目的:分析热休克蛋白家族 H(Hsp110)成员 1[heat shock protein family H(Hsp110)member 1,HSPH1]在宫颈癌组织中的表达及其与预后的相关性.方法:收集2018年2月至2021年1月首次确诊的60例宫颈癌患者的癌组织和相邻非癌组织.通过qRT-PCR检测HSPH1表达,分析其与肿瘤标志物、宫颈癌病理特征之间的关系,并通过Cox回归模型确定3年生存的独立预后因子.利用时间依赖性受试者工作特征(ROC)曲线评估HSPH1预测1年、2年和3年生存的临床价值,并通过外部数据库和细胞实验验证结果.结果:HSPH1在临床样本和GSE29570数据库宫颈癌组织中均呈高表达(P＜0.05),且与CA125、CA19-9、CEA和SCCA呈正相关(均r＞0,P＜0.05).高表达组(≥1.57)肿瘤大小≥4 cm、FIGOⅢ～Ⅳ期、淋巴结转移及淋巴血管空间侵犯比例均高于低表达组(P＜0.05).TCGA数据库和临床样本分析显示,高表达组患者生存率显著低于低表达组(P＜0.01).多因素Cox回归分析显示,HSPH1＜1.57(HR=0.299,P=0.039)和无淋巴结转移(HR=0.245,P=0.003)是独立预后因子.HSPH1预测1年、2年和3年生存的曲线下面积分别为0.82、0.85和0.88.结论:HSPH1在宫颈癌组织中的高表达与患者较差的预后之间存在显著相关,HSPH1可作为宫颈癌预后评估和治疗靶点的潜在生物标志物.

目的:基于生物信息学分析的自噬相关基因构建肺鳞状细胞癌（SqCLC）预后模型并验证。方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载268例SqCLC患者的表达谱数据和临床信息，从基因型组织表达（GTEx）数据库下载336名健康人正常肺组织的数据集；从人类自噬数据库（HADb）及分子特征数据库（MSigDB）6.2中的GO_AUTOPHAGY基因组中获得自噬相关基因组。应用R 4.0.3软件分析TCGA数据库中SqCLC组织与GTEx数据库中正常肺组织间差异表达基因。使用R 4.0.3软件筛选TCGA数据库SqCLC组织和正常肺组织间差异表达的自噬相关基因（简称：差异表达自噬基因）。应用Cox比例风险模型分析TCGA数据库SqCLC患者差异表达自噬基因与预后的关系，构建预后模型。依据预后模型风险评分中位数将TCGA数据库SqCLC患者分为高风险组和低风险组，采用Kaplan-Meier法比较两组总生存；绘制应用预后模型预测的TCGA数据库268例患者3、5、10年总生存率的时间相关受试者工作特征（ROC）曲线。采用Cox回归分析TCGA数据库SqCLC患者总生存的独立影响因素，建立预后指数公式，根据一致性指数和受限平均生存（RMS）曲线，比较单独预后模型风险评分的预后指数与风险评分联合独立影响因素的预后指数预测TCGA数据库患者生存效果；采用R 4.0.3软件构建预测患者3、5、10年总生存率的列线图。结果:筛选出6个预后相关差异表达自噬基因，并构建预后模型为：风险评分＝PEX14×0.337+CASPASE-8×（-0.280）+TM9SF1×0.292+UBB×0.472+P4HB×0.163+CTSA×0.173。TCGA数据库中高风险组总生存较低风险组差（ P<0.001）。时间依赖性ROC曲线分析显示，预后模型风险评分预测TCGA数据库中268例患者3、5、10年总生存率的曲线下面积（AUC）分别为0.715、0.715、0.831。多因素Cox回归分析显示，年龄、分期和预后模型风险评分为TCGA数据库SqCLC患者总生存的独立影响因素，预后指数＝0.998 ×风险评分+0.725 ×分期+ 0.559 ×年龄。RMS曲线显示，相对于预后模型风险评分预测总生存，3个独立预后影响因素相结合的预后指数预测总生存效果更佳（一致性指数：0.68比0.65， P＝0.045）。采用年龄、分期和预后模型风险评分构建了预测SqCLC患者生存的列线图，其校正曲线接近理想曲线。 结论:成功建立了基于6个特征性差异表达自噬相关基因的SqCLC预后模型，内部验证显示该模型结合其他临床病理因素可对SqCLC患者生存的预测提供一定帮助。

