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第一部分循环浆细胞在新诊断多发性骨髓瘤患者中的意义及nomogram预测模型的构建及验证目的:研究治疗前循环浆细胞（circulating plasma cells,CPC）水平的预后价值,构建包含CPC的nomogram预测模型以个体化地预测新诊断多发性骨髓瘤（newly diagnosed multiple myeloma,NDMM）患者的无进展生存（progression-free survival,PFS）以及总体生存（overall survival,OS）。方法:纳入2017年10月至2020年8月在武汉协和医院就诊的191例NDMM患者,并将整个队列随机分为训练队列（n=130）和验证队列（n=61）。在训练队列中进行单因素和多因素Cox回归分析,基于多因素回归分析结果构建个体化预测NDMM患者生存预后的nomogram预测模型,并使用校准曲线对nomogram预测模型进行验证。结果:当选取0.038%作为CPC的截断值时,CPC可以良好地区分出肿瘤负荷较高和治疗反应率较低的患者（P<0.05）,并且可以作为NDMM患者PFS及OS的独立预测因子。根据多因素回归分析的结果,基于CPC、乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase,LDH）和肌酐绘制预测NDMM患者PFS和OS的nomogram预测模型,nomogram预测模型的一致性指数（C指数）和受试者工作特征曲线下面积（area under receiver operating characteristic curves,AUC）在训练队列、验证队列以及整体队列中均显示出良好的个体预测效果。将nomogram预测模型总得分PFS≤60.7、OS≤75.8的患者定义为低危组、其余患者定义为高危组,发现低危组患者的2年PFS和OS率均显著高于高危组（P<0.001）。结论:当选取0.038%作为CPC的截断值时,CPC是NDMM患者预后的独立危险因素。我们构建的包含CPC、LDH和肌酐的nomogram预测模型可以为NDMM患者提供良好的、个性化的PFS和OS预测以及风险分层。第二部分细胞因子在新诊断多发性骨髓瘤患者中的意义及nomogram预测模型的构建及验证背景:本研究的目的是探讨治疗前细胞因子状态与新诊断多发性骨髓瘤（newly diagnosed multiple myeloma,NDMM）患者总体生存（overall survival,OS）之间的关系,并构建一个纳入细胞因子的预测NDMM患者的生存预后的nomogram预测模型。方法:我们的研究共纳入121例来自武汉协和医院的NDMM患者。在进行首次治疗前检测血清细胞因子水平,包括巨噬细胞炎症蛋白1α（macrophage inflammatory protein 1 alpha,MIP-1α）、迁移抑制因子（migration inhibitory factor,MIF）、肿瘤坏死因子-α（tumor necrosis factor-α,TNF-α）、血管内皮生长因子-α（vascular endothelial growth factor-α,VEGF-α）、单核细胞趋化蛋白-1（monocyte chemoattractant protein-1,MCP-1）和可溶性白细胞介素IL-17A、IL-6、IL-21和IL-10。对所有可能对MM患者预后造成影响的因素影响进行Cox回归分析,基于多因素Cox回归分析的结果,构建一个个体化预测NDMM患者OS率的nomogram预测模型,并使用一致性指数（C-index）和校准曲线来评估nomogram预测模型的预测性能。结果:基于多因素Cox回归分析的结果,乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase,LDH）、MIP-1α和肌酐三个变量被纳入nomogram预测模型中。Nomogram预测OS的C指数为0.80（95%CI:0.68-0.92）,优于Durie-Salmon分期系统（C指数=0.58;95%CI:0.49-0.67）,国际分期系统（International Staging System,ISS）（C指数=0.70;95%CI:0.61-0.79）以及修订的国际分期系统（Revised-International Staging System,RISS）（C指数=0.71;95%CI:0.63-0.80）。将nomogram预测模型总得分≤100的患者定义为低危组、其余患者定义为高危组,发现低危组3年OS率为83.8%,3年无进展生存率（progression-free survival,PFS）为21.8%,高危组3年OS率为17.4%,3年PFS率为8.4%（P<0.05）。从校准曲线可以看出nomogram预测模型可以准确预测预测NDMM患者1年、2年、3年的OS率。结论:MIP-1α、LDH和肌酐是新诊断多发性骨髓瘤患者预后的独立危险因素,我们构建的nomogram预测模型可以为NDMM患者提供准确、个体化的OS率估测及风险评估。