乳腺癌是目前中国女性发病率最高的癌症。对于晚期,尤其是晚期转移性乳腺癌患者来说,手术切除预后效果不佳,且目前研究表明联合治疗效果较单药物治疗效果更佳。故如何采取联合药物治疗尽可能缓解症状、延长其生存时间、提高患者生活品质是当前乳腺癌医学研究的一个重点。对于癌症病人,考虑到临床数据在收集过程中的特定时点问题,故数据存在右删失性,更进一步的,考虑到时间效应,故本文中采用时变系数Cox模型。考虑到医学指标类变量较多,故引入adaptive group LASSO在模型估计的同时进行变量选择。第1章中,介绍了乳腺癌联合治疗研究背景和时变系数Cox模型在系数估计和变量选择上的研究现状。第2章就B样条和惩罚函数LASSO,以及B样条adaptive group LASSO的定义、算法和计算过程进行详细说明。第3章中,对684例乳腺癌晚期患者数据进行实例分析,首先基于B样条adaptive group LASSO建立时变系数Cox模型,并进行分析,然后分别建立adaptive group LASSO的Cox模型和伴时Cox模型,来与时变系数Cox模型结果进行分析比较。第4章中,就实例分析的模型结果得出结论,最后提出模型的不足及前景展望。实证分析中,以下变量进入到时变系数Cox模型中：新药剂量、ECOG评分、病理分期、靶病灶直径变化量、转移灶变化数、疾病进展、晚期系统治疗史是否>=5线、是否接受卡培他滨治疗、是否接受紫杉醇治疗、是否接受赫赛汀治疗、是否接受阿帕替尼治疗、基期转移部位、是否远距离转移、新增转移部位、雌二醇变化量。其中时间独立部分协变量中系数较大的为新药剂量、ECOG评分、靶病灶直径变化量、转移灶变化数、晚期系统治疗史是否>=5线、是否接受卡培他滨治疗、是否接受紫杉醇治疗、是否接受阿帕替尼治疗、基期转移部位、是否远距离转移、新增转移部位、雌二醇变化量。而是否接受赫赛汀治疗的时变系数在生存时间较短(<200天时)较大,随着生存时间的增大而逐渐减小,逐渐趋向于0。病理分期、靶病灶直径变化量、转移灶变化数、疾病进展、晚期系统治疗史是否>=5线、基期转移部位、是否远距离转移、新增转移部位的系数为负,其余协变量的系数均为正。结合乳腺癌医学研究现状,主要得到如下结论：1.卡培他滨、紫杉醇、阿帕替尼等药物在联合治疗下,随着新药剂量的增大,对于晚期转移性乳腺癌患者的生存时间存在正向延长作用。2.赫赛汀与新药作为联合治疗药物的使用,以及新药合适剂量的规定,仍然是需要进一步探索研究的。模型间比较结果说明,基于B样条adaptive group LASSO建立的时变系数Cox模型,相比基于adaptive group LASSO的Cox模型和伴时Cox模型,就模型的可解释性和稳定性上来说,表现更好。