【摘 要】
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研究目的:结外NK/T细胞淋巴瘤（Extranodal natural killer T-cell lymphoma,ENKTL）是一种临床表现和预后都存在明显异质性的高侵袭性非霍奇金淋巴瘤。常见的ENKTL预后模型包括:淋巴瘤国际预后指数（International Prognostic Index,IPI）、韩国预后指数（Korean Prognostic Index,KPI）、ENKTL预后
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研究目的:结外NK/T细胞淋巴瘤（Extranodal natural killer T-cell lymphoma,ENKTL）是一种临床表现和预后都存在明显异质性的高侵袭性非霍奇金淋巴瘤。常见的ENKTL预后模型包括:淋巴瘤国际预后指数（International Prognostic Index,IPI）、韩国预后指数（Korean Prognostic Index,KPI）、ENKTL预后指数（Prognostic Index of natural killer lymphoma,PINK）、Nomogram风险指数预后模型（Nomogramrevised risk index,NRI）。其中,由年龄、Ann Arbor分期、远处淋巴结累及和鼻外原发四个预后因素构建的PINK模型是目前指南推荐的标准预后模型。2020年本课题组创建了针对ENKTL的分期系统——中国南方肿瘤临床研究协会和亚洲淋巴瘤协作组分期系统（the Chinese Southwest Oncology Group and Asia Lymphoma Study Group ENKTL system,CA）,CA分期效果明显优于Ann Arbor分期（Ann Arbor stage system,AASS）,已被多项指南引用。本研究是以运用CA分期替换PINK中的Ann Arbor分期为出发点,结合机器学习分析方法建立性能更优的预后模型。研究方法:回顾性分析四川省肿瘤医院和中山大学肿瘤防治中心2013年1月至2021年12月ENKTL患者的临床资料。以年龄、CA分期、远处淋巴结累及以及鼻外原发构建NEW-PINK模型并与PINK进行AUC（Area Under Curve,AUC）值对比。应用Nomogram分析方法构建预后模型（Nomogram-CA）,进行模型验证并与既往模型进行比较。采用梯度上升树分析方法构建预后模型（XGBoost-CA）并与既往模型AUC值进行对比。使用时序性数据基于循环神经网络分析方法建立预后模型（LSTM-CA）并与既往模型AUC值进行对比。研究结果:研究共纳入418例ENKTL患者,NEW-PINK的AUC值为0.729,PINK的AUC值为0.682,P值＜0.05。Nomogram-CA模型依据年龄、CA分期、ECOG评分、单核细胞数值四个预后特征（P值均＜0.05）构建;Nomogram-CA模型AUC值为0.792,既往模型AUC值如下:IPI为0.639、KPI为0.586、NRI为0.657;XGBoost-CA模型AUC值为0.801。LSTM-CA模型构建共纳入122例ENKTL患者时序性数据,AUC值为0.831,性能优于既往模型。研究结论:与Ann Arbor分期相比,CA分期针对ENKTL具有更好的适应性和指导性。Nomogram-CA模型、XGBoost-CA模型、LSTM-CA模型不同程度的提升了预后预测的科学性和模型准确性,其中LSTM-CA模型性能最佳。
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