目的:构建和验证基于白蛋白-胆红素(ALBI)分级的胆囊癌患者术后预后的预测模型。方法:回顾性分析2011年3月至2020年1月嘉兴市第一医院收治的161例接受根治手术胆囊癌患者的临床资料，其中男性44例，女性117例，年龄(65±9)岁。通过测定术前血清白蛋白、总胆红素计算ALBI评分，然后依据ALBI评分分级。以门诊记录或电话随访的方式对患者进行随访，记录患者术后的生存情况。应用Kaplan-Meier法计算生存率，Cox比例风险模型筛选预后的影响因素。绘制时间依赖性受试者工作特征(ROC)曲线计算各评分系统的曲线下面积(AUC)。基于多因素分析结果构建列线图模型，并评价其预测性能。结果:胆囊癌患者术后1、3和5年的累积生存率分别为76.7%、52.5%和41.9%，中位生存期为46.5个月。时间依赖性ROC曲线结果显示，ALBI分级预测胆囊癌根治性切除术后1、2、3年生存的AUC分别为0.659、0.597、0.599，优于预后营养指数和控制营养状况评分。多因素Cox回归分析显示，肿瘤低/未分化( HR＝2.890，95% CI：1.816~4.600， P<0.001)、肿瘤Ⅲ/Ⅳ期( HR＝2.832，95% CI：1.781~4.503， P<0.001)、ALBI 2级( HR＝1.595，95% CI：1.017~2.500， P＝0.042)、ALBI 3级( HR＝3.938，95% CI：1.375~11.278， P＝0.011)是胆囊癌根治性切除术后预后不良的独立危险因素。基于上述因素建立的列线图模型预测胆囊癌根治性切除术后1、3和5年预后ROC曲线的AUC分别为0.796、0.806、0.799。临床决策曲线分析显示该模型具有明显的正向净效益，具有良好临床适用性。校准图显示，预测曲线与参考线拟合较好，表明该模型的预测结果与实际结果之间具有良好的符合度。 结论:基于ALBI分级的列线图预测模型对胆囊癌患者术后预后的预测价值较好，有助于预后判断及个体化治疗决策的制定。

目的:探讨淋巴细胞绝对值（ALC）在预测骨髓增生异常综合征（MDS）患者临床预后中的价值。方法:对2009年至2019年来宁波市第一医院就诊的245例MDS患者进行回顾性分析，按WHO 2016标准重新诊断分型，并参照国际预后指数评分系统修改版（IPSS-R）对其中208例资料完整的患者进行危险分层，收集和分析所有患者的外周血ALC，运用R语言生存分析模型受试者工作特征包绘制时间依赖性受试者工作特征曲线，获得ALC的最佳临界值为1.0×10 9/L，将患者分为正常ALC组（ALC≥1.0×10 9/L）和低ALC组（ALC<1.0×10 9/L）。采用χ2检验和非参数Mann-Whitney U检验分析两组患者一般资料的差异。采用Kaplan-Meier法绘制总生存期（OS）及无白血病生存期（LFS）曲线并进行Long-rank检验对两组进行生存比较，采用Cox回归模型多因素分析影响MDS预后的因素。 结果:低ALC组患者97例，正常ALC组患者148例。低ALC组患者OS较正常ALC组更短（15个月vs 60个月， P<0.000 1），在IPSS-R评分系统中评分更高（5.0分vs 3.75分， P=0.001）。在对IPSS-R中危组患者进行多因素分析时发现，ALC（<1.0×10 9/L）是影响OS的独立危险因素（HR：2.672，95% CI：1.090~6.548， P=0.032）。 结论:本研究显示MDS患者外周血ALC对于中危组患者是独立的危险因素之一，为机体免疫对MDS发生发展的影响提供临床证据。

