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  • 临床风险预测模型
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    2021-09-20 09:26:59

    R语言临床预测模型的评价指标与验证指标实战:ROC曲线、AUC(C-Statistics)

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    R语言临床预测模型的评价指标与验证指标实战:ROC曲线、AUC(C-Statistics)</

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    大家好!今天跟大家分享的是2020年4月发表在EBioMedicine(IF = 5.736)上的文章。文章利用从临床搜集的胰腺导管腺癌(PDAC)病人样本,通过LASSO算法及Cox回归分析,构建5分子预后模型,同时利用生存曲线、ROC曲线和多变量Cox回归分析验证了该模型的预后价值,并评估该模型预测术后ACT治疗预后的价值。

    题目:Prognostic and predictive value of a five-molecule panel in resected pancreatic ductal adenocarcinoma: A multicentre study

    5分子预测模型在胰腺导管腺癌术后中的预后预测价值:一项多中心的研究

    摘要

    胰腺导管腺癌(PDAC)的预后极差。现有的临床病理参数和分子标志物作为预后标志物预测能力有限。首先,文章设计了一种新的计算策略,该方法基于生物信息学预测(CIPHER)整合了来自组学和文献的预后证据,以生成网络,旨在系统地识别与PDAC相关的潜在高置信度预后候选物。回顾性收集了605例经切除的PDAC患者的标本后,在癌症组织中使用芯片测序和免疫组化检测了23名候选基因,构建了一个包括5个基因的预测模型。在训练集数据中,高风险患者的疾病特异性生存率(DSS)显著低于低风险患者。在两个不同的验证数据数据集中,高风险组和低风险组之间也观察到相似的显著差异。在多变量分析中,5分子预测模型是唯一重要的预后指标。此外,该预测模型与传统的临床病理变量相结合,可以大大提高其长期生存的预测能力。无论是单因素或者是多因素分析,在所有数据集中的高风险患者的辅助化疗(ACT)与更好的DSS相关。新型预后预测模型在预测PDAC患者术后存活率方面具有强大的能力。

    流程图

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    1. 病人样本的获取

    从北京协和医院(PUMCH)获取了381个病人样本,作为模型的训练数据集;从仁济医院(RJH)获取了169个病人样本;从哈尔滨医科大学附属第一医院(HMH)获取了116个病人样本,作为模型的两个不同的验证数据集。

    2. 5分子预测模型的构建

    本文最初采用了基于生物信息学的无偏整合策略,初步鉴定了368个PDAC相关基因。在这些基因中,通过手工文献检索发现了12个被报告为高可信度的预后标志物,另外根据3个类型的预后证据及其对于生物学通路的代表性,推测出了11个PDAC相关的新预后标志物,总共确定了23个PDAC相关预后候选标志物(图1a)。根据积分正比和染色强度的分数,使用Cox回归模型评估训练数据集中23种标记物与DSS之间的关联。

    使用LASSO算法,选择了五个标记物CAPN2、DVL1、FLNA、GLI1和SHH(图1b,c)。使用模型的系数导出一个公式来评估每位患者的DSS的风险评分,形成一个5分子预测模型。

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    3. 5分子预测模型的生存曲线及ROC曲线分析

    根据每位患者各自的5个标记物表达水平以及通过X-tile图确定的最佳临界值,将患者分类为高风险(风险评分≥0.014)和低风险(风险得分<0.014)。在训练数据集中,高风险患者的DSS明显低于低风险患者。1年和2年时ROC曲线的AUC分别为0.72和0.67。术后2年,高风险组的大多数患者死亡(2年生存率:15.0%,低风险组为46.0%)(图2a)。

    将相同的临界值应用于RJH验证数据集时,高风险组的DSS也显著低于低风险组。ROC曲线在1年和2年时的AUC分别为0.66和0.72。手术后2年,高风险组中没有患者存活(2年生存率:0.0%,低风险组为21.0%)(图2b)。同样,在HMH验证数据集中,低风险组的DSS明显高于高风险组。ROC曲线在1年和2年时的AUC分别为0.56和0.68。术后2年,高风险组中只有一名患者还活着(2年生存率:6.0%,低风险组为62.0%)(图2c)。

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    4. 5分子预测模型的预后价值

    在训练数据集中,利用多元Cox回归分析调整了年龄,性别,肿瘤位置,CA19-9水平,肿瘤分化,T期,淋巴结转移和辅助化疗因素,发现5分子预测模型为PDAC的独立预后因素。RJH验证数据集以及整个数据集的500名患者的结果与训练数据集相似。此外,与临床病理特征不同,该5分子预测模型是唯一的在3类数据中均为独立预后因素的因素(表1)。

