南开大学学报(自然科学版) ›› 2022 ›› Issue (1): 71-.

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基于TGF-β 和PDGF对乳腺癌非前哨淋巴结转移的Nomogram预测模型的构建及评价

  

  • 出版日期:2022-02-20 发布日期:2022-05-23

  • Online:2022-02-20 Published:2022-05-23

摘要: 前哨淋巴结(SLN)活检是评估乳腺癌患者腋窝淋巴结状态的重要手段. 如果能从SLN 阳性患者中筛选出非前哨淋巴结(NSLN)转移低危人群,则可避免不必要的腋窝清除,因此采用非手术方法判断SLN 阳性患者NSLN 的状态十分重要. 本研究通过分析SLN 阳性的乳腺癌患者发生NSLN 转移与转化生长因子-β(TGF-β)和血小板源生长因子(PDGF)以及相关临床病理特征的关系,成功构建列线图预测模型. 单因素分析结果显示:SLN 阳性患者发生NSLN 转移与肿瘤大小、脉管癌栓、SLN 阳性个数、SLN 阳性比例、TGF-β 表达和PDGF表达相关,差异有统计学差异(P<0.05). 多因素结果显示:有脉管癌栓、SLN 阳性个数>2、SLN 阳性比例>0.5、TGF-β>34.14 ng/mL、PDGF>390.55 pg/mL 是SLN 阳性乳腺癌患者NSLN 转移的独立危险因素. 根据多因素分析结果建立列阵图预测模型,内部验证的C-index 值为0.825,说明该模型具有较好预测效果.ROC 曲线下的面积为AUC 为0.872,说明该模型具有较好的区分度. 校准曲线显示预测曲线与理想曲线贴合较好. 决策曲线显示该模型具有较好的临床实用性. 总之以脉管癌栓、SLN 阳性个数、SLN 阳性比例、TGF-β 表达、PDGF 表达建立的列线图预测模型可以为临床治疗提供参考依据.

关键词: 乳腺癌, 非前哨淋巴结, 转化生长因子-β, 血小板源生长因子, 列线图