目的:探讨治疗前 18F-脱氧葡萄糖(FDG) PET/CT摄取异质性在人表皮生长因子受体2(HER2)阳性转移性乳腺癌靶向治疗效果预测中的作用。 方法:回顾性分析2012年5月至2018年4月复旦大学附属肿瘤医院的29例HER2阳性转移性乳腺癌患者[均为女性，中位年龄52(32～69)岁]临床、病理及治疗前 18F-FDG PET/CT影像资料，患者均接受曲妥珠单克隆抗体(简称单抗)一线治疗。对患者进行中位时间35(6～87)个月的随访。分析临床、病理相关特点及PET/CT代谢参数与患者无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)之间的关系。通过Cox单因素分析筛选变量，将 P≤0.01的变量纳入多因素Cox比例风险回归模型进行分析。采用时间依赖性受试者工作特征(ROC)曲线评价Cox回归模型的预测效能。生存曲线依据Kaplan-Meier法绘制，采用log-rank检验进行比较。 结果:29例患者中位OS为30(6～83)个月，中位PFS为10(2～29)个月。单因素分析结果示PET/CT瘤间摄取异质性指数，包括最大标准摄取值(SUV max)最高病灶与最低病灶的SUV max比值[SUV max-R；风险比( HR)＝8.6(95% CI: 2.7～27.8)， P<0.001]、平均标准摄取值(SUV mean)-2.5[标准摄取值(SUV)阈值为2.5]比值[SUV mean-2.5-R； HR＝2.6(95% CI：1.2～5.9)， P＝0.020]、肿瘤代谢体积(MTV)-2.5比值[MTV-2.5-R； HR＝2.4(95% CI：1.1～5.2)， P＝0.030]和总病灶糖酵解量(TLG)-2.5比值[TLG-2.5-R； HR＝3.2(95% CI：1.4～7.4)， P＝0.008]均与PFS有关，但与OS均无明显关系(均 P>0.05)。多因素分析结果显示SUV max-R为影响PFS的独立危险因素[ HR＝6.8(95% CI: 1.8～26.1)， P<0.01]。SUV max-R的ROC曲线下面积为0.747，以1.8作为界值，SUV max-R可以有效地区分曲妥珠单抗受益与非受益人群(PFS：15.0与7.0个月； χ2＝18.68， P<0.01)。 结论:PET/CT瘤间摄取异质性指数SUV max-R是HER2阳性转移性乳腺癌患者靶向治疗的独立预后因素，能够早期预测靶向治疗效果。

目的:探讨影响胆囊癌患者根治性切除术后预后的独立危险因素，构建并验证列线图预测模型。方法:回顾性分析2012年1月至2022年1月新疆医科大学第一附属医院收治的147例胆囊癌患者的临床资料，其中男性53例，女性94例，年龄(61.45±10.76)岁，年龄范围31~80岁。采用门诊或电话方式进行随访，了解患者术后生存情况。采用Kaplan-Meier法进行生存分析，生存率比较采用log-rank检验。将单因素分析中 P<0.1的变量纳入最小绝对收敛和选择算子(LASSO)回归模型，筛选出影响胆囊癌患者预后的预测因子，进一步通过多因素Cox回归分析建立预测模型，并基于多因素Cox回归模型构建列线图模型。模型的区分度用一致性指数(C指数)、时间依赖性C指数曲线、受试者工作特征曲线、曲线下面积(AUC)进行评价，同时通过自助抽样法(Bootstrap法)进行500次重复抽样绘制校准曲线检测模型的校准度。绘制临床决策曲线分析(DCA)检测模型的临床获益和应用价值。 结果:147例胆囊癌患者的中位生存时间为22.15个月，术后1、2、3年的累积生存率分别为65.99%、46.02%和35.73%。LASSO回归分析结果显示，年龄、腹痛、分化程度、T分期、N分期、肿瘤糖类抗原199、总胆红素为影响胆囊癌患者预后的预测因子。多因素Cox回归分析建立胆囊癌预后预测模型，结果显示，模型中的上述7个因子均对预后有影响(均 P<0.05)。基于7个因素构建胆囊癌患者预后预测的列线图模型，C指数为0.856(95% CI：0.823~0.887)，1年和3年生存概率的AUC值分别为0.939和0.944。校准图提示此模型有较好的准确性。DCA评估该显著高于两个极端状况，即患者可从该模型中获益，具有较好的临床适用性。 结论:基于年龄、腹痛、分化程度、T分期、N分期、总胆红素水平和肿瘤糖类抗原199建立的胆囊癌患者术后生存预测的列线图模型具有较高的准确度，可用于胆囊癌患者的生存预测与治疗决策指导。