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    在根据上述临床病理参数分层的大多数癌症亚组中,5分子预测模型也可有效区分不同的DSS(图3)。5分子预测模型显示出更强的预测能力,与单个基因预测相比,AUC和HR高得多(图4a、b)。与主要的临床病理因素相比,该预测模型似乎在某些方面具有优势,尽管这并不明显优于N期和组织学分级。这些数据表明,该预测模型在区分PDAC根治性切除术后的长期预后方面优于其组成部分,但优于主要而非全部主要临床病理因素。本文发现,在所有患者和训练以及验证数据集中,预测模型和临床病理因素的组合比单独预测的因素具有更高的预后预测效率(图4c)。此外,与单独的临床病理因素相比,单独的临床病理变量和该预测模型的组合显示出更好的预测能力(图4d)。因此,本文推测5分子预测模型可以为临床病理特征增加明显的预后价值。

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    5. 5分子预测模型预测ACT治疗患者预后

    在所有三个数据集(整个数据集,训练数据集和验证数据集)中,接受术后ACT治疗的患者的预后均未比未接受术后ACT的患者好。在高风险因素中,只有5分子预测模型能够识别出从术后ACT中获益最大的患者,癌症不同阶段、T和N期这些因素都无法识别。在所有3个数据集的低风险组中,有或没有术后ACT对患者生存率均无显著影响,但是低风险组中没有术后ACT的患者生存率则显著低于高风险组中进行术后ACT的患者。此外,在根据高风险患者的临床病理特征进行了多因素分析Cox回归分析中,ACT仍然是重要因素。本文在针对癌症不同阶段、T和N期进行了调整的多元Cox回归分析中,进行了ACT与临床病理表型和预测模型之间的交互作用检验。在整个数据集中,ACT与预测模型之间存在显著的交互作用。该结果与生存曲线一致(图4)。ACT和预测模型之间的显著交互作用也出现在训练和验证数据集中。此外,癌症不同阶段、T和N类均未显示与ACT有显著的交互作用。这些结果表明,5分子预测模型可能有助于区分可从ACT中获益更多的患者。

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    结语

    本研究利用临床收集的病例样本,旨在构建一个多分子生物标志物预测模型,以更准确地预测PDAC术后患者的预后。文章内容详实,思路清晰,各种分析全面,结合了胰腺导管腺癌各种临床因素进行生物信息学分析,尤其是在分析过程中找到了5分子预测模型与PDAC患者是否适用于接受ACT治疗的联系,为本文的一大亮点。该文章的问题还是在于停留在了基因表达水平上的研究,关于这个预测模型的生物学机制研究还需要进一步探索。

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    选自:中华妇产科杂志2020年3月第55卷第3期

    作者:原梦昕 赫英东 陈倩

    北京大学第一医院妇产科暨妊娠合并糖尿病母胎医学北京市重点实验室100034

    通信作者:陈倩,Email:chenqian6114@sohu.com

    摘 要

    目的:通过分析慢性肾脏病(CKD)孕妇的妊娠早期肾脏功能及妊娠结局,构建CKD孕妇妊娠风险预测模型。

    方法:收集2009年3月至2018年12月于北京大学第一医院进行产前检查并分娩的313例CKD孕妇共322例次单胎妊娠,其中120例次出现早产、低出生体重儿、重度子痫前期、胎儿丢失者为不良妊娠结局组,余202例次为对照组。回顾性分析CKD孕妇的肾脏病史及妊娠早期的肾脏功能,分析其与早产、低出生体重儿、重度子痫前期、胎儿丢失等不良妊娠结局的关系;并对孕妇妊娠早期的CKD分期,肌酐、尿素、白蛋白、血红蛋白水平,24 h尿蛋白定量及是否合并慢性高血压进一步行logistic回归分析,以分析不良妊娠结局的相关因素。

    结果:322例次CKD孕妇中,有120例次(37.3%,120/332)出现不良妊娠结局。logistic回归分析发现,孕妇妊娠早期的CKD分期、白蛋白水平、24 h尿蛋白定量、是否合并慢性高血压,是其发生不良妊娠结局的独立预测因素,建立预测模型logit(P)=2.107+0.255×24 h尿蛋白定量(g/24 h)-0.107×白蛋白水平(g/L)+1.677×是否合并高血压(是为1,否为0)+0.639×CKD分期。该模型预测不良妊娠结局的曲线下面积为0.812,界值、敏感度、特异度、约登指数分别为0.436、0.658、0.856、0.802。

