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基于高通量测序计算免疫细胞评分构建子宫内膜癌诊断与预后模型
文献摘要：
目的 基于高通量测序数据计算子宫内膜癌组织中免疫细胞评分,探讨免疫细胞浸润与子宫内膜癌诊断、预后的关系.方法 数据来源于癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)数据库,采用caret包将数据按8:2分为训练集和验证集,通过xCell对免疫细胞类型进行识别和丰度分析,Logistic回归分析对肿瘤组织进行判别、建模,Cox回归进行生存分析,曲线下面积(AUC)用于模型灵敏度和特异度分析,生存曲线采用Log-rank检验.结果 共纳入544例子宫内膜癌样本和23例癌旁正常组织样本,病例组与对照组基线资料差异无统计学意义,均衡可比,P>0.05.不同免疫细胞在肿瘤组织与瘤旁正常组织的分布不同,对总样本、训练集及验证集有较好的区分(P<0.05),训练集AUC为0.93(0.89～0.97),验证集AUC为0.90(0.78～1.00).样本总体、训练集及验证集2、3、5年生存概率AUC点估计值均≥55.7％,样本总体和训练集免疫评分低者生存概率高(P<0.05),验证集差异无统计学意义,P>0.05.结论 子宫内膜癌变引发高强度免疫细胞浸润,依赖免疫细胞评分的统计学模型可用于子宫内膜癌诊断和预后评价.
文献关键词：
子宫内膜癌;免疫细胞评分;诊断模型;预后评价
中图分类号：
作者姓名：
王丽凤;张林;李炜修
作者机构：
山东省妇幼保健院产科,山东 济南 250014;山东省妇幼保健院妇女儿童疾病临床医学研究中心,山东 济南 250014
文献出处：
引用格式：
[1]王丽凤;张林;李炜修-.基于高通量测序计算免疫细胞评分构建子宫内膜癌诊断与预后模型)[J].中华肿瘤防治杂志,2022(01):66-71
A类：
B类：
免疫细胞评分,子宫内膜癌,预后模型,序数,数据计算,癌组织,免疫细胞浸润,数据来源,肿瘤基因,基因图谱,TCGA,caret,训练集,验证集,xCell,细胞类型,肿瘤组织,Cox,生存分析,生存曲线,rank,例子,癌旁,正常组织,生存概率,点估计,估计值,免疫评分,癌变,统计学模型,诊断和预后,预后评价,诊断模型
AB值：
0.275464
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