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根治性前列腺切除術(shù)后患者生化復(fù)發(fā)的貝葉斯預(yù)測模型的構(gòu)建及臨床價值

2022-06-24 06:03:24賀大千王昕凝王琨翔閆偉華張弛張銘鑫楊學(xué)成
精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)雜志 2022年3期
關(guān)鍵詞:前列腺癌模型

賀大千 王昕凝 王琨翔 閆偉華 張弛 張銘鑫 楊學(xué)成

(1 青島大學(xué)附屬醫(yī)院泌尿外科,山東 青島 266003; 2 青島大學(xué)附屬醫(yī)院病理科; 3 西北工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院工業(yè)工程系)

前列腺癌是老年男性最常見的泌尿系統(tǒng)惡性腫瘤,嚴(yán)重影響男性的身體健康[1]。前列腺癌根治性切除術(shù)(根治術(shù))是目前前列腺癌主要且有效的治療方法[2-3],但仍有約1/3的前列腺癌患者會在不同時間段出現(xiàn)生化復(fù)發(fā)(BCR)[4-6],影響患者預(yù)后。目前國內(nèi)外對于BCR研究多集中于分析相關(guān)影響因素,較少進(jìn)行預(yù)測模型構(gòu)建[7]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于有向無環(huán)圖的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在處理高維度、大數(shù)據(jù)等方面有獨(dú)特優(yōu)勢[8],善于處理多個特征變量之間的復(fù)雜依賴關(guān)系,具較高的預(yù)測準(zhǔn)確性[9]。應(yīng)用貝葉斯模型預(yù)測腫瘤BCR的研究尚未見相關(guān)報道。本研究基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建前列腺癌根治術(shù)患者術(shù)后1年內(nèi)BCR預(yù)測模型,并探討其臨床應(yīng)用價值。

1 資料與方法

1.1 資料來源

收集青島大學(xué)附屬醫(yī)院2018年1月—2021年3月收治的符合納入標(biāo)準(zhǔn)的行前列腺癌根治術(shù)的209例患者臨床資料?;颊呒{入標(biāo)準(zhǔn):①術(shù)前行穿刺并病理檢查確診為前列腺癌,并且有標(biāo)準(zhǔn)Gleason評分資料;②結(jié)合術(shù)前檢查,臨床分期處于局限期及部分符合手術(shù)適局限進(jìn)展期,且未發(fā)現(xiàn)盆腔淋巴結(jié)增大或可疑轉(zhuǎn)移灶;③在我院行達(dá)芬奇機(jī)器人輔助或常規(guī)腹腔鏡下前列腺癌根治術(shù),并由能熟練完成手術(shù)的副主任及以上職稱醫(yī)師完成;④術(shù)前未行新輔助內(nèi)分泌治療;⑤臨床及隨訪資料完整。

采用門診與電話隨訪相結(jié)合的方式對所有患者進(jìn)行術(shù)后1年隨訪,所有患者術(shù)后6周復(fù)查血清前列腺特異性抗原(PSA)水平,之后每月復(fù)查一次,復(fù)查半年后每3月復(fù)查一次。將根治性前列腺切除術(shù)后隨訪過程中血清PSA水平升高,連續(xù)2次血清PSA≥0.2 μg/L,且常規(guī)影像學(xué)檢查未發(fā)現(xiàn)腫瘤復(fù)發(fā)或轉(zhuǎn)移定義為BCR。

1.2 結(jié)局指標(biāo)及研究變量

以患者前列腺根治術(shù)后1年內(nèi)是否BCR為主要結(jié)局指標(biāo),收集患者術(shù)后1年內(nèi)是否BCR、年齡、體質(zhì)量指數(shù)、術(shù)前PSA水平、術(shù)后是否輔助治療、臨床及病理分期、切緣性質(zhì)、包膜侵犯情況、精囊侵犯情況、淋巴血管及周圍神經(jīng)侵犯情況、術(shù)前穿刺病理組織Gleason評分、術(shù)后根治病理組織Gleason評分、前列腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(PI-RADS)評分及手術(shù)方式共14個指標(biāo)。

1.3 構(gòu)建前列腺癌根治術(shù)患者術(shù)后1年內(nèi)BCR貝葉斯預(yù)測模型

首先經(jīng)過隨機(jī)抽樣將所有患者按照8∶2的比例分為測試集167例和驗(yàn)證集42例,測試集數(shù)據(jù)采用BayesiaLab軟件基于單因素分析有意義的因素構(gòu)建貝葉斯模型,然后通過驗(yàn)證集數(shù)據(jù)驗(yàn)證其預(yù)測效能。利用混淆矩陣、受試者工作特征(ROC)曲線及曲線下面積(AUC)評價模型預(yù)測效果的優(yōu)劣。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

