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  • 第12卷，第9期
  • 預測憎色性腎細胞癌患者在腎切除術後的總體和癌症特異性生存的nomogram圖:一項基於seer的回顧性研究

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菜單條
泌尿外科
原始研究
預測憎色性腎細胞癌患者在腎切除術後的總體和癌症特異性生存的nomogram圖:一項基於seer的回顧性研究
  1. 建議鄭，
  2. 李詩傑，
  3. 義橋趙，
  4. 自駕道，
  5. 雷靂，
  6. 李的產品，
  7. 明陽李，
  8. Xiaonan陳
  1. 泌尿科，中國醫科大學盛京醫院，沈陽，遼寧,中國
  1. 對應到陳曉楠博士;chenxn在}{cmu.edu.cn

摘要

客觀的我們的目的是構建和驗證nomogram圖，以預測憎色性腎細胞癌(chRCC)患者在腎切除術後的總生存期(OS)和癌症特異性生存期(CSS)。

設計本研究為回顧性隊列研究。

環境和參與者來自監測、流行病學和最終結果數據庫的2810例2010年至2015年間診斷為chRCC的患者被納入研究，這些患者被隨機分為訓練隊列(n=1970)和驗證隊列(n=840)。另一個單中心外部驗證隊列包括124例來自我院的患者也參與了我們的研究。

主要和次要結果測量操作係統和CSS。

結果OS和CSS的nomogram分別包括四個和五個變量，來自最小絕對收縮和選擇算子回歸分析的結果。nomogram顯示受試者工作特征(ROC)曲線下麵積與c指數的準確區分，OS的nomogram中訓練隊列、內部驗證隊列和外部驗證隊列的c指數分別為0.777 (95% CI 0.728 ~ 0.826)、0.810 (95% CI 0.747 ~ 0.873)和0.863 (95% CI 0.773 ~ 0.953);訓練隊列、內部驗證隊列和外部驗證隊列的c指數值分別為0.884 (95% CI 0.829 ~ 0.939)、0.868 (95% CI 0.772 ~ 0.964)和0.862 (95% CI 0.760 ~ 0.964)。結果表明，預測結果與觀測結果具有較高的一致性。此外，nomogram與第7期腫瘤、淋巴結和轉移期的ROC曲線和c -指數比較表明，nomogram具有更好的準確性和療效。

結論我們成功構建了兩種準確有效的nomogram預測腎切除術後chRCC患者的OS和CSS，可幫助臨床醫生選擇針對chRCC患者的個體化治療策略。

  • 腎腫瘤
  • 成人外科手術
  • 腎髒學

數據可用性聲明

應合理要求提供數據。關於數據的可用性，提供了以下資料。數據可從監測、流行病學和最終結果(SEER)數據庫獲得，原發部位標記:c64.7 -腎，期望腎盂和c65.9 -腎盂，ICD-O-3組織學/行為分級標記:2010年和2015年的8270/0-恐色腺瘤，8270/1-恐色腺瘤，交界性和8270/3-恐色癌。

http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

這是一篇開放獲取的文章，根據創作共用署名非商業(CC BY-NC 4.0)許可證發布，該許可證允許其他人以非商業方式分發、混音、改編、在此基礎上進行構建，並以不同的條款許可其衍生作品，前提是正確引用原始作品，給予適當的榮譽，任何更改都已注明，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．

http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2022-062129

數據來自Altmetric.com

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    本研究的優勢和局限性

    • 監測、流行病學和最終結果(SEER)數據庫是一個擁有足夠大樣本的大型數據庫。

    • 在我們的研究中有一個外部驗證隊列，以增加我們研究的可靠性。

    • 本研究的外部驗證隊列來自單中心，樣本量不夠大。

    • SEER數據庫缺乏實驗室檢測數據，這可能會影響恐色性腎細胞癌患者的預後。

    簡介

    腎細胞癌(RCC)是世界範圍內最常見的癌症之一，發病率不斷上升。1在所有不同亞型的RCC中，憎色型RCC (chRCC)占5%，其次為透明細胞型RCC (ccRCC)占75%，乳頭狀型RCC占10%。2ChRCC也可分為三種亞型:經典型、嗜酸性和混合型。3.

    RCC的治療在轉移性RCC (mRCC)和非轉移性RCC (nmRCC)之間是不同的。對於nmRCC，主要的治療方法是手術治療4；另一方麵，mRCC的主要治療方法是使用mTOR抑製劑等藥物，5c - kit抑製劑6還有酪氨酸激酶抑製劑。7考慮到chRCC在所有RCC亞型中發生轉移的風險最低，8大多數chRCC患者需要接受手術治療才能治愈。有必要明確影響chRCC行腎切除術患者預後的因素，以獲得更適合不同病情患者的治療策略。