    结论:CKD孕妇妊娠早期的CKD分期、白蛋白水平、24 h尿蛋白定量、是否合并高血压,是发生不良妊娠结局的主要危险因素,可预测不良妊娠结局的发生,值得进一步研究。

    讨 论

    目前,全球范围内CKD的患病率逐渐升高,在普通人群中的患病率为8%~16%。尽管CKD可导致生育能力下降,但任何疾病阶段的CKD妇女都有可能妊娠[5⁃8]。相关研究显示,近几十年来,对CKD孕妇的内科和产科管理有所改善,不良妊娠结局的发生率有所下降,但不良妊娠结局的病例总数仍在增加。本研究中,与对照组相比,不良妊娠结局组的孕妇中,虽然70%以上为患有更晚期CKD的孕妇,但即使处于早期CKD的孕妇也有很高的不良妊娠结局发生率。因此,随着CKD的严重程度增加,不良妊娠结局的总体风险逐渐增加[8⁃9]。

    目前的国内外相关研究,主要聚焦于CKD孕妇发生不良妊娠结局的危险因素。而本研究在此基础上,通过回归分析筛选出危险因素,并建立了不良妊娠结局的预测模型,以通过妊娠早期的临床指标预测不良妊娠结局的风险。本研究有较大的样本量,所包含的预测因素也与既往研究的相关危险因素相似,具有一定的临床价值。

    640 一、CKD分期对CKD孕妇妊娠结局的影响

    CKD分期是影响母儿结局的重要因素,随着CKD分期升高,包括早产、低出生体重儿等不良妊娠结局的风险明显增高,CKD 1期孕妇的早产风险为24%,新生儿出生体重为(2 966±659)g;而CKD4~5期孕妇的早产风险则为89%,新生儿出生体重为(1 639±870)g[8⁃9]。Park等[10]的研究显示,妊娠前eGFR与不良妊娠结局呈“U型”关系,当妊娠前eGFR为120~150 ml·min-1 ·1.73 m-2时,发生不良妊娠结局的风险最低。同时,CKD孕妇患有胎盘相关疾病的风险大大提高,患子痫前期的风险增高10 倍[11]。随着CKD分期的升高,孕妇发生子痫前期的风险越高,且出现子痫前期的孕周越早[12]。

    640 二、尿蛋白对CKD孕妇妊娠结局的影响

    尿蛋白是不良妊娠结局的重要危险因素,其原因可能为尿蛋白直接导致血液中蛋白的水平下降,液体扩散,从而高血压、血栓形成的风险明显升高。同时也会导致胎盘血流降低,导致胎盘灌注不良,可诱发胎儿生长受限。由于孕妇大量的蛋白质丢失导致营养不良,也可引起胎儿生长受限和新生儿出生体重降低[13]。目前,临床上主要应用24 h尿蛋白定量进行评估,相关研究显示,当尿蛋白定量>3.5 g/24 h,孕妇出现妊娠期高血压、早产、胎儿丢失的风险明显升高[14]。

    640 三、高血压对CKD孕妇妊娠结局的影响

    影响CKD孕妇妊娠结局的另一重要因素为高血压,在1项纳入118例CKD孕妇的研究中,妊娠前患有高血压(血压≥140 / 90 mmHg,1 mmHg=0.133 kPa)的孕妇更有可能出现不良妊娠结局,合并高血压孕妇的围产期死亡率为33%,而正常血压孕妇则为1%[15]。Jungers 和Chauveau[16]的研究显示,在校正了CKD分期及类型后,妊娠早期的平均动脉压高于105 mmHg者与血压控制良好者相比,其胎儿死亡的风险增加10倍。

    但本研究也有不足之处。在纳入的322次妊娠中,CKD 1~2期的孕妇明显多于CKD 3~5期者,存在一定的选择偏倚。在妊娠16周前开始服用阿司匹林的孕妇发生子痫前期及胎儿生长受限的风险明显降低[12],近几年低剂量阿司匹林已在临床中广泛应用于子痫前期的预防,在本研究中部分孕妇在妊娠期应用低剂量阿司匹林,故存在混杂偏倚。

    综上所述,本预测模型对CKD孕妇出现不良妊娠结局具有较强的预测能力,可在妊娠早期CKD孕妇中识别高危人群,对此类人群孕期的监测及治疗有一定的指导意义;但仍需要增大样本量以及进行多中心研究,增加预测模型的准确性,以便能进行广泛地推广。

