基于LASSO回归构建Rictor阳性胃癌预后模型：提升总体生存预测精度的创新策略

《World Journal of Surgical Oncology》：Exploring the prognosis of rictor(+) in high-risk population: lasso regression for enhancing overall survival in primary gastric adenocarcinoma

本研究针对Rictor阳性胃癌患者术后生存预测精度不足的临床难题，通过多中心回顾性分析676例患者数据，创新性地应用LASSO回归筛选关键预后变量，构建了显著优于传统AJCC分期和Cox模型的预测工具（C-index达0.797）。该模型整合年龄、pT分期、淋巴结转移等临床病理特征，实现了个体化风险分层，为精准医疗时代胃癌治疗决策提供了新范式。

　　

在全球癌症负担中，胃癌始终占据着重要位置，其发病率和死亡率分别位居全球第五和第三。尽管D2淋巴结清扫和术后化疗已成为标准治疗方案，但患者总体生存率的改善依然有限。这种治疗瓶颈尤其在晚期或复发性患者中表现得更为突出，迫切需要新的靶向治疗策略。近年来，针对HER2（人类表皮生长因子受体2）和VEGFR（血管内皮生长因子受体）的靶向治疗显示出临床获益，而mTOR（哺乳动物雷帕霉素靶蛋白）通路抑制则代表了新兴的治疗方向。其中，Rictor作为mTORC2（雷帕霉素不敏感复合体2）的核心组分，在胃癌发生发展中的作用日益受到关注。

研究人员发现，胃癌组织中Rictor表达率高达49.8%，显著高于癌旁组织，提示其可能作为预后生物标志物。然而，患者生存存在的显著异质性给临床决策带来了挑战。传统AJCC第8版TNM分期系统预测精度有限（C-index仅为0.69），无法满足精准医疗时代个体化治疗的需求。为解决这一问题，研究团队开展了一项多中心回顾性研究，旨在开发更精确的预后预测模型。

这项发表在《World Journal of Surgical Oncology》的研究，纳来自山西省肿瘤医院等三家医疗中心2005年5月至2022年12月期间接受根治性胃切除术的676例Rictor阳性胃腺癌患者。研究采用7:3比例将患者随机分为训练集（471例）和验证集（205例），通过免疫组织化学技术检测Rictor表达，并收集包括性别、年龄、淋巴结状态、神经侵犯等29项临床病理变量。

研究的关键技术方法包括：多中心回顾性队列构建与质量控制、免疫组织化学半定量评分系统、LASSO（最小绝对收缩和选择算子）回归变量筛选、多变量Cox比例风险回归分析、列线图构建与验证、时间依赖性ROC曲线分析、决策曲线分析（DCA）以及净重分类改善指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）计算。

Essential characteristics of the training cohort and validation cohort of rictor(+)

免疫组化分析显示，Rictor表达主要定位于肿瘤细胞胞质，在肿瘤组织中的阳性率为49.5%，显著高于非肿瘤组织的21.9%。多因素分析证实Rictor表达是胃腺癌术后生存的独立预测因子。

Development and validation of the prediction model of OS for rictor(+)

研究人员构建了两种预测模型：传统Cox回归模型包含性别、年龄、淋巴结状态以及HER2、P27、P53等生物标志物，C-index为0.759；而LASSO回归模型筛选出年龄、pT分期、淋巴结转移、神经侵犯和肿瘤直径五个关键变量。

LASSO回归通过L1惩罚项实现变量选择和系数收缩，有效解决了高维数据过拟合问题。该模型在训练集和验证集中均表现出优异的预测性能。

基于LASSO回归构建的列线图将各变量转换为直观的评分系统，总分与生存概率直接相关。

模型验证显示，LASSO模型的校准曲线显示预测概率与观察结果高度一致，时间依赖性ROC分析中3年生存AUC达0.809，5年生存AUC为0.830，显著优于AJCC分期系统。

决策曲线分析证实了模型的临床实用性，净重分类改善指数（NRI）在训练集和验证集中分别达到0.218和0.178，综合判别改善指数（IDI）分别为0.085和0.059。

Risk scoring of the stratification system of OS for rictor(+)

通过风险评分系统，患者被有效分为低危和高危两组。低危组中位生存期未达到，而高危组中位生存期仅为36-40个月，显示出卓越的风险分层能力。

研究结论与讨论部分强调了LASSO回归在预后模型构建中的独特优势。与传统Cox回归相比，LASSO通过自动变量选择避免了主观偏差，提高了模型稳健性。该研究首次系统比较了两种方法在Rictor阳性胃癌预后预测中的性能，为类似研究提供了方法学参考。

值得注意的是，研究中涉及的P27（细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂）和p53（肿瘤抑制蛋白）等分子标志物与Rictor存在潜在功能关联。P27通过阻断G2/M期转换调控细胞周期，其表达降低与胃癌不良预后相关；而p53作为重要的转录因子，在应激反应中协调细胞命运决定。这些分子与mTORC2通路的交叉对话值得进一步探讨。

该研究的临床意义在于为Rictor阳性胃癌患者提供了个体化预后评估工具，有助于识别真正的高危人群，避免过度治疗或治疗不足。同时，研究结果支持Rictor作为潜在治疗靶点的价值，为mTORC2通路抑制剂开发提供了理论依据。

然而，研究也存在一定局限性，包括多中心数据的异质性、缺乏疾病分期分层分析以及生物标志物检测的定性而非定量方法等。未来研究需要更大规模的前瞻性验证，并整合基因组学等多组学数据，进一步提升预测模型的精确度和临床应用价值。