脳転移を有する小細胞肺がんに対するXGBoostベースの予後予測モデルの開発および外部妥当性の検証

小細胞肺がん（SCLC）および脳転移（BM）を合併した患者の生存転帰は不良で不均一であり、既存の予後予測ツールの識別能は限定的であることが示されています。本研究では、極端勾配ブースティング（XGBoost）に基づく予後予測モデルを構築し、予備的な外部妥当性検証を行うことを目的としました。

モデルの開発および内部テストのため、2010年から2020年の間に診断された小細胞肺癌および脳転移（SCLCBM）患者をSurveillance, Epidemiology, and End Results（SEER）データベースから抽出した。外部検証は、独立した中国の単一センターコホートを用いて実施した。単変量Cox回帰によってスクリーニングされ、多変量Cox回帰分析で保持された変数をXGBoostモデルの予測因子として使用した。ハイパーパラメータのチューニングにはグリッドサーチを用い、候補となるパラメータの組み合わせを10分割交差検証によって評価した。モデルの性能は曲線下面積（AUC）および混同行列を用いて評価し、モデルの予測結果の解釈にはSHapley Additive exPlanations（SHAP）分析を用いた。

本研究では、SEERデータベースの7,692例の患者および外部検証コホートの128例の患者を対象とした。最終的なモデルには、年齢、性別、TおよびNステージ、化学療法、放射線療法、手術、および頭蓋外転移を含む、人口統計学的要因、腫瘍関連要因、治療関連要因、および転移要因を組み込んだ。3、6、12、および18カ月全生存期間（OS）のAUCは、内部テストコホートでそれぞれ0.840、0.801、0.738、0.759であり、外部コホートではそれぞれ0.779、0.790、0.739、0.763であった。SHAP解析により、化学療法が一貫して最も影響力のある予測因子としてランク付けされた。

XGBoostモデルは、内部テストコホートおよび小規模な単一施設外部コホートの両方において、評価したすべての予測ホライゾンで中程度の判別能を示した。臨床応用に至るには、より大規模な前向き多施設共同コホートでのさらなる検証が必要である。