【摘 要】
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目的 应用支持向量机(support vector machine,SVM)建立食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)术后生存期预测模型并评估该模型判断ESCC生存期的效能.方
【机 构】
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河南大学医学院细胞与分子免疫学重点实验室,开封,475004;河南大学医学院预防医学教研室,开封,475004;河南大学第一附属医院消化内科,开封,475004
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目的 应用支持向量机(support vector machine,SVM)建立食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)术后生存期预测模型并评估该模型判断ESCC生存期的效能.方法 随访168例接受根治性手术治疗的ESCC患者,分析ESCC临床病理特征和14-3-3σ、热休克蛋白gp96、巨噬细胞移动抑制因子(migration inhibitory factor,MIF)等3个蛋白的表达规律与ESCC生存期的相关性;应用Matlab软件进行SVM运算,对训练组128例ESCC患者建立最优预后分类模型ESCC-SVM,并用测试组40例患者验证分类效率,ROC曲线分析ESCC-SVM及其他预后相关因子对高低死亡风险ESCC的识别能力.结果 ESCC-SVM由性别、T分期、组织学分级、淋巴结转移、TNM分期、14-3-3σ和gp96等7个最优属性组成,该模型区分训练组和测试组ESCC五年整体生存率的最大AUC分别为0.96、0.86、准确率分别为97.7％、90.0％,明显优于目前临床应用的TNM分期(准确率分别为62.5％、67.5％)及其他各临床病理属性.Cox多因素比例风险回归模型分析发现年龄、T分期、gp96和ESCC-SVM是影响ESCC术后生存期的独立因素.ESCC-SVM与性别、T分期、组织学分级、淋巴结转移、TNM分期和14-3-3σ均显著相关.结论 本研究建立的ESCC-SVM为预后评估、临床治疗方案选择及个体化治疗提供了理论依据.
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