TNMpBC-NeoBCSS模型:一种乳腺癌特异性生存预测模型,用于接受新辅助治疗的三重阴性转移性乳腺癌患者
Peng Ni1,2, Yu Wang1,2, Xiaorong Bai3,4
1Department of Breast Surgery, First Affiliated Hospital, Xi'an Jiaotong University, 277 Yanta Western Rd., Xi'an, Xi'an, 710061, Shaanxi Province, China.
Scientific reports
|March 12, 2025
概括
一个新的模型预测了接受新辅助治疗的三重阴性转移性乳腺癌患者的乳腺癌特异性生存率. 该工具通过评估个体生存风险,有助于治疗决策.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 乳腺癌研究研究 乳腺癌研究
- 临床预测建模模型
背景情况:
- 对于三阴转移性乳腺癌 (TNMpBC) 的新辅助疗法 (NeoAT) 对乳腺癌特异性存活率 (BCSS) 的好处存在不确定性.
- 准确预测BCSS对于优化TNMpBC患者治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个预测模型,用于评估经过NeoAT的TNMpBC患者的BCSS.
- 确定影响该患者群体BCSS的关键因素.
主要方法:
- 使用LASSO回归分析开发了一个基于名录的预测模型,用于来自多中心中国数据和SEER数据库的1163名TNMpBC患者的初级队列.
- 该模型使用155名TNMpBC患者的独立队列进行了验证,这些患者接受了NeoAT.
- 确定的关键变量包括诊断时的年龄,T阶段,N阶段,以及对NeoAT (病理完整响应 - pCR) 的反应.
主要成果:
- TNMpBC-NeoBCSS模型表现出良好的区分和校准,在培训队列中C指数为0.82和AUC为0.838 (3年) 和0.866 (5年).
- 在NeoAT后实现pCR的患者显示出明显优异的BCSS.
- 通过模型确定的一组高风险人群与低风险人群相比,BCSS明显较差 (HR=6.77,P<0.0001).
结论:
- TNMpBC-NeoBCSS模型是一种经过验证和有效的工具,用于预测接受NeoAT.TNMpBC患者的BCSS.
- 该模型可以帮助临床医生和患者根据个体风险分层做出关于新辅助疗法的必要性和潜在益处的明智决策.