2 結(jié) 果

2.1 患者的一般資料及單因素分析結(jié)果

209例患者的中位年齡為(67.94±6.93)歲,體質(zhì)量指數(shù)(25.19±3.42)kg/m2,術(shù)前PSA 17.20(10.08,35.19) μg/L。隨訪1年,至隨訪結(jié)束共43例患者發(fā)生BCR,復(fù)發(fā)率為20.57%。單因素分析結(jié)果顯示,術(shù)后是否輔助治療、臨床及病理分期、切緣性質(zhì)、包膜侵犯情況、精囊侵犯情況、淋巴血管及周圍神經(jīng)侵犯情況、根治病理Gleason評分、PI-RADS評分及手術(shù)方式是患者前列腺根治術(shù)后1年內(nèi)BCR發(fā)生危險因素(χ2=2.026~26.306,P<0.05)。見表1。

表1 根治術(shù)患者術(shù)后1年內(nèi)BCR的單因素分析結(jié)果[例(χ/%)]Tab.1 Univariate analysis of biochemical recurrence within one year after radical prostatectomy [n(χ/%)]

2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模及精確度分析結(jié)果

基于Bayesia Lab軟件成功構(gòu)建了前列腺根治術(shù)患者術(shù)后1年內(nèi)BCR的貝葉斯預(yù)測模型(圖1A)。圖中紅色節(jié)點(diǎn)代表目標(biāo)值,藍(lán)色節(jié)點(diǎn)代表預(yù)測值,顏色的深淺代表其重要度,顏色越深表示其重要度越高。根據(jù)模型的驗(yàn)證集數(shù)據(jù)建立ROC曲線(圖1B),AUC為81.43%。對構(gòu)建的貝葉斯模型在驗(yàn)證集中進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果顯示,實(shí)際診斷為BCR的13例患者中,模型正確預(yù)測9例,未能正確預(yù)測4例;非BCR患者的29例患者中,模型正確預(yù)測28例,未能正確預(yù)測1例。該模型的預(yù)測的準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度、陽性預(yù)測值以及陰性預(yù)測值分別為80.95%、88.37%、96.55%、85.71%及80.00%。

A:貝葉斯預(yù)測模型,B:貝葉斯模型ROC曲線,Adjuvant therapy:術(shù)后輔助治療,cT statge:臨床分期,pT statge:病理分期,PSM:有無陽性切緣及陽性切緣位置,LVI:淋巴血管及周圍神經(jīng)侵犯,Capsular invasion:包膜侵犯,Seminal vesical invasion:精囊侵犯,GS:根治病理Gleason評分,PI-RADS:術(shù)前PI-RADS評分,surgical approach:手術(shù)方式圖1 貝葉斯預(yù)測模型及貝葉斯模型ROC曲線Fig.1 Bayesian prediction model and its ROC curve

3 討 論

前列腺根治術(shù)是目前治療局限性前列腺癌的有效手段,但術(shù)后腫瘤復(fù)發(fā)及并發(fā)癥會影響患者的生活質(zhì)量及預(yù)期壽命[10-12]。BCR雖并不等同于臨床復(fù)發(fā),但早期出現(xiàn)BCR的患者更易導(dǎo)致臨床進(jìn)展,影響預(yù)后[11-12]。因此,建立準(zhǔn)確度較高的BCR預(yù)測模型,早期識別BCR高?;颊撸瑥亩够颊攉@得更為合理的治療方案,改善患者預(yù)后,具有重要的臨床研究價值。

本研究顯示患者術(shù)后1年內(nèi)BCR發(fā)生比例為20.57%,高于國外相關(guān)研究結(jié)果[13],與國內(nèi)其他中心研究數(shù)據(jù)比較一致[14-15]。分析原因可能為,本研究中高?;颊弑壤^高,如PSA≥20 μg/L的患者占比為45.45%,術(shù)后Gleason評分>7分的患者占56.94%,病理分期≥pT3的患者占47.36%。這可能是因?yàn)槲覈傲邢侔┰缙诤Y查起步較晚,較歐美等發(fā)達(dá)國家仍有明顯差距,導(dǎo)致我國前列腺癌患者就診時已處于臨床中晚期,局限性前列腺癌患者僅占30%[16]。伴隨著較晚的臨床分期,我國的前列腺癌患者術(shù)后的BCR發(fā)生比例明顯高于國外[17]。

