基于SEER数据库建立根治性肾切除术后肾细胞癌患者的预后评估模型

2023-02-21 02:56唐哲诸靖宇
浙江临床医学 2023年1期
关键词:肾癌生存率建模

唐哲 诸靖宇

肾癌又称肾细胞癌(Renal cell carcinoma,RCC),约占成人所有癌症的3%。在过去20年中,RCC的发病率逐年增加,预计2022年我国将有77,000多例新发病例和46,000多例死亡病例[1]。作为肾脏的实质性病变,约90%的肾脏恶性肿瘤为RCC[2]。RCC男女发病率约为1.5∶1[3]。肾细胞癌主要有三种类型:透明肾细胞癌(clear renal cell carcinoma,CRCC)、乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma,PRCC)和嫌色细胞型肾细胞癌(chromophobe renal cell carcinoma,CRCC)[2]。手术仍是治疗RCC的有效方式,根治性肾切除术(Radical nephrectomy,RN)通过切除存在病灶的整个肾脏、小部分输尿管及脂肪组织,必要时还包括肾上腺、腔静脉和附近的淋巴结,能有效防止病灶的残留。

1 资料与方法

1.1 临床资料 检索SEER数据库,纳入2010年1月至2015年12月肾细胞癌患者1,951例,(1)纳入标准:①有病理学证据诊断为肾细胞癌(国际肿瘤疾病分类ICD-O-3);②接受根治性肾切除术;③肾细胞癌为第一原发肿瘤;④单发于一侧肾脏的单一病灶。(2)排除标准:①年龄≤40岁;②预后及临床资料不完整。

1.2 方法 按7∶3将病例随机分为建模组和验证组,根据年龄分为40~49岁、50~59岁、60~69岁、70~79岁和≥80岁;根据性别分为男性和女性;根据人种分为黑人、白人和其他人种;根据病理分级分为I、II、III、IV;根据病灶部位分为左肾和右肾;根据肿瘤大小分为≤50 mm、>50~100 mm、>100 mm;根据第7版美国癌症联合委员会(American joint committeeon cancer,AJCC)肾细胞癌对TNM分期及肿瘤分期进行分组。

1.3 统计学方法 采用SPSS26.0统计软件。利用χ2检验对建模组和验证组患者的临床病理数据进行分析。应用R软件(4.0.4)对建模组进行COX分析及K-M生存分析并绘制列线图。采用C-index指数、ROC曲线及校准图对预测模型进行评价,并用验证组数据进行再次验证。

2 结果

2.1 临床病理资料 随机分组后的病例数建模组1,367例,验证组584例。对两组病例的变量进行χ2检验,结果显示两组患者的年龄、性别、种族、婚姻状态、病理分级、TNM分期、肿瘤分期、肿瘤大小无统计学差异,分组符合随机化原则(见表1)。

表1 RCC患者的临床病例资料[n(%)]

2.2 单因素及多因素Cox分析 对建模组数据进行单因素Cox分析,结果表明年龄、种族、病理分级、偏侧性、TNM分期、肿瘤分期和肿瘤大小是影响RN患者预后的重要因素(P<0.05)。利用这9个变量构建多因素COX回归模型,结果提示年龄、种族、N和M分期、肿瘤大小在COX回归模型中是与预后相关的独立危险因素(P<0.05)(见表2)。

表 2 RCC患者预后的单因素及多因素COX分析

2.3 绘制列线图 根据建模组多因素COX回归分析结果,以年龄、种族、N和M分期、肿瘤大小作为变量绘制列线图。年龄≥80岁、黑人、N1、M1及肿瘤大小≥100 mm分数最高,是最不利于患者预后的因素。并且不同变量对应分数的总和可以直接从列线图上获得,从而预测接受RN后的RCC患者的3年及5年生存率(见图1)。

