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基于XGBoost的小细胞肺癌脑转移预后模型的开发与外部验证
Pei Jiao1, Chen Chen2, Koudong Zhang2
1Department of Medical Oncology, Yancheng Dafeng People's Hospital, Yancheng, China.
背景:
小细胞肺癌（SCLC）合并脑转移（BM）患者的生存预后较差且具有异质性，而现有的预后评估工具 Discriminatory 性能有限。本研究旨在开发一种基于极端梯度提升（XGBoost）的预后预测模型，并进行初步的外部验证。
方法:
从2010年至2020年间在监测、流行病学和结果（SEER）数据库中确诊的小细胞肺癌脑转移（SCLCBM）患者中筛选出用于模型构建与内部验证的队列。外部验证则在一个独立的中国单中心队列中进行。通过单变量Cox回归筛选并保留在多变量Cox回归分析中的变量被用作XGBoost模型的预测因子。采用网格搜索进行超参数调优，并通过10折交叉验证评估候选参数组合。模型性能通过曲线下面积（AUC）和混淆矩阵进行评估，同时使用SHapley可加性解释（SHAP）分析对模型预测结果进行解读。
结果:
该研究纳入了来自SEER数据库的7,692例患者以及外部验证队列中的128例患者。最终模型整合了人口学特征、肿瘤相关因素、治疗相关因素及转移相关因素，包括年龄、性别、T和N分期、化疗、放疗、手术以及颅外转移。在内部测试队列中，3、6、12和18个月总体生存期（OS）的AUC分别为0.840、0.801、0.738和0.759；在外部验证队列中分别为0.779、0.790、0.739和0.763。SHAP分析 consistently 将化疗列为最具影响力的主要预测因子。
结论:
XGBoost 模型在内部测试队列和一个小规模单中心外部队列中，在各项评估的预测时间范围内均表现出中等程度的区分能力。在可用于临床实践之前，尚需在更大规模、前瞻性、多中心队列中进行进一步验证。