【摘 要】
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目的:利用机器学习（Machine learning,ML）和R语言建立与验证中晚期肝细胞癌经肝动脉化疗栓塞（Transcatheter arterial chemoembolization,TACE）治疗后能否达到客观反应（Objective response,OR）的预测模型。方法:1.本研究纳入的数据来自两个医疗中心,394例中晚期肝细胞癌患者（Hepatocellular carcinom
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目的:利用机器学习（Machine learning,ML）和R语言建立与验证中晚期肝细胞癌经肝动脉化疗栓塞（Transcatheter arterial chemoembolization,TACE）治疗后能否达到客观反应（Objective response,OR）的预测模型。方法:1.本研究纳入的数据来自两个医疗中心,394例中晚期肝细胞癌患者（Hepatocellular carcinoma,HCC）来自西南医科大学附属医院,31例HCC患者来自自贡市第四人民医院。来自西南医科大学附属医院肝胆外科的394例HCC患者中314例构成模型的推导集,其余80例HCC患者构成模型的内部验证集;此外,来自自贡市第四人民医院肝胆外科的31例患者组成外部验证集。本研究使用一个两阶段的ML模型框架,该框架使用8种特征选择方法（如ANOVA F-value、Kendall’s tau及Wilcoxon signed-rank test等）及14种ML分类器（如Ada Boosting Classifier、Bernoulli Na?ve Bayesian及Gradient Boost Classifier等）筛选预测指标,并在推导集中使用四折交叉验证方法确定特征选择方法和分类器的最佳组合,同时确定ML框架获得最佳性能的指标及指标预测权重。在模型选择和性能评价中,分别在内部验证集与外部验证集中计算受试者工作特征曲线下面积（Area under curve,AUC）、准确性、敏感性和特异性等指标。2.在第一步ML方法的基础上利用R语言的Logistic多因素回归对筛选出的指标进行进一步验证。同时,来自西南医科大学附属医院肝胆外科的394例患者重新按照7:3随机拆分为推导组（275例）与内部验证集（119例）,外部验证集同样由来自自贡市第四人民医院肝胆外科的31例患者构成。随后,利用多因素Logistic回归分析在推导集中筛选出的指标构建列线图。在模型验证与性能评价中,分别在推导集、内部验证集及外部验证集中计算AUC、敏感性和特异性并通过校准曲线、临床决策曲线（Decision curve analysis,DCA）验证模型的一致性以及临床获益率。结果:1.在ML推导集中,特征选择方法（ANOVA F-value,FTEST）和支持向量机分类器（Support Vector Machine Classifier,SVMC）的组合在四次交叉验证中获得了最高的平均AUC（0.8835）。在内部验证队列中,所选组合的AUC为0.8444（95%CI[0.7849,0.9439]）,准确性为0.7625,敏感性为0.6000,特异性为0.9250。外部验证队列中的AUC为0.8571（95%CI[0.7239,0.9903]）,准确性为0.6774,敏感性为0.5714,特异性为0.9000。通过ML方法所选取的9个预测指标分别为:肿瘤的直径、肿瘤的数目、血清甲胎蛋白（Alpha-fetoprotein,AFP）含量、门静脉癌栓（Portal vein tumor thrombus,PVTT）分级、活化部分凝血活酶时间（Activated partial thromboplastin time,APTT）、巴塞罗那肝癌分期（Barcelona Clinic Liver Cancer,BCLC）、血清白蛋白（Albumin,ALB）、凝血酶时间（Thrombin time,TT）和乙肝表面抗原（Hepatitis B surface antigen,HBs Ag）。2.在R语言预测模型中,多因素Logistic分析得出,AFP、PVTT分级、肿瘤的数目与肿瘤的直径具有独立的预测价值。利用上述4个指标构建了列线图,该模型在推导集中AUC的值为0.870,敏感性值为0.692及特异性值为0.953;内部验证集中AUC的值为0.839,敏感性值为0.659及特异性值为1.000;在外部验证集中AUC的值为0.888,敏感性值为1.000及特异性值为0.762。校准曲线和DCA曲线进一步说明了该模型在推导集、内部验证集及外部验证集中均有较好的一致性及临床获益率结论:基于ML方法与R语言构建的预测模型提供了一种预测TACE治疗对中晚期HCC疗效的有效方法。
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