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胃肠道间质瘤同步转移Nomogram的建立和验证:基于人群的分析
裕强李
，1，2
Guangfeng张，3，4
宋襄平，1
Lilan赵，五
Cenap Gungor，2
王丹，1
从中吸取刘
，4
燕黄，6，7，8
和
风播谭1
1中南大学胃肠外科，湘雅医院，湖南长沙，中国
2德国汉堡大学医学中心，普通内脏和胸外科
3澳门科技大学中药质量研究国家重点实验室，澳门
4中国广州，广东省医学科学院广东省人民医院风湿科
五福建省医院胸外科，福州市
6湖南师范大学生命科学学院蛋白质化学与发育生物学教育部重点实验室，长沙
7湖南师范大学第二附属医院神经外科，长沙，中国
8神经恢复，中国长沙的湖南省重点实验室
摘要
的目标。评估同步转移的风险和患者建立的共线与间质瘤。方法。监测，流行病学和最终结果数据库（2004 - 2014年）被访问。随着逻辑回归模型为基础，构建了列线图。结果。7256例目标患者纳入我们的研究。mGIST预测的nomogram鉴别显示，肿瘤大小对同步转移的影响最大，其次是淋巴结、扩展、病理分级、肿瘤位置和有丝分裂计数。 -预测的索引值分别为0.821（95％CI，0.805-0.836）和0.815（95％CI，0.800-0.831），和布来评分在训练和验证组分别为0.109和0.112。区域的下ROCS值分别为0.813（ ）及0.819 ( ）在验证队列中。通过标定曲线(如图所示)，nomogram的预测结果与实际转移性疾病具有很好的一致性。结论。一个新的列线图的创建，可以在患者的GIST评估同步转移性疾病。
1.介绍
胃肠道间质瘤（间质瘤）构成消化道最常见的恶性肿瘤间质，每百万人每年780例临床近似发生[1]。现在，所有的内科医生都可以表现出恶性行为，而且根据临床病理特征，没有一种可以被明确地标记为良性，这一点已被广泛接受。与其他恶性肿瘤一样，GIST也可以转移到身体其他部位[2]，而转移性疾病的发病率为15-50% [3，4]。及时发现转移性疾病是至关重要的，因为转移被认为是与死亡率相关的主要因素。
由于同步转移性肿瘤的罕见性，目前还没有评估同步转移性肿瘤风险的系数评分系统。事实上，同步转移的危险因素的识别对改变临床医师的监测和管理策略有很大的影响，如术前伊马替尼的使用和随访周期。因此，建立一个nomogram来评估特征性转移性疾病是非常重要的。此外，应关注临床特点，因其具有获取方便、适用性广的优点[五]。监测、流行病学和最终结果数据库(SEER database)是美国一种以人群为基础的癌症登记系统，考虑了34.6%的美国人，它可以提供一些必要的临床数据，可以作为探索gist的一个优秀数据库。
因此，通过分析我们研究的SEER数据库，我们建立了一个基于临床因素的病理学家的nomogram来评估同步转移的风险。
2.材料和方法
2.1。病人
在此回顾性分析的数据来自SEER联数据库中提取。美国国家癌症研究所的SEER计划是对癌症发病率和生存率在每年更新的美国（US）信息的权威来源。SEER目前收集并公布从人口为基础的癌症登记从美国[覆盖人口约有34.6％的发病率和存活率数据6]。目标人群仅限于患者的GIST，包括GIST食道，胃GIST，GIST小肠，GIST腹膜，GIST阑尾，以及结肠直肠癌GIST，诊断的2004 - 2015年期间，7635名患者总共。排除标准如下：CS肿瘤大小的未知转移性状态和代码是0。最后的研究样品含有7256周的患者。
对于每个患者，我们获得了以下数据:诊断时的年龄、性别、种族、保险、肿瘤大小、位置、级别、扩展、有丝分裂数、淋巴结状况和转移情况。根据Dx的CS Mets，我们将患者分为转移性科医师(编码:10-60)和非转移性科医师(编码:0)。根据CS扩展信息，我们将编码0-400为轻度扩展，编码440-800为严重扩展。所有患者均不一致地分为两组(训练组、 ，和验证组， )。
3.方法
采用Pearson卡方检验际比较分析。胜算比（OR）和95％置信区间（CI）用单因素和多变量logistic回归模型评估。在单因素分析显著差异变量包括在logistic回归模型进行多因素分析。随着多因素分析结果为依据，由R 3.4.1软件（统计研究所和数学，维也纳，奥地利的手段;http://www.r-project.org/），列线图构建。统计分析与IBM SPSS统计试用版本进行。25.0（IBM，纽约Armonk，NY，USA）。所有报道低于0.05为显著性。
4.结果
4.1。患者特征
7256例目标患者纳入我们的研究。将患者按2:1的比例随机分为训练队列和验证队列，建立转移预测模型。训练队列和验证队列的患者参数列于表中1。转移性GIST在训练队列和验证队列中的比例分别为17.12%(828/4837)和17.49%(423/2419)。以年龄较大(>55岁)、男性为主。白人占研究人口的68.22%。半数以上的患者已婚(57.35%)并已购买医疗保险(76.34%)。训练组和验证组的肿瘤位置、病理分级、肿瘤大小、淋巴结、扩展和有丝分裂计数在无转移和转移之间有显著差异。
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编号:未另行说明。 |
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4.2。转移Nomogram的建立
