文献类型：期刊文章

作　　者：张杰秋[1] 伍棋[2] 王舰梅[2] 要小鹏[3]

Zhang Jieqiu;Wu Qi;Wang Jianmei;Yao Xiaopeng(Department of Epidemiology and Health Statistics,School of Public Health,Southwest Medical University;Department of Pathology,The Affiliated Hospital of Southwest Medical University;Department of Medical Engineering Technology,School of Medical Information and Engineering,Southwest Medical University)

机构地区：[1]西南医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室,泸州646000 [2]西南医科大学附属医院病理科,泸州646000 [3]西南医科大学医学信息与工程学院医学工程技术教研室,泸州646000

出　　处：《重庆医科大学学报》

基　　金：四川省科技计划资助项目(编号:2022YFS0616);泸州市科技计划资助(编号:2023SYF112)。

年　　份：2023

卷　　号：48

期　　号：12

起止页码：1483-1488

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD_E2023_2024、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的:利用病理组学的方法开发用于预测乳腺癌(breast cancer,BC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)反应的新型标志物。方法:回顾性纳入211例西南医科大学附属医院的非特殊浸润性BC患者(训练组:155例,验证组:56例),使用CellProfiler软件提取患者数字病理切片中的高维病理组学特征,利用Mann-Whitney U检验、Spearman相关系数和最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征逐层筛选。筛选后的最优特征通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法在训练集中开发了病理组学特征(pathomics signature,PS)并在独立验证集中进行验证。PS与单因素有意义的临床病理因素(P<0.05)纳入多因素逻辑回归进行进一步验证。结果:PS的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.749(95%CI=0.672~0.827),验证集中AUC为0.737(95%CI=0.604~0.870)。多因素逻辑回归的结果显示,PS(OR=2.317)与人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)(OR=4.018)是BC患者NAC反应的独立预测因素。结论:PS可以帮助临床医生在治疗前准确预测NAC的反应,促进BC患者的个性化治疗。

关 键 词：病理组学  新辅助化疗 乳腺癌 预测模型  

分 类 号：R737.9]