近日，中山大學(xué)腫瘤防治中心病理科黃雨華、云徑平及李燕團(tuán)隊(duì)在淋巴瘤精準(zhǔn)診療領(lǐng)域取得重要研究突破。團(tuán)隊(duì)牽頭華西醫(yī)院、四川省腫瘤醫(yī)院等國(guó)內(nèi)多家單位，成功開發(fā)并驗(yàn)證了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)外NK/T細(xì)胞淋巴瘤（ENKTL）預(yù)后新模型（ENKTL-ML），并在《npj Digital Medicine》發(fā)表題為“結(jié)外 NK/T 細(xì)胞淋巴瘤預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與驗(yàn)證”的論文（點(diǎn)擊文末閱讀原文查看）。該模型為提升結(jié)外NK/T細(xì)胞淋巴瘤的風(fēng)險(xiǎn)分層精度和個(gè)體化治療決策提供了全新的“智能工具”。

突破臨床預(yù)測(cè)瓶頸：從傳統(tǒng)模型到新型工具的范式躍遷

ENKTL是一種與EB病毒密切相關(guān)的侵襲性非霍奇金淋巴瘤，在東亞人群中相對(duì)高發(fā)。其病理特征、臨床生物學(xué)行為及預(yù)后等方面均極具異質(zhì)性。然而，臨床常應(yīng)用的國(guó)際預(yù)后指數(shù)（IPI）、韓國(guó)預(yù)后指數(shù)（KPI）、自然殺傷細(xì)胞淋巴瘤預(yù)后指數(shù)(PINK)等傳統(tǒng)模型，主要基于年齡、分期等臨床參數(shù)，未整合對(duì)ENKTL具有重要預(yù)后預(yù)測(cè)價(jià)值的病理學(xué)參數(shù)，導(dǎo)致其預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度欠佳，難以滿足當(dāng)下精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)指導(dǎo)下的個(gè)體化治療需求。盡管近年來(lái)涌現(xiàn)的分子分型等技術(shù)提升了預(yù)測(cè)精度，但其對(duì)二代測(cè)序等復(fù)雜技術(shù)的依賴，限制了在更廣泛臨床場(chǎng)景中的即時(shí)應(yīng)用。

研究設(shè)計(jì)簡(jiǎn)圖

多中心大數(shù)據(jù)×機(jī)器學(xué)習(xí)：高精度模型構(gòu)建新范式

為攻克這一難題，團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華西醫(yī)院、四川省腫瘤醫(yī)院等國(guó)內(nèi)多家單位，開展了一項(xiàng)大規(guī)模、多中心回顧性研究。研究共納入977例接受當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)非蒽環(huán)類方案治療的ENKTL患者，并將其分為訓(xùn)練隊(duì)列、內(nèi)部驗(yàn)證隊(duì)列及兩個(gè)獨(dú)立的外部驗(yàn)證隊(duì)列。

團(tuán)隊(duì)通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶卣骱Y選流程，從14項(xiàng)臨床病理指標(biāo)中確定了13項(xiàng)核心特征（包括性別、年齡、EBV-DNA拷貝數(shù)、Ki67增殖指數(shù)等），并綜合評(píng)估了16種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。結(jié)果顯示，梯度提升機(jī)（GBM）算法構(gòu)建的ENKTL-ML評(píng)分模型預(yù)測(cè)效能最優(yōu)：其在內(nèi)部驗(yàn)證隊(duì)列和兩個(gè)外部驗(yàn)證隊(duì)列中的一致性指數(shù)（c-index）分別達(dá)到0.82、0.84和0.83；5年時(shí)間依賴性受試者工作特征曲線下面積（AUROC）分別高達(dá)0.86、0.86和0.82，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的IPI（c-index=0.61）和KPI（c-index=0.64）模型等。模型校準(zhǔn)曲線也顯示其預(yù)測(cè)生存概率與實(shí)際觀察結(jié)果高度吻合，可靠性良好。

三層風(fēng)險(xiǎn)分層：精準(zhǔn)識(shí)別高危人群，指導(dǎo)治療升級(jí)

基于ENKTL-ML評(píng)分，研究團(tuán)隊(duì)建立了低危、中危、高危的三層風(fēng)險(xiǎn)分層體系，三組患者的長(zhǎng)期生存差異具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，高危組亟需強(qiáng)化或探索更有效的治療方案。值得關(guān)注的是，亞組分析顯示，該模型對(duì)早期（Ann Arbor Ⅰ期）患者同樣具備卓越的分層能力。在Ⅰ期患者中，低、中、高危三組的5年總生存率呈現(xiàn)顯著梯度，有力彌補(bǔ)了傳統(tǒng)分期系統(tǒng)在早期患者預(yù)后判斷上的不足。更重要的是，針對(duì)不同治療方案的亞組分析為該模型的臨床指導(dǎo)價(jià)值提供了直接證據(jù)：分析顯示，高危患者從包含抗PD-1單抗的聯(lián)合治療中獲得了顯著的生存獲益，而低危及中?；颊邉t未見明顯差異。這提示該模型有望精準(zhǔn)識(shí)別出最可能從強(qiáng)化免疫治療中獲益的人群。

便捷在線工具：賦能全球臨床實(shí)踐與個(gè)體化決策

為推動(dòng)科研成果的快速臨床轉(zhuǎn)化，團(tuán)隊(duì)同步開發(fā)了免費(fèi)的在線計(jì)算工具（https://highcloud.shinyapps.io/ENKTL_ML_Scores/）。全球臨床醫(yī)生只需輸入患者的13項(xiàng)常規(guī)臨床病理指標(biāo)（如EBV-DNA、Ki67指數(shù)等，均為標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室可及項(xiàng)目），可即時(shí)獲得患者的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分、風(fēng)險(xiǎn)分層及預(yù)后預(yù)測(cè)結(jié)果，操作便捷，不增加患者額外經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

該成果再次彰顯了中山大學(xué)腫瘤防治中心在ENKTL精準(zhǔn)診療及臨床轉(zhuǎn)化研究領(lǐng)域的全球領(lǐng)先地位。未來(lái)，團(tuán)隊(duì)計(jì)劃開展前瞻性研究進(jìn)一步驗(yàn)證模型效能，并探索整合基因組、轉(zhuǎn)錄組等多維數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化模型，為ENKTL的精準(zhǔn)治療與新藥研發(fā)提供更強(qiáng)支撐。

中山大學(xué)腫瘤防治中心李碩醫(yī)師、四川大學(xué)華西醫(yī)院高立敏主任醫(yī)師、四川省腫瘤醫(yī)院洪煌明主任醫(yī)師、中山大學(xué)腫瘤防治中心鐘宇佳博士為本文共同第一作者。中山大學(xué)腫瘤防治中心黃雨華主任醫(yī)師、云徑平教授和李燕副主任醫(yī)師為本文的共同通訊作者。

來(lái)源：中山大學(xué)腫瘤防治中心訂閱號(hào)

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