与显著差异变量单因素分析被列入Logistic回归模型进行多因素分析。性别，保险，肿瘤部位，病理分级，肿瘤大小，淋巴结，扩展，和有丝分裂计数独立GIST转移性比值比（OR）表已提交2对于logistic模型。GIST的转移状态与本研究中肿瘤位置、病理分级、肿瘤大小、淋巴结、扩散和有丝分裂计数等特征高度相关。
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通过多变量分析鉴定的显著独立危险因素进行了整合构建诺模图来预测转移性同步疾病。在每个列线图的顶部的点规模使用第一给每个风险变量的得分;然后，使用在各列线图的底部的比例（合计所有变量的分数）来预测同步mGIST率。对于同步mGIST预测诺模图歧视表明肿瘤大小贡献最大转移，随后淋巴结，扩展，病理分级，肿瘤部位，和有丝分裂计数（图1)。
4.3。确认转移性淋巴结转移
对nomograms进行内部验证 -指数，石南木得分，接收器操作特性（ROC）曲线，和校准。 -训练组和验证组预测指数值分别为0.821 (95% CI: 0.805-0.836)和0.815 (95% CI: 0.800-0.831)， Brier评分分别为0.109和0.112(见表)3)。两者都表明这些模型做出了准确的预测。roc曲线下面积为0.813 ( ，数字2(一个))及0.819 ( ，数字2 (b))，显示nomogram具有显著的敏感性和特异性。通过校准曲线(图)3(一个)和3 (b)），诺模图预测证明具有与实际转移性疾病极好的一致性。
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(一)
(b)
(一)
(b)
5.讨论
这项研究的结果显示，有一成的6例患者的GIST呈现同步转移。考虑到这种高转移率，我们已经创建了一个有效的和精确的列线图，其与累积风险分数同步mGIST的，基于肿瘤和可在该可并入到临床实践指导监视和诊断时人口统计变量间质瘤的管理策略。
Gaitanidis等。还探讨的GIST的同步转移的危险因素基于SEER数据库[7，但是他们的研究有一些缺点。首先，他们的研究仅限于肝转移。其次，他们的研究没有构建一个nomogram，这可以更好地指导临床实践。本研究致力于建立一个综合评分体系，弥补这些不足。同时，大多数研究基于肿瘤位置、肿瘤大小和有丝分裂数来估计GIST的转移风险，但忽略了肿瘤的其他一些特征[2，7，8]。我们的列线图显示，小肠举行的最高转移风险。此外，同步转移风险呈正患者的GIST肿瘤大小和有丝分裂相关的计数。这些结果与以往大多数的研究是一致的。
现在被广泛接受，所有的GIST可以表现出恶性生物学行为，没有可以标记基于临床病理特征是绝对无害的。淋巴结转移和肿瘤扩展是恶性肿瘤的特有特征。事实上，Gaitanidis等。证明了淋巴结转移用mGIST [相关联9]。与GIST相比，病理分级与许多其他肿瘤的复发和转移关系更大[10-12]。本研究认为，区域淋巴结、分级、延伸在logistic回归模型中具有重要意义，不应忽略。此外，这些临床特征可能与特定类型的专科医师有一定的相关性。例如，在SDH-(琥珀酸脱氢酶-)缺乏的患者中，局部淋巴结而不是有丝分裂计数可作为转移风险因素[13]。因此，我们结合这些临床特征为列线图。出人意料的是，档次，区域淋巴结肿大，并延伸参数呈现比肿瘤的位置和有丝分裂计数较高风险评分。此外，这项研究包含未不幸的是统计学意义一些人口统计变量，如年龄，性别和种族。
一些医生缺乏知识基础，以评估间质瘤的转移风险，因为他们是一种罕见的肿瘤类型。这也是为什么数据源的一部分，是NOS患者的GIST的原因。这项研究表明，NOS不应该被忽视，被列入预测列线图。各种指导方针一致认为，肿瘤部位，肿瘤大小和核分裂数需要的患者进行评估与间质瘤[14-17]。有趣的是，NOS持有这些建议的指数，风险最高的得分，但平均风险评分关于分级和淋巴结肿大。它充分体现致谁忽略了诊断和治疗的GIST的进步一些没有经验的临床医生增加转移风险。因此，列线图同样适用于转诊的患者，即使上次访问的信息可能不是完美的。
据我们所知，这是第一次挖掘基于SEER数据库间质瘤的转移风险评分。然而，也有存在在我们的研究有一些限制。首先，这项研究是一种可能具有选择偏倚，因为不是所有的GIST患者的转移导致转移的发病率被低估的例行试验回顾性研究。其次，SEER数据库没有提供有关KIT，DOG1和PDGFRA的状态，这是GIST诊断和预后的重要免疫组化标记这些信息。最后，外部验证仍需要验证此列线图的有效性。
六，结论
本研究创建并检验了一种新的nomogram，可以评估特发性转移性疾病，这些全新的预测方法可以纳入临床实践，指导特发性转移性疾病的监测和管理策略。
数据可用性
这些数据是从监测，流行病学和最终结果（SEER）数据库（派生https://seer.cancer.gov/)，并使用SEER进行识别Stat软件(版本8.3.5)(https://seer.cancer.gov/seerstat/)。
伦理批准
由于所有数据的公开性质，本研究不需要伦理委员会的批准。
同意
由于研究设计的回顾性，患者的知情同意被放弃。
信息披露
这些数据的解读和报告是作者的责任。
的利益冲突
两位作者声明，他们没有相互竞争的利益。
作者的贡献
李玉强、张广丰、宋湘平为本文共同第一作者。刘文学、黄艳、谭凤波等作为共同通讯作者对本文贡献相同。
致谢
作者承认的监测，流行病学和最终结果（SEER）的计划肿瘤登记在创建SEER数据库的努力。这项研究是由中国国家自然与科学基金会（：81702956合同授权号）的支持。
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