切相关的血清指标,构建一个模型,用于及时检测和评估NSCLC患者骨转移的预后。

研究方法

  • 研究对象

    • 导出队列:664例于2015年至2018年确诊的IV期NSCLC患者。

    • 外部验证队列:来自第六人民医院医联体的113例NSCLC患者(2019-2020年)。

    • 前瞻性验证队列:316例无骨转移的患者(2019-2020年),随访至少两年。

  • 变量选择

    • 使用多变量逻辑回归分析和Lasso回归分析,从年龄、性别和18个与骨转移相关的血清指标中筛选出11个独立预测因子。

  • 模型构建

    • 利用六种机器学习方法(决策树、逻辑回归、多层感知器、随机森林、支持向量机和极限梯度提升)构建骨转移诊断模型。

  • 模型评估

    • 使用ROC曲线下面积(AUC)、决策曲线分析(DCA)、灵敏度、特异性和验证队列评估模型性能。

  • 模型解释

    • 使用SHAP算法解释模型中特征的重要性。

  • 预后价值评估

    • 使用Kaplan-Meier生存曲线评估模型的预后价值。

研究结果

  • 11个血清指标被确定为NSCLC骨转移的独立预测因子:K、FT4、CT和BAP为保护因子,tP1NP、β-CTx、Ca、P、Na、Mg和PTHRP为风险因子。

  • 随机森林(RF)模型在训练和内部验证队列中表现最佳,内部验证AUC为0.98 (95% CI 0.95–0.99)。

  • 外部验证进一步证实了RF模型的有效性,AUC为0.97 (95% CI 0.94–0.99)。

  • 前瞻性验证显示,RF模型可以提前约10.27 ± 3.58个月预测骨转移的发生。


研究结论

本研究创新性地利用年龄、性别和11个与骨转移机制密切相关的血清标志物构建RF模型,为NSCLC患者骨转移的早期筛查和预后评估提供可靠的工具。

原文链接:https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102617

评论
2024年05月16日
周晓灿
南京医药股份有限公司第一药店 | 肿瘤科
好好学习天天向上
2024年05月15日
段玉玲
邢台市人民医院 | 呼吸内科
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2024年05月15日
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