背景:乳腺癌在我国乃至世界范围内仍是女性癌症和因癌致死的主要原因。我国乳腺癌的发病情况和医疗环境同发达国家存在一定的差异,从发病年龄到靶向药物位点的筛查,再到治疗药物的选择方面还存在发展中国家的特点。侵袭性乳腺癌可以根据刺激收受体、孕激素受体和人表皮生长因子受体2的表达情况而分成四型。随着激素药物和分子靶向药物的应用,不同分型的乳腺癌的预后出现了一定的差异。乳腺癌的治疗同乳腺癌的分期和分型密切相关,绝大多数早期乳腺癌的患者都会经历手术治疗,再辅以放疗、化疗、激素治疗、靶向药物治疗。手术治疗的主要目的在于切除病灶并确定乳腺癌的分期,术式主要包括保乳术和全乳切除术。放疗通常在术后用于清理乳腺、胸壁及腋窝区域的残存癌细胞。接受保乳术的患者术后会常规进行放射治疗。乳腺癌患者的全身治疗主要是应用化疗药物、激素治疗药物和靶向药物,包括以消灭残存癌细胞为主要目的的辅助治疗和缩小肿物体积以方便手术的新辅助治疗。研究确认在早期乳腺癌患者中使用多药联合比单独使用某种化疗药物效果更好,而临床医生对化疗方案的选择往往基于多种考虑。国际上对乳腺癌的研究现在更倾向于使用基于基因和分子靶向药物作用位点检测来进一步确认患者的临床预后和复发预测。然而这种类型的模型建立和风险预测耗时长、需要专业化的设备和人员,即使发达国家也无力大规模推广,只能存在于实验室和少数医学中心的研究部门中,在临床上难以推广应用。有鉴于此,盲目跟从发达国家的某些研究,重复进行一些缺乏临床应用价值的实验研究是不合时宜的。另一方面,常规实验室检查在乳腺癌治疗前后都会作为常规项目提检,从医疗中心到基层医院累积了大量宝贵的数据。然而,常规实验室检查对于乳腺癌的预后价值一直以来未受到重视。目的:此文基于临床实践中常规应用的实验室检查指标,旨在建立一个新型的预后模型来预测浸润性乳腺癌患者手术后的无病生存率。同时应用我中心乳腺癌患者的数据来验证由单中心数据得到的预测模型。方法:在一组纳入了1596例乳腺癌患者的研究中,收集人口学变量(年龄,种族,吸烟史和饮酒史),基本临床变量(肿瘤大小,分期,分化程度,组织学类型,淋巴结转移率,雌激素受体状态,孕激素受体状态,内分泌治疗,化疗,放疗)以及33项常规实验室检查指标,包括以下4类:全血计数,全代谢生化检验,凝血检验和白细胞分类计数。计算均数,标准差,中位数等指标描述连续性变量,以构成比描述分类变量。采用卡方检验来比较分类变量,连续变量间的比较则采用t检验或非参数检验。通过Kaplan-Meier和单因素Cox比例风险回归分析来筛选和无病生存显著相关的人口学变量、临床变量以及实验室变量。逐步回归和多因素Cox风险比例模型筛选出最终进入模型的变量,并给出回归系数。通过描绘受试者操作特性曲线获取曲线下面积来评估模型的预测能力。通过计算出每例患者疾病复发风险的预测值,即预后指数,将所有患者分成低、中、高三个危险度,并绘制相应的Kaplan-Meier曲线,来验证模型识别高危患者的能力。P<0.05差异有统计学意义。结果:1.通过单因素分析筛选出与无病生存显著相关的10项人口学和临床变量,其中包括:年龄、种族、肿瘤分期、肿瘤大小、淋巴结转移率、雌激素受体状态、孕激素受体状态、化疗、放疗和内分泌治疗。筛选出8项实验室检查指标与无病生存显著相关,包括红细胞比容、血红蛋白、红细胞、红细胞分布宽度、白蛋白、碱性磷酸酶、国际标准化比值和凝血酶原时间。2.经过多因素分析后,发现8项实验室指标中有3项可以纳入最终预测模型,它们分别是血红蛋白,碱性磷酸酶和国际标准化比值。3.最终预测模型共纳入13项变量,分别是2项人口学变量(年龄、种族),8项临床变量(肿瘤分期、肿瘤大小、淋巴结转移率、雌激素受体状态、孕激素受体状态、化疗、放疗、内分泌治疗),3项实验室变量(血红蛋白、碱性磷酸酶、国际标准化比值)。4.通过评估模型预测风险能力来验证模型效用,通过受试者工作曲线得到曲线下面积为0.79。同时根据最终模型计算出每例患者的预后指数,以此将患者分成低、中、高3个风险组。与低风险组相比,中度风险和高度风险组患者的复发风险显著升高,其风险比分别是1.75(95%可信区间1.30-2.38)和4.66(95%可信区间3.54-6.14)。且所有训练组的结果都经过了验证组的验证。5.应用本中心数据作为外部验证组来评估模型的预测能力,得到曲线下面积为0.66。根据预测模型所计算出的预后指数值将本验证组患者分为低、中、高复发风险组,三组生存曲线有明显差异。结论:1.通过收集大样本的简单、易获取的常规实验室检查指标,结合与生存显著相关的人口学和临床变量,我们构建了一个预测浸润性乳腺癌复发风险的预测模型。2.此模型具备较好的预测能力,并对于存在较高复发风险的乳腺癌患者有较强的识别能力。同时该预测模型经过内部验证后显示出了较好的稳定性。3.经过我中心浸润性乳腺癌患者数据的外部验证,我们发现此预测模型表现出了较理想的预测能力。