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    参考文献:略

    本文编辑:江琪琪

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    题目:Identification and validation of an individualized autophagy-clinical prognostic index in gastric cancer patients

    胃癌患者个体化自噬临床预后指标的鉴定与验证

    摘要

    本文利用GO和KEGG分析胃癌中表达的204个自噬基因,并在Cytoscape软件中构建PPI网络,有28种差异表达的自噬基因在细胞生长,神经元死亡和细胞生长调节中富集,这些基因与铂类药物耐药,凋亡和p53信号通路有关。之后利用Cox回归分析和LASSO算法筛选了4个基因构建预后风险评分模型。根据风险评分将患者分为低风险和高风险,并进行生存分析以评估风险评分的预后预测价值,结果表明风险评分是单独可用的预后指标。生存曲线表明低风险患者的生存时间明显高于高风险患者。最后结合临床病理特征和风险评分,建立了列线图以预测个体存活率,通过外部数据GSE62254验证了列线图具有预测胃癌患者预后的能力。

    流程图

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    结果概述

    1. 数据的获取与整理:

    通过HADb数据库(http://www.autophagy.lu)获取自噬相关基因;从TCGA数据库中获取胃癌转录组数据集(TCGA-STAD)用于建立模型;从GEO数据库获取GSE62254数据集用于模型验证。

    2.基因差异表达及功能分析

    作者通过HADb数据库得到了232个人类自噬相关基因,其中204个基因在TCGA胃癌转录组数据中有表达,共有28个自噬相关基因在胃癌转录组数据中差异表达(图1)。对这28个基因进行GO,KEGG和PPI分析,结果如图2。GO分析表明,这些自噬基因可以在几个基本的生物学过程(BP)中富集,包括细胞生长,细胞蛋白定位的正向调节,神经元死亡,细胞生长的调节(图2a)。KEGG分析显示28个自噬基因主要与自噬,铂类药物耐药性,细胞凋亡和p53信号通路有关(图2b),利用PPI构建的蛋白作用网络见图2c。

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    图1

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    图2

    3. Cox回归及LASSO算法建立预测模型

    TCGA-STAD中共表达的204个自噬基因,使用单因素Cox回归分析得到了10个与胃癌相关的基因(图3a),利用LASSO算法筛选出了8个自噬基因(图3b-d)。之后通过多因素Cox回归分析这8个自噬基因,其中4个基因(GRID2、ATG4D、GABARAPL2和CXCR4)与胃癌的预后有关(表1),3个基因(GRID2、GABARAPL2和CXCR4)HR > 1是危险基因,1个基因(ATG4D)HR < 1是保护基因。随后作者根据4个自噬基因的表达水平及风险系数算出每位患者的风险评分,将患者分为低风险和高风险两类(图4a),通过热图发现高风险患者倾向于高表达危险基因,低风险患者倾向于高表达保护基因(图4b)。

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    图3

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    表1

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    图4

    4. 模型评估

    基于TCGA-STAD数据,单变量分析显示,风险评分与总生存期(OS)显著相关(HR = 1.648,95% CI = 1.385 – 1.960,P < 0.001)(图5a)。多变量分析显示,风险评分是单独可用的预后指标(HR = 1.922,95% CI = 1.573 – 2.349,P < 0.001)(图5b)。生存曲线显示,低风险评分患者的生存时间显著长于高风险评分患者的生存时间(图5c)。ROC分析表明,风险评分的AUC显著大于其他指标,这证明本模型比其他单个指标具有更好的预测预后的能力。

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    图5

    5. 列线图构建及外部数据验证

    通过结合四个自噬基因特征,构建列线图预测3年和5年OS。如图6a所示,分配给每个因素的打分与其对生存的风险贡献成正比,校正曲线可以匹配(图6b,c)。列线图也在GSE62254胃癌数据集中得到了验证,其3年和5年校正曲线分别如图6d,e所示。

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    图6

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    图6

    结语

    本文聚焦于胃癌与自噬基因的相关研究,重点讨论特定生物学功能的基因在胃癌预后中的作用。基于TCGA及GEO公共数据库,通过Cox回归分析及LASSO算法构建了胃癌预后预测模型,之后又利用外部数据对模型进行了验证。本文有两点需要改进:一是自噬基因功能分析部分与后续模型构建验证部分有脱节,没有基于差异表达自噬基因进行后续模型构建;二是仅利用外部数据进行了列线图的验证,校正曲线并不是非常好,无法充分证明模型的可扩展性,结果说服力不强。但本文方法选用合理,分析思路清晰,同样适用于其他疾病与特定生物学功能基因的相关研究,值得借鉴。

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