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申请/专利权人:蚌埠医学院第一附属医院
摘要:本发明公开了一种基于VEGFA的HER2阴性晚期胃癌患者一线化疗疗效预测模型及其应用,包括用来评估化疗疗效的列线图,将第二行至第五行的4个指标BMI、DiagnosePattern、VEGFA和CA19‑9在第一行对应的得分相加,得到第六行患者总分值,将第六行的患者总分值对应投射至第七行上得出患者治疗无效的概率。本发明整合了血清VEGFA和常用基线特征的疗效预测列线图简明扼要,通俗易懂,便于临床医生及病人自身进行操作预测治疗疗效。同时疗效列线图显示了令人满意的预测结果,能更好的指导临床判断和分层,为今后对HER2阴性晚期胃癌患者的治疗提供一定的帮助。
主权项:1.基于VEGFA的HER2阴性晚期胃癌患者一线化疗疗效预测模型的建立方法,其特征在于建立HER2阴性晚期胃癌患者一线化疗疗效列线图模型的步骤如下:(1)收集HER2阴性晚期胃癌患者的M种临床病理特征、包括VEGFA在内的N种实验室指标、评估患者一线化疗疗效;所收集的M种临床病理信息包括性别、年龄、身高、体重、美国东部肿瘤协作组评分ECOGPS、诊断模式DiagnosePattern初治晚期或术后复发、原发病灶的组织病理和位置、转移灶个数和是否合并浆膜腔积液;实验室指标包括VEGFA、CEA、CA19-9、总蛋白TP、白蛋白ALB、血红蛋白Hb、C反应蛋白CRP、低密度脂蛋白胆固醇LDL-C和高密度脂蛋白胆固醇HDL-C;综合指标根据以下公式计算,AGR=ALBTP-ALB,BMI=身高体重2,CAR=CRPALB,低密度脂蛋白胆固醇高密度脂蛋白胆固醇比率LHR=LDL-CHDL-C,SII=血小板计数*中性粒细胞计数淋巴细胞计数;(2)采用单因素Logistic回归分析对M种临床病理特征、N种实验室指标进行回归分析,初步筛选出与疗效相关的单因素预测变量,将P0.05的变量纳入多因素Logistic回归分析,筛选出独立的疗效预测变量;(3)采用LASSO回归方法对M种临床病理特征、N种实验室指标进行回归分析,筛选与疗效相关的预测变量;(4)通过LASSO-Logistic回归模型筛选出的变量、临床意义,最终选择BMI、DiagnosePattern、VEGFA、CA19-9来构建疗效列线图模型,即预测HER2阴性晚期胃癌患者治疗疗效的列线图,所述列线图包括,第一行的分值标尺Points,分值范围为0~100;第二行为患者体重指数BMI,BMI≥18.5kgm2和BMI<18.5kgm2分别对应第一行的一个相应的得分;第三行为诊断模式DiagnosePattern,初治晚期和术后复发分别对应第一行一个相应的得分;第四行为VEGFA,VEGFA<179.9pgml和VEGFA≥179.9pgml分别对应第一行的一个相应的得分;第五行CA19-9<79.8Uml和CA19-9≥79.8Uml分别对应第一行的一个相应的得分;第六行为患者总分值标尺,分值范围为0~260,其中起始端0与第一行的分值标尺的起始端相同、末端260与第一行的分值标尺的末端100相对应;第七行为得出患者治疗无效的概率分值标尺,分值范围为0.1~0.9,其起始端0.1与末端0.9分别对应于第六行患者总分值标尺的起始端45、末端215;将第二行至第五行的4个指标BMI、DiagnosePattern、VEGFA和CA19-9在第一行对应的得分相加,得到第六行患者总分值,将第六行的患者总分值对应投射至第七行上得出患者治疗无效的概率。
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百度查询: 蚌埠医学院第一附属医院 基于VEGFA的HER2阴性晚期胃癌患者一线化疗疗效预测模型及其应用
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