    目前，腫瘤、節點和轉移(TNM)分期係統是RCC患者預後預測中最常用的分期係統。9然而，TNM分期係統僅具有一些解剖學上的預後因素，並沒有其他潛在的預後因素，如年齡、手術方式、病理分級等，這些因素可能會影響chRCC行腎切除術患者的預後。因此，很明顯，需要一個更完整和實用的預測模型。

    nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram10nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram nomogram目前，在RCC患者的預後評估中，已經設計和使用了各種nomogram方法，但大多數都是針對ccRCC和pRCC。雖然陳,等11為chRCC患者構建了一個nomogram，它適用於所有chRCC患者，並且沒有得到外部驗證隊列的驗證，仍然沒有針對手術治療的chRCC患者的nomogram。因此，我們研究的目的是根據來自監測、流行病學和最終結果(SEER)數據庫的數據構建nomogram圖，以預測接受手術的chRCC患者的總生存期(OS)和癌症特異性生存期(CSS)，並使用內部SEER隊列和我們科室的單個隊列驗證nomogram圖。

    方法

    患者登記

    在我們的研究中，我們通過SEER回顧性收集了2010年至2015年間在SEER 18數據庫中診斷為腎切除術後的chRCC患者＊Stat軟件V.8.3.8，根據國際腫瘤疾病分類第三版，原發部位代碼C64.9和C65.9(腎和腎盂)，組織學/行為代碼8270/ 0,8270 /1和8270/3(厭色癌)。納入標準如下:(1)采用明確手術方法行腎切除術的患者;(2)確診年齡在18歲以上的患者;(3)積極隨訪的患者;(4)經組織學診斷為首次惡性腫瘤的患者;(五)有死因的病人;(6)臨床資料已知;(7)生存時間至少1個月。經上述標準篩選後，2810例符合條件的chRCC患者納入研究。隨後，患者被隨機分為兩個隊列，包括70%的患者(n=1970)的訓練隊列和30%的患者(n=840)的驗證隊列。為了進一步測試我們的結果，我們在來自中國的另一個單中心外部驗證隊列中驗證了它們。 There were 124 patients with chRCC after nephrectomy diagnosed between 1 September 2010 and 31 December 2020 who met the inclusion criteria above. They were all diagnosed by pathology results. The flow chart of the patient screening is shown in在線補充圖1．

    數據收集

    在我們的研究中，臨床數據和隨訪信息由兩名獨立的研究人員收集。變量包括診斷年齡、種族、性別、美國癌症聯合委員會(AJCC)分期組織學分級、T期、N期、M期、SEER期、手術方法、腫瘤大小和婚姻狀況。在本研究中，主要終點包括OS和CSS。OS定義為診斷至死亡或最後一次隨訪的時間間隔。CSS定義為從診斷到chRCC導致死亡或最後一次隨訪的時間間隔。

    統計分析

    我們研究中的連續變量，包括年齡和腫瘤大小，使用X-tile軟件(V.3.6.1，耶魯大學醫學院，美國)分為三類，這是計算連續數據的最佳分界點的有用軟件。12根據來自訓練隊列的數據，進行最小絕對收縮和選擇算子回歸(LASSO)篩選預後因素。通過LASSO回歸分析篩選的變量納入nomogram預測chRCC患者腎切除術後3年和5年的OS和CSS。

    然後，兩組nomogram數據需要在內部通過SEER驗證集進行驗證，在我院通過SEER驗證集進行外部驗證。采用受試者工作特征(ROC)曲線和曲線下麵積(AUC)評價兩種nomogram方法的敏感性和特異性。此外，通過一致性指數(C-index)和校準曲線來評價兩種圖的鑒別能力和準確性。

    所有統計分析均采用R V.4.1.0 (http://www.r-project.org)．p<0.05(雙側)被認為有統計學意義。但是，我們的研究是回顧性研究，數據是匿名的，因此不需要知情同意。

    患者和公眾參與

    沒有患者參與該研究的製定。

    結果

    病人的特點

    在我們的研究中，從2010年至2015年SEER數據庫中收集的腎切除術後chRCC患者共2810例。數據被分為訓練隊列(n=1970)和驗證隊列(n=840)。X-tile軟件將患者年齡和腫瘤大小分為三類。最佳年齡分別為61歲和74歲(在線補充圖2)，並計算出最佳截瘤大小為51毫米及108毫米(在線補充圖3)．此外，我們的研究還納入了來自盛京醫院的外部中國單中心驗證隊列(n=124)。訓練隊列和兩個驗證隊列的人口統計學和臨床病理學信息顯示在表1．

    查看該表:
    表1

    訓練隊列和兩個驗證隊列中腎切除術後chRCC患者的基線人口統計學和臨床病理信息

    SEER數據庫的中位隨訪時間為30個月(IQR 14-49)。來自外部中國單中心驗證隊列的中位隨訪時間為42個月(IQR 26-71)。在我們的研究中，訓練隊列、內部驗證隊列和外部驗證隊列的患者死亡人數分別為85人、41人和8人。在訓練隊列、內部驗證隊列和外部驗證隊列中，死於chRCC的患者人數分別為37、19和5人。SEER訓練隊列的5年OS和CSS率分別為95.7%和98.1%。內部驗證隊列的5年OS和CSS率分別為95.6%和98.0%。此外，對於外部驗證隊列，5年OS和CSS率分別為94.4%和96.0%。

