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研究人员基于 SEER 数据库分析 EOCRC 患者术后化疗预后因素，构建 Nomogram 模型，助于个性化治疗。
结直肠癌（Colorectal Cancer，CRC）作为全球范围内常见的恶性肿瘤，一直是威胁人类健康的 “大敌”。近年来，一个特殊群体 —— 早期 - onset 结直肠癌（Early-Onset Colorectal Cancer，EOCRC，指发病年龄小于 50 岁的结直肠癌患者）的发病率呈显著上升趋势，在一些发达国家和部分发展中国家尤为明显。EOCRC 患者诊断常被延误，治疗后复发风险高，而且其生物学特性和临床表现与老年患者存在差异。尽管目前对 EOCRC 的发病机制尚未完全明确，但普遍认为遗传因素、环境因素以及生活方式的相互作用是其主要病因基础。例如，家族性腺瘤性息肉病（Familial Adenomatous Polyposis，FAP）和林奇综合征（Lynch syndrome）等遗传性结直肠癌相关疾病与 EOCRC 的发病密切相关；同时，饮食、肥胖、吸烟和缺乏运动等生活方式因素也在疾病发展中起到重要作用。
目前，EOCRC 患者术后化疗的标准化方案与晚期发病的结直肠癌（Late-Onset Colorectal Cancer，LOCRC）相似，但对于 II 期和 III 期疾病患者的总体生存获益有限。而且，化疗相关的长期毒性会显著降低年轻患者的生活质量，部分患者由于自身分子特征导致化疗疗效不佳，治疗反应存在差异。因此，准确预测 EOCRC 患者术后生存预后并制定个性化治疗方案成为临床面临的重大挑战。
为了解决这些问题，锦州医科大学附属第一医院的研究人员开展了一项基于美国监测、流行病学和最终结果（Surveillance, Epidemiology, and End Results，SEER）数据库的研究。该研究旨在找出 EOCRC 患者术后化疗的关键预后因素，并利用列线图（Nomogram）模型构建生存预测工具，为临床决策提供有价值的信息，减少不必要的医疗费用。研究成果发表在《International Journal of Colorectal Disease》上。
研究人员从 SEER 数据库中提取了 2010 年至 2015 年确诊为 EOCRC 且接受术后化疗的患者数据，经过筛选最终纳入 9205 例患者，并将其随机分为训练组（6445 例）和验证组（2760 例）。研究中主要运用了以下关键技术方法：首先，利用 R 软件进行统计分析，将患者随机分组；其次，通过卡方检验或 Fisher 精确检验比较两组变量分布；最后，在训练组中进行单因素和多因素 Cox 回归分析确定独立风险因素，并基于这些因素用 “rms” 包建立 Nomogram 模型，同时使用一致性指数（C-index）、校准曲线、受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线和决策曲线分析（Decision Curve Analysis，DCA）对模型进行评估。
研究结果
- 纳入病例特征：研究纳入的患者中，年龄小于 30 岁的占 4.9%，31 - 49 岁的占 95.1%；男性占 52.6%，女性占 47.4% 。婚姻状况方面，未婚占 29.5%，已婚占 59.1%，丧偶或离婚占 11.4%。直肠癌占 28.9%，结肠癌占 71.1%，其中左侧结肠癌最为常见，占 41.9%。发生骨转移、肝转移和肺转移的患者分别占 0.5%、16.7% 和 3.3%。III 期和 IV 期患者分别占 53.0% 和 25.1%，I 期和 II 期患者共占 21.9%。训练组和验证组在各变量分布上无显著差异。
- Nomogram 模型建立：通过单因素 Cox 回归分析，发现年龄、性别、种族、婚姻状况、病理分类、原发肿瘤位置、肿瘤大小、肿瘤分级、T 分期、N 分期、M 分期、放疗、癌胚抗原（Carcinoembryonic Antigen，CEA）水平、骨转移、肝转移和肺转移等多个变量与术后生存显著相关。进一步的多因素 Cox 回归分析确定了性别、种族、婚姻状况、病理分类、原发肿瘤位置、T 分期、N 分期、M 分期、CEA 水平、骨转移、肝转移和肺转移为 EOCRC 患者术后化疗的独立风险因素。基于这些因素，研究人员构建了用于预测 1 年、3 年和 5 年生存率的 Nomogram 模型。
- Nomogram 模型验证：C-index 结果显示，Nomogram 模型在训练组和验证组中的值分别为 0.76（0.75, 0.77）和 0.76（0.75, 0.78），表明该模型具有良好的区分能力和一致性。预测 1 年总生存率（Overall Survival，OS）的 ROC 曲线下面积（Area Under Curve，AUC）在训练组和验证组中分别为 0.84（0.81, 0.86）和 0.82（0.78, 0.85）；预测 3 年 OS 的 AUC 在两组中分别为 0.83（0.82, 0.84）和 0.82（0.80, 0.84）；预测 5 年 OS 的 AUC 在两组中分别为 0.81（0.80, 0.82）和 0.82（0.80, 0.84） 。校准曲线显示模型预测结果与实际结果吻合良好，DCA 也证实了该模型在临床决策中的实用性。
研究结论与意义
本研究系统评估了 EOCRC 患者术后化疗的预后风险因素，并成功构建和验证了基于 Nomogram 的生存预测模型。该模型具有良好的准确性和潜在的临床适用性，能够综合考虑多个风险因素，为 EOCRC 患者提供个性化的治疗方案，帮助医生识别最可能从化疗中获益的患者，优化辅助治疗策略，避免低风险患者接受不必要的过度治疗。同时，研究发现年龄在 EOCRC 患者术后化疗生存预后中并非独立预后因素；女性和已婚状态被认为是保护因素，强调了社会支持在癌症管理中的重要性。此外，组织学亚型、肿瘤位置和 CEA 水平等因素对预后有显著影响，为进一步探索新的治疗策略提供了方向。不过，研究也存在一定局限性，如 SEER 数据库缺乏详细治疗信息和关键分子生物标志物等。未来研究可在此基础上，纳入更多相关变量，完善模型，为 EOCRC 患者的精准诊疗提供更有力的支持。
