基于癌周免疫微环境的预测模型的建立与验证
目的:肝癌患者预后预测仍然困难,本研究建立基于癌周免疫微环境的预测模型,检验其对肝癌预后预测的效果.方法:实时定量PCR技术(qRT-PCR)检测肝癌癌旁组织中27个免疫炎症相关因子(包括17个预测标签因子和文献报告的10个复发转移相关因子)mRNA表达水平,应用生物信息学机器学习方法构建有效的预测模型,分析肝癌患者细胞因子表达水平与肝癌复发及预后的关系,检验其预测效果.结果:选取180例肝癌切除患者癌旁肝组织,分为训练组(n=80)和测试组(n=100)Cox风险比例回归模型分析27个因子分别对预后的影响,影响大小排序后CSF-1,HLA-DRA,TNF,SPP1,IL-6为前5位,构建预测模型.以mRNA表达水平的中位数为临界值,训练组根据临界值分为高风险组和低风险组,Kaplan-Meier分析显示高风险组总生存期短于低风险组(P<0.0001).测试组分为高复发风险组(68例)和低复发风险组(32例).高复发风险组总生存期显著低于低风险组(P=0.002).单独应用预测因子的对测试组100例的预测效能通过ROC曲线评价,预测准确率74.7%.在另一个随机、独立的肝癌患者队列(200例)中进行验证,预测准确性72.3%.结论:5个细胞因子的预测模型预测肝癌术后3年总生存期有较高的准确率,有助于预测高危患者,对其进行重点检测和有效干预,为临床个体化干预治疗提供有效的依据.
肝癌 癌周免疫微环境 预测模型 预后因素 手术治疗
ZHOU Chuang 周闯 DONG Qiongzhu 董琼珠 ZHOU Haijun 周海军 WANG Ji 王骥 JIA Huliang 贾户亮 QIN Lunxiu 钦伦秀
Liver Cancer Institute and Zhongshan Hospital,Institutes of Biomedical Sciences,Fudan University,Sha 复旦大学附属中山医院肝癌研究所,上海200032
国内会议
第十三届中国科协年会第18分会场——癌症流行趋势和防控策略研究研讨会
天津
中文
98-103
2011-09-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)