通過對BCR的相關(guān)影響因素進(jìn)行分析并預(yù)測BCR的發(fā)生有助于評估患者臨床結(jié)局,并早期給予干預(yù)治療以達(dá)到改善其生存預(yù)后的目的。多年來已有多種利用患者臨床信息及病理資料建立的患者術(shù)后BCR預(yù)測模型,并具有較好的預(yù)測效能,對于患者BCR的預(yù)測擁有較高的準(zhǔn)確度。最早,由SUARDI等[18]開發(fā)了一種通過使用病理變量(如術(shù)后病理Gleason評分、包膜浸潤情況、精囊侵犯情況、淋巴血管及周圍神經(jīng)侵犯情況、切緣陽性情況等)以及術(shù)前血清PSA水平預(yù)測前列腺癌根治術(shù)后患者BCR的預(yù)測模型,模型在外部驗(yàn)證中的準(zhǔn)確度約為77%。MOREIRA等[19]將列線圖模型隨訪時間增加到了10年,并在獨(dú)立驗(yàn)證集上驗(yàn)證其準(zhǔn)確度為81%。SHAO等[20]以病理分期、手術(shù)切緣狀態(tài)、病理Gleason評分、手術(shù)方式以及輔助放療構(gòu)成的列線圖模型在內(nèi)部驗(yàn)證時針對患者的BCR進(jìn)行預(yù)測,其5年預(yù)測準(zhǔn)確度為79.3%,10年預(yù)測準(zhǔn)確度為77.2%,15年預(yù)測準(zhǔn)確度為79.7%,20年預(yù)測準(zhǔn)確度為80.6%。然而,當(dāng)列線圖模型包含過多的預(yù)測因子時,容易出現(xiàn)過擬合[21],且會受到嚴(yán)格的條件限制,如Logistic回歸模型納入的因變量要服從指數(shù)分布,回歸模型的建立也多基于有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的因素[22]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種將概率論與圖論相結(jié)合用以處理不確定性推理和數(shù)據(jù)分析的有效工具,可處理非指數(shù)分布的變量,變量選擇不局限于獨(dú)立預(yù)測因素[23],目前已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域并顯示出較高的預(yù)測準(zhǔn)確度[24-25]。本研究中基于10個預(yù)測因素建立的貝葉斯模型預(yù)測患者BCR的AUC為81.43%。表現(xiàn)出較好的預(yù)測價值。同時,基于貝葉斯模型的測試集混淆矩陣分析表明,貝葉斯模型預(yù)測的準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度、陽性預(yù)測值以及陰性預(yù)測值分別為80.95%,88.37%、96.55%、85.71%及80.00%,也體現(xiàn)出較好的預(yù)測效果??紤]原因應(yīng)是列線圖模型只納入獨(dú)立預(yù)測因素,未考慮非獨(dú)立危險因素的影響。部分非獨(dú)立預(yù)測因素,雖對于結(jié)果的影響不如獨(dú)立預(yù)測因素大,但也可能會對結(jié)果產(chǎn)生相關(guān)影響。如本研究中的PI-RADS評分,雖非其獨(dú)立預(yù)測因素,但PI-RADS評分可以體現(xiàn)腫瘤的侵襲力情況,也會影響后期BCR的發(fā)生[26]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可充分發(fā)掘預(yù)測因素對結(jié)果的影響,不局限于獨(dú)立預(yù)測因素,表現(xiàn)出較高的預(yù)測準(zhǔn)確度[27]。

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,越來越多的計(jì)算機(jī)算法[27-28]應(yīng)用于臨床問題的研究。本研究中通過貝葉斯模型可預(yù)測BCR發(fā)生的概率,可以對BCR概率較低的患者給予主動檢測,避免過度治療;對于BCR概率較高的患者給予早期局部治療,減緩疾病發(fā)展,從而為患者提供更為合理的治療建議,改善患者預(yù)后。因?yàn)闃颖緮?shù)量和單中心研究的限制,并未經(jīng)過外部驗(yàn)證,該模型對不同人群的預(yù)測效果仍不明確。后續(xù)我們將納入多中心臨床數(shù)據(jù)并通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷完善模型,提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。

綜上所述,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立的前列腺癌根治術(shù)患者術(shù)后BCR預(yù)測模型預(yù)測準(zhǔn)確度較高,可用于前列腺癌術(shù)后BCR的預(yù)測。

利益沖突聲明:所有作者聲明不存在利益沖突。

ConflictsofInterest: All authors disclose no relevant conflicts of inte-rest.

作者貢獻(xiàn):楊學(xué)成、閆偉華、張銘鑫參與了研究設(shè)計(jì);賀大千、王琨翔、王昕凝、張弛參與了論文的寫作和修改。所有作者均閱讀并同意發(fā)表該論文。

Contributions: The study was designed byYANGXuecheng,YANWeihua, andZHANGMingxin. The manuscript was drafted and revised byHEDaqian,WANGKunxiang,WANGXinning, andZHANGChi. All the authors have read the last version of the paper and consented submission.

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