从多机构数据集对OPSCC的淋巴转移性转移性进展途径进行建模
Roman Ludwig1,2, Adrian Daniel Schubert3,4,5, Dorothea Barbatei6
1Dep. of Radiation Oncology, University Hospital Zurich, Rämistrasse 100, 8091, Zurich, Switzerland. roman.ludwig@usz.ch.
Scientific reports
|July 8, 2024
概括
这项研究引入了一种概率模型,用于预测口腔膜状细胞癌 (OPSCC) 中的淋巴结转移风险. 该模型使用患者的T类别和临床淋巴结水平来指导个性化,降级的治疗策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 目前口腔状细胞癌 (OPSCC) 的选择性临床标体积 (CTV-N) 取决于一般淋巴结转移的流行率.
- 对微观节点参与的准确风险分层对于优化治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种概率模型,用于预测OPSCC中的ipsilateral淋巴扩散.
- 根据个体患者的T类别和临床淋巴结状况量化显微结节干扰的风险.
主要方法:
- 扩展了一个隐藏的马尔科夫模型 (HMM) 来表示淋巴结水平 (LNLs) 作为隐藏的二进制随机变量.
- 纳入临床淋巴结参与,作为通过敏感性和特异性与真实状态相关的观察变量.
- 在686名OPSCC患者的多机构数据集上训练模型,使用马尔科夫链蒙特卡洛采样和热力学集成进行图形选择.
主要成果:
- 最佳图形模型预测IV级的隐性疾病风险低 (<5%),如果III级是临床负面的.
- 隐性疾病的风险在V级是低的 (<5%),除了高级T类 (T3 / T4) 患者在II,III和IV级的参与.
- 该模型提供了一种数据驱动的方法,以了解OPSCC中节点参与模式.
结论:
- 开发的统计模型提供了一个个性化的方法来评估OPSCC中节点参与风险.
- 该模型可以为体积降级治疗的临床试验设计提供信息,并完善选择性节点治疗的指导方针.
