在乳头甲状腺癌中,BRAF V600E丰度和宫淋巴结转移之间的剂量反应关系
Yisikandaer Yalikun1,2, Yuxin Shen1, Anyun Mao3
1Department of Thyroid Surgery, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510030, China.
Cancers
|November 13, 2025
概括
定量BRAF V600E突变丰富度可以改善宫淋巴结转移在乳头甲状腺癌的手术前风险评估. 一个可解释的XGBoost模型将突变水平与临床特征结合起来,显示了个性化手术规划的潜力.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 遗传学 遗传学 是一个
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 乳头甲状腺癌 (PTC) 经常转移到宫淋巴结 (CLNM).
- 目前的手术前工具通常将BRAF V600E突变视为二进制,可能会从突变丰度中缺少预后信息.
- 对CLNM进行准确的术前风险分层对于优化患者管理至关重要.
研究的目的:
- 在PTC中量化BRAF V600E突变丰度和CLNM之间的剂量反应关系.
- 开发和验证一种可解释的机器学习模型,用于使用BRAF V600E丰度进行手术前的CLNM风险分层.
主要方法:
- 对667名接受手术前BRAF V600E测试和手术的PTC患者的回顾性分析.
- 使用多变量逻辑回归,受限立方线 (RCS) 和六种机器学习算法 (XGBoost等). ) 的情况.
- 模型性能使用F1评分,AUC,校准和SHAP来评估可解释性.
主要成果:
- 在58.6%的患者中观察到CLNM,在转移病例中,BRAF V600E的丰度显著更高 (中位数为23%与17%).
- RCS表明BRAF丰度和CLNM风险之间存在非线性关联,丰度显著增加至约20.7%.
- XGBoost模型取得了最佳性能 (AUC 0.752,F1 0.73),瘤直径,BRAF丰富度,年龄和微化作为关键预测因素.
结论:
- 将BRAF V600E视为丰度的量化衡量,而不是二进制状态,可以提高PTC中手术前的CLNM风险评估.
- 一个可解释的XGBoost模型将BRAF丰富性与临床特征集成,为个性化手术规划和患者咨询提供潜在的临床实用性.