目的:探讨肝细胞癌术前炎症指标的预后价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2014年12月至2019年7月清华大学附属北京清华长庚医院收治的73例行根治性肝部分切除术原发性肝细胞癌病人的临床病理资料；男57例，女16例；中位年龄为58岁，年龄范围为33~81岁。收集病人术前入院第1次血液检测指标。观察指标：（1）最大选择秩统计计算炎症指标最佳截断值。（2）随访情况。（3）肝细胞癌病人预后影响因素分析。（4）肝细胞癌病人临床病理特征比较。（5）总体生存预测效能比较。采用门诊和电话方式进行随访，了解病人术后生存情况。随访时间截至2019年9月。正态分布的计量资料以 x±s表示，组间比较采用 t检验。偏态分布的计量资料以 M（范围）表示。依据随访截至时间病人生存状态，采用最大选择秩统计计算计量资料最佳截断值。计数资料以绝对数表示，组间比较采用 χ2检验或Fisher确切概率法。采用Kaplan-Meier法计算生存率，采用Log-rank检验进行生存分析。单因素分析采用Log-rank检验，多因素分析采用COX比例风险模型。采用时间依赖性受试者工作特征曲线（ROC）比较独立预后因素的预测效能。 结果:（1）最大选择秩统计计算炎症指标最佳截断值：最大选择秩统计计算中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）、血小板与淋巴细胞比率（PLR）、预后营养指数（PNI）的最佳截断值分别为3.46、131.05、45.65。（2）随访情况：73例病人均获得随访，随访时间为31个月（2~57个月）。随访期间20例病人死亡。（3）肝细胞癌病人预后影响因素分析。单因素分析结果显示：NLR、PNI、肿瘤长径、肿瘤分化程度是影响病人预后的相关因素（ χ2=10.213，4.434，5.174，4.306， P<0.05）。多因素分析结果显示：NLR和肿瘤分化程度是病人预后的独立影响因素（风险比=4.429，13.278，95%可信区间为1.662~11.779，1.056~10.169， P<0.05）。（4）肝细胞癌病人临床病理特征比较：73例病人中，64例NLR<3.46，9例NLR≥3.46。64例NLR<3.46病人肿瘤长径（>5 cm和≤5 cm）、中性粒细胞、淋巴细胞分别为23例和41例、（2.9±1.2）×10 9/L、（1.7±0.6）×10 9/L；9例NLR≥3.46病人上述指标分别为8例和1例、（5.8±2.9）×10 9/L、（1.0±0.3）×10 9/L，两者上述指标比较，差异均有统计学意义（ χ2=7.017， t=2.982、 -3.168， P<0.05）。（5）总体生存预测效能比较：NLR和肿瘤分化程度时间依赖性ROC预测病人1、2、3、4年总体生存情况的曲线下面积分别为0.735、0.611、0.596、0.574和0.554、0.583、0.572、0.556。NLR对病人总体生存的预测效能较肿瘤分化程度高。 结论:术前NLR是病人预后的独立影响因素，其预后预测效能优于肿瘤分化程度。

目的:构建胰腺导管腺癌(PDAC)患者根治性胰十二指肠切除术后总生存列线图预测模型，并对其预测效能进行初步评估。方法:回顾性分析2014年1月至2019年12月解放军总医院肝胆胰外科医学部行开腹根治性胰十二指肠切除术的119例PDAC患者资料，其中男性85例，女性34例，年龄(58±11)岁。多因素Cox回归分析(逐步回归法)构建最佳的预测指标组合并依据此结果构建列线图预测模型。一致性指数(C-index)、校准曲线、时间依赖性受试者工作特征(ROC)曲线评估预测效能。结果:119例患者术后1、2、3年累积生存率分别为67.2%、35.0%、24.8%。高级别肿瘤(低分化和未分化)、脉管癌栓、系统性免疫炎症指数<279.4×10 9/L、预后营养指数<40.5、丙氨酸氨基转移酶/天冬氨酸氨基转移酶比值>1.1、总胆红素>258.5 μmol/L、血浆纤维蛋白原>3.43 g/L是PDAC患者根治性胰十二指肠切除术后生存的独立危险因素(均 P<0.05)。上述指标及年龄>63岁共同构成回归方程(C-index＝0.74)。以此结果为基础构建的列线图模型预测1、2、3年生存ROC曲线下面积分别为0.795、0.803、0.836，校准曲线与标准45°线拟合良好，该模型的生存预测与实际生存状况具有良好的一致性。 结论:基于PDAC临床病理特征构建的行根治性胰十二指肠切除术患者总生存列线图预测模型，经内部验证具有良好的预测效能，有助于促进预后风险分层和治疗决策的优化。但该预测模型有待更大规模队列研究的验证与完善，相关指标的预后意义值得进一步探究。