图1 RCC患者的预测模型列线图

2.4 检验预后模型 对于分析所获得的预后模型,采用C-index、ROC曲线及校准图来检验其可靠性,并用验证组数据重复上述检验方法。建模组和验证组的C-index分别为0.816和0.788,建模组的3年和5年ROC曲线AUC值为0.821和0.827,验证组的3年和5年ROC曲线AUC值为0.801和0.816(见图2、3)。

图2 建模组(A、B)和验证组(C、D)ROC曲线

2.3 K-M生存分析 对预后模型包含的变量进行K-M生存分析,结果表明上述变量对患者生存时间的影响差异均有统计学意义(P<0.01)。患者年龄越大生存率越低、黑人和其他人种较白人的生存率更低,N或M分期越高生存率越低,肿瘤大小<100 mm的患者生存率最高(见图4)。

图3 建模组(A、B)和验证组(C、D)的校正曲线

图4 预后模型各变量K-M生存曲线

3 讨论

肾癌是泌尿系统发病率仅次于膀胱癌的恶性肿瘤,其中以肾细胞癌为常见的类型。RN是治疗肾细胞癌常用的手术方式,尤其是随着腹腔镜及机器人等新型手术技术的成熟,RN在保证手术效果的前提下明显减小了创伤。虽然RN从源头去除了病灶,但患者仍显示出较大的预后差异。本研究结果显示,年龄、种族、N和M分期、肿瘤大小对患者的生存时间均显示出一定的影响,而N和M分期、肿瘤大小对生存时间的影响尤为明显。以这5个变量建立的预测模型得出的风险评分也能较好的提示患者的生存时间。同时绘制得到的列线图中,除了白种人与其他人种的评分差距不大,其余各参数均较好的显示其预后价值。目前认为TNM分期是影响肾细胞癌患者的独立预后因素,同时,T分期和N分期也是发生远处转移及总生存期(OS)的危险因素[4]。JIANG等[5]研究显示男性患者OS不良的风险是女性患者的1.121倍,但癌症特异性生存期(CSS)无差异,黑人的OS比白人差。YUE等[6]研究表明年龄是肾癌伴或不伴肺转移患者的独立预后因素。lncRNA、miRNA等分子肿瘤标志物也是影响肾癌患者临床预后评估的一个重要方面[7-8]。

ABU-GHANEM等[9]研究提出肿瘤大小、分级、坏死和血管侵犯是接受RN的T1患者复发的重要危险因素。李勇[10]研究指出与根治性肾切除术相比,肾部分切除术治疗≥65岁患者 cT1~2期肾肿瘤的效果更优,术后恢复好,安全性高。本研究结果也显示T分期并不是影响RN术后患者生存的独立危险因素。因此,在选择手术方式时,可以认为T分期并不是重点考虑因素,必要时肾部分切除术也是较好的选择,结合基于DH分级的术后患者体位管理有助于加速康复[11]。肾癌病理分期与根治切除术后患者总体生存率密切相关[12],肾癌根治切除术后患者的远期生存率随病理分期Ⅰ~Ⅳ期的升高显著下降[13]。一项针对肾切除术后30 d死亡率的研究表明,年龄和肿瘤分期是肾切除术后患者预后的重要因素[14]。

综上所述,本研究基于SEER数据库建立了RN术后RCC患者预后预测模型,经ROC曲线、C-index及校准曲线验证了模型的可信度,可以为评估患者预后提供参考。

猜你喜欢
肾癌生存率建模
联想等效,拓展建模——以“带电小球在等效场中做圆周运动”为例
“五年生存率”不等于只能活五年
人工智能助力卵巢癌生存率预测
日本首次公布本国居民癌症三年生存率
基于PSS/E的风电场建模与动态分析
不对称半桥变换器的建模与仿真
“五年生存率”≠只能活五年
囊性肾癌组织p73、p53和Ki67的表达及其临床意义
自噬与肾癌
常规超声与超声造影对小肾癌诊断的对比研究