探秘鼻腔鼻窦癌:流行病学趋势与机器学习助力精准诊疗

【字体: 时间:2025年04月02日 来源:European Journal of Medical Research 2.8

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  鼻腔鼻窦癌的流行病学特征、治疗策略及预后研究有限。研究人员分析 SEER 数据库数据,开展鼻腔鼻窦癌相关研究。结果显示 2012 年后发病率下降,梯度提升分类器预测性能良好,化疗对特定亚组有潜在益处。该研究为优化诊疗策略提供依据。

  鼻腔鼻窦癌是一种罕见却危险的恶性肿瘤,它如同隐藏在身体深处的 “暗箭”,悄无声息地威胁着人们的健康。目前,对于鼻腔鼻窦癌的研究存在诸多困境。其发病率较低,相关研究报道稀缺,导致在流行病学、治疗方法以及预后评估等方面存在大量争议和不确定性。现有研究多聚焦于单一组织类型或特定解剖部位,缺乏系统全面的临床预测模型。而且,由于缺乏针对性的随机试验,传统生存分析方法也难以精准量化各因素对预后的影响 。在这样的背景下,为了深入了解鼻腔鼻窦癌,福建医科大学临床肿瘤学院、福建省肿瘤医院(复旦大学附属上海肿瘤医院福建分院)的研究人员开展了一项意义重大的研究。该研究成果发表在《European Journal of Medical Research》上,为鼻腔鼻窦癌的诊疗带来了新的曙光。
研究人员运用了多种关键技术方法。数据来源上,利用美国监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库 1975 - 2020 年的数据,分析年龄标准化发病率趋势;选取 2004 - 2015 年确诊患者进行深入分析,并以福建省肿瘤医院 2013 - 2020 年确诊患者作为外部验证队列。数据处理时,用 R 软件的 “mice” 包处理缺失数据;通过 Python 选取 10 种机器学习算法构建预测模型,以 R 软件和 MSTATA 程序进行生存分析 。
下面来看看具体的研究结果:
  • 临床特征:对 SEER 队列()数据处理后发现,患者年龄呈双峰分布,男性居多,肿瘤多位于鼻腔和上颌窦,上皮肿瘤常见,治疗方式多样。福建省肿瘤医院队列与之有差异,如年龄分布、肿瘤部位及治疗方式偏好不同。
  • 发病率趋势:1975 - 2012 年鼻腔鼻窦癌发病率上升(),2012 年后下降()。不同年龄组发病率变化不同,男性在 1975 - 1978 年有短暂激增,总体发病率与年龄特异性趋势无明显关联。
  • 生存分析:患者 1 年、3 年、5 年生存率分别为 77%(95% CI 76 - 79%)、58%(95% CI 57 - 60%)、49%(95% CI 48 - 51%)。多种因素影响总生存(OS),如 TNM 分期、手术、放疗、化疗、年龄等。放疗和手术可改善生存,化疗作用不明确 。
  • 机器学习模型评估与验证:研究 10 种机器学习模型预测 3 年生存结局的性能,梯度提升分类器表现最佳(AUC 为 0.699,准确率为 0.708)。外部验证显示该模型有效,“T 分期” 对预测影响最大,化疗影响较小。
  • 化疗获益分析:经倾向得分匹配(PSM),化疗与总体死亡风险无显著关联,但特定亚组(如 IV 期癌症、N1 和 N2 分期、蝶窦受累等患者)化疗有显著获益。
    研究结论和讨论部分指出,2012 年后鼻腔鼻窦癌发病率下降,可能与环境或职业安全措施改善有关。梯度提升模型在预测患者预后和化疗意义方面作用关键。化疗虽对整体生存影响不明显,但对特定亚组有益,这凸显了个性化治疗的重要性。不过,研究存在样本量有限、缺乏关键信息等局限。未来研究应扩大样本进行前瞻性验证,探究不同亚型对化疗的反应及联合治疗效果,深入研究影响预后的生物学机制,综合多因素完善疾病管理策略。这项研究为鼻腔鼻窦癌的诊疗提供了重要参考,为后续研究指明了方向,有望推动该领域的进一步发展,为患者带来更多希望。
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