【摘 要】
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目的:糖类在肿瘤发生发展中起着重要作用,通过膀胱癌患者血清单糖含量与健康人群之间的差异构建单糖预后模型,并评估模型作为膀胱癌预后生物标志物的可行性。方法:实验组选取2018年02月01日到2021年09月30日于青岛大学附属医院确诊为膀胱癌的患者200例,同期体检者中年龄、性别与实验组患者相匹配的人员200例。通过PCR仪辅助酸解法分析两组间单糖水平差异,并应用Lasso-penalized Co
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目的:糖类在肿瘤发生发展中起着重要作用,通过膀胱癌患者血清单糖含量与健康人群之间的差异构建单糖预后模型,并评估模型作为膀胱癌预后生物标志物的可行性。方法:实验组选取2018年02月01日到2021年09月30日于青岛大学附属医院确诊为膀胱癌的患者200例,同期体检者中年龄、性别与实验组患者相匹配的人员200例。通过PCR仪辅助酸解法分析两组间单糖水平差异,并应用Lasso-penalized Cox回归分析构建单糖标志物模型将膀胱癌患者分为低风险组和高风险组。应用生存分析确定模型预测膀胱癌患者的总生存期,应用单因素、多因素Cox分析确定模型与其他临床因素对患者预后的影响,应用ROC曲线分析与DCA临床决策曲线分析评估模型预测性能,应用列线图来预测患者未来生存。生存分析显示的高低风险组间总生存期差异显著性用时序性检验进行验证。所有数据分析均采用SPSS26.0、R（v.4.1.2,The Comprehensive R Archive Network,open source）软件进行,作图通过R软件进行。所有数据的P值均为双尾,P值＜0.05认为有统计学意义。结果:通过对比200例膀胱癌患者及200例健康体检者间单糖水平发现,膀胱癌组患者单糖水平均明显高于健康组,差异有统计学意义（P＜0.05）。基于此,我们使用Lasso-penalized Cox回归分析构建了单糖相关的诊断预后模型,根据各单糖的表达水平及其对应回归系数计算风险评分=（0.7×Exp Glc N）+（0.568×Exp Gal）+（0.09×Exp Gal N）+（0.508×Exp Fuc）,并根据风险评分的中位数,将患者分为高风险组和低风险组。通过Kaplan-Meier生存分析,研究高危组人群的存活率较低危组人群低（P＜0.001）。单因素Cox回归分析显示,模型（[HR]=1.769,[CI]:1.387-2.257,P＜0.001）与膀胱癌患者的总生存期相关。多因素Cox回归分析显示,模型（[HR]=1.516,[CI]:1.172-1.961,P＜0.01）是影响膀胱癌患者预后的独立危险因素。这表明,模型可以作为独立的因素参与膀胱癌患者的生存期预测。经过ROC曲线评估,研究发现模型在三年内的AUC值为0.743,优于传统的临床特征对膀胱癌的预测分析。DCA决策分析显示模型与其他因素相比曲线斜率最大,表明在获得相同净收益的情况下,拥有的阈值范围越大,也越安全,进一步说明了模型相较于其他传统临床因素在风险诊断上的优越性。为了便于临床应用,我们构建了一种新的包括年龄、性别、分级、TNM分期和单糖风险模型的列线图来预测膀胱癌患者的1、3、5年的生存可能临床医生可以根据患者在列线图各因素的得分情况,预测患者未来。受限于研究时间,本研究样本量不足,过于追求一致化的对照设置不能避免选择偏倚的发生,缺乏长时间随访结果,不能预测远期生存结果;其次,未能设置模型验证组;本研究未对肿瘤组织中各单糖组分进行验证,并未对相关机制研究进行研究。结论:通过Lasso回归分析,我们构建了基于葡萄糖胺、半乳糖、半乳糖胺、岩藻糖水平及回归相关系数的风险评估模型。经过生存分析、单因素Cox、多因素Cox分析,ROC曲线分析、DCA曲线分析,证实了单糖模型对膀胱癌患者的诊断及预后具有良好的预测能力,并可通过列线图预测患者未来生存。本次研究首次构建并验证了多种单糖组成的模型在膀胱癌患者中的预测能力,揭示了单糖在膀胱癌风险预后中的研究价值。
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