建立和临床应用的预后指数的炎症状况在三阴性乳腺癌患者接受新辅助疗法使用机器学习的诊断指数
Hao Sun1, Jian Liang1, Shuanglong Xue1
1Department of Breast Surgery, Sixth Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, 150023, China.
BMC cancer
|December 20, 2024
概括
一个新的预后指数,白蛋白校正的中性粒细胞与淋巴细胞比率 (ANLR),有效预测三阴性乳腺癌 (TNBC) 患者接受新辅助疗法的结果. 该指数可以识别高风险患者,提高预后准确度.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物统计学 生物统计学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 三阴性乳腺癌 (TNBC) 在治疗和预后方面存在独特的挑战.
- 新辅助疗法是TNBC的关键治疗方式.
- 需要预测性生物标志物来个性化治疗和改善TNBC患者的治疗结果.
研究的目的:
- 为接受新辅助治疗的TNBC患者开发和验证一种新的预后指数.
- 利用机器学习模型来预测临床结果.
- 评估炎症和免疫指数对患者生存的影响.
主要方法:
- 分析了501名接受新辅助治疗的患者 (训练组) 和1533名接受新辅助治疗的患者 (验证组) 的数据.
- 计算了关键的炎症和免疫指数,包括中性粒细胞与淋巴细胞的比率 (NLR) 和白蛋白 (ALB).
- 拉索回归确定了重要的预测因子,导致蛋白校正的中性粒细胞与淋巴细胞比率 (ANLR) 指数的发展.
- 使用生存分析 (Kaplan-Meier,Cox,PSM) 和名谱构造来评估预后价值.
主要成果:
- 该ANLR指数的公式是:ANLR = NLR - 0.04 × ALB.
- 在培训和验证队列中,ANLR与无病生存 (DFS) 和整体生存 (OS) 显著相关 (P <0.05).
- 证实ANLR是一种独立的预后因素,其高预测准确度可以通过名图的C指数 (0.714-0.758) 来证明.
结论:
- 该ANLR指数作为一个强大的预后工具TNBC患者接受新辅助疗法.
- 通过ANLR,可以有效地识别高风险出现不良术后结果的患者.
- 这一指数为改善TNBC管理中的患者分层和治疗规划提供了潜力.