目的:建立一线伊马替尼治疗的初发慢性髓性白血病慢性期（CML-CP）患者获得分子学反应的临床预测模型。方法:收集2006年1月至2022年3月在北京大学人民医院接受伊马替尼一线治疗的成人CML-CP连续病例，将患者按2∶1比例随机分为训练集和验证集。在训练集中，采用竞争风险模型探索主要分子学反应（MMR）及分子学反应4（MR4）的独立影响因素，建立临床预测模型，在验证集中完成内部验证。采用时间依赖性受试者工作特征曲线下面积（AUROC）评价预测模型区分度。结果:共纳入1 364例患者，训练集909例，验证集455例。在训练集中，多因素分析显示男性、ELTS评分中/高危、初诊时高WBC、低HGB水平与较低的MMR与MR4累积获得率显著相关。根据回归系数建立MMR临床预测模型：男性、ELTS评分中危及低HGB水平（<110 g/L）赋1分，ELTS评分高危、初诊时高WBC（≥130×10 9/L）赋2分；建立MR4临床预测模型：男性赋1分，ELTS评分中危与低HGB水平各赋2分，初诊时高WBC（≥120×10 9/L）赋3分，ELTS评分高危赋4分。根据上述预测模型，将患者分为MMR与MR4低、中、高危组，不同危险组累积MMR、MR4获得率差异均具有统计学意义（ P值均<0.001）。在训练集及验证集中，MMR和MR4预测模型的时间依赖性AUROC范围分别为0.70~0.84和0.64~0.81。 结论:通过联合性别、初诊时WBC、HGB水平和ELTS评分建立了一线伊马替尼治疗的CML-CP患者获得MMR及MR4的临床预测模型，该模型区分度、精确度良好，可帮助指导一线治疗药物的选择。

目的:探讨治疗前清蛋白在结外鼻型NK/T细胞淋巴瘤（ENKTL）预后中的价值。方法:回顾性分析2002年1月至2018年12月山西省肿瘤医院收治的184例ENKTL患者的临床资料。采用Contal-O'Quigley变点法计算清蛋白预测患者预后的最佳临界值；采用倾向评分匹配（PSM）减少选择偏差；采用Kaplan-Meier法进行生存分析，并用Cox比例风险模型确定影响生存的因素。采用时间依赖性受试者工作特征曲线、赤池信息量准则及Brier综合评分评价纳入清蛋白的国际预后指数（IPI）、韩国预后指数（KPI）、NK细胞淋巴瘤预后指数（PINK）模型对患者预后的预测效能。结果:治疗前清蛋白预测ENKTL患者预后的最佳临界值为37.5 g/L。>37.5 g/L组（126例）3、5年总生存（OS）率为66.2%、60.3%，无进展生存（PFS）率为58.8%、49.6%；≤37.5 g/L组（58例）3、5年OS率为35.0%、32.4%，PFS率为32.5%、30.0%；>37.5 g/L组OS、PFS均优于≤37.5 g/L组（均 P<0.001）。PSM后，>37.5 g/L组OS、PFS仍均优于≤37.5 g/L组（均 P＝0.002）。多因素分析显示，清蛋白是影响ENKTL患者OS（ RR＝0.419，95% CI 0.266~0.660， P<0.001）、PFS（ RR＝0.493，95% CI 0.322~0.755， P<0.001）的独立因素。PSM后，清蛋白仍是影响ENKTL患者OS（ RR＝0.305，95% CI 0.156~0.598， P＝0.001）、PFS（ RR＝0.341，95% CI 0.185~0.627， P＝0.001）的独立因素。纳入清蛋白的IPI、KPI、PINK模型的预后预测效能均提高。 结论:治疗前清蛋白是评估ENKTL预后的重要因素。