    LASSO回歸分析選擇危險因素

    采用LASSO回歸分析選擇危險因素。訓練隊列OS的LASSO回歸分析結果顯示在圖1 a, B．從12個變量收集的患者表1，根據非零係數結果選取4個變量。選擇的變量包括年齡、T分期、N分期和手術方式。此外，根據訓練隊列中CSS的LASSO回歸分析結果，根據非零係數選取了5個變量(圖1 c, D)．這些變量包括年齡、T分期、N分期、手術方法和腫瘤大小。

    Variables selection in the nomogram for OS using the LASSO regression analysis with 10-fold cross-validation (A–B). (A) Tuning parameter (lambda) selection of deviance in the LASSO regression based on the minimum criteria (left dotted line) and the 1-SE criteria (right dotted line). (B) A coefficient profile plot was created against the log (lambda) sequence. Variables selection in the nomogram for CSS using the LASSO regression analysis with 10-fold cross-validation (C–D). (C) Tuning parameter (lambda) selection of deviance in the LASSO regression based on the minimum criteria (left dotted line) and the 1-SE criteria (right dotted line). (D) A coefficient profile plot was created against the log (lambda) sequence. In our study, the selection of variables was according to the 1-SE criteria (right dotted line), where 4 and 5 non-zero coefficients were selected for the nomogram of OS and CSS. CSS, cancer-specific survival; LASSO, least absolute shrinkage and selection operator; OS, overall survival.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">圖1
    圖1

    使用LASSO回歸分析和10倍交叉驗證(A-B)在OS的nomogram變量選擇。(A)基於最小準則(左虛線)和1-SE準則(右虛線)的LASSO回歸中偏差的調優參數(lambda)選擇。(B)根據對數(lambda)序列創建係數剖麵圖。使用LASSO回歸分析和10倍交叉驗證(C-D)在CSS的nomogram變量選擇。(C)基於最小準則(左虛線)和1-SE準則(右虛線)的LASSO回歸中偏差的調優參數(lambda)選擇。(D)根據對數(lambda)序列創建係數剖麵圖。在我們的研究中，變量的選擇是根據1-SE標準(右虛線)，其中OS和CSS的nomogram選擇了4和5個非零係數。CSS，癌症特異性生存率;最小絕對收縮和選擇算子LASSO;OS，總生存率。

    用於預測OS和CSS的nomogram構造

    所有通過LASSO回歸分析選擇的變量都被包括在內，構建兩個nomogram來預測3年和5年的OS (圖2一個)和CSS (圖2 b)．每個變量在評分量表上都有一個分數。總分是把所有變量的分數加起來計算出來的。然後，我們用總分來預測患者3年和5年的OS和CSS。

    Constructed nomograms to predict 3-year and 5-year OS (A) and CSS (B) for patients with chRCC after nephrectomy. CSS, cancer-specific survival; chRCC, chromophobe renal cell carcinoma; OS, overall survival.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">圖2
    圖2

    構建nomogram預測chRCC患者在腎切除術後3年和5年的OS (A)和CSS (B)。CSS，癌症特異性生存率;chRCC，厭色腎細胞癌;OS，總生存率。

    OS和CSS標準圖的驗證和校準

    首先用ROC曲線驗證了OS和CSS的兩個nomogram。OS的3年和5年auc分別為0.770和0.728 (圖3 a, B)， 0.788和0.822 (圖2 c, D)， 0.748和0.745 (圖2 e, F)的外部驗證隊列。CSS的3年和5年auc分別為0.864和0.847 (圖2 g, H)， 0.840和0.837 (圖2 i, J)在內部驗證隊列中，0.736和0.736 (圖2 k, L)的外部驗證隊列。ROC曲線結果表明，兩種nomogram在預測OS和CSS方麵具有良好的判別能力。

    ROC curves of nomograms to predict OS at 3-year (A) and 5-year (B) in training cohort, at 3 years (C) and 5 years (D) in the internal validation cohort, and at 3 years (E) and 5 years (F) in the external validation cohort; CSS at 3 years (G) and 5 years (H) in training cohort, at 3 years (I) and 5 years (J) in the internal validation cohort, and at 3 years (K) and 5 years (L) in the external validation cohort. AUC, area under the curve; CSS, cancer-specific survival; OS, overall survival; ROC, receiver operating characteristic.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">圖3
    圖3

    訓練隊列3年(A)和5年(B)、內部驗證隊列3年(C)和5年(D)、外部驗證隊列3年(E)和5年(F)時預測OS的nomogram ROC曲線;訓練隊列中3年(G)和5年(H)的CSS，內部驗證隊列中3年(I)和5年(J)的CSS，外部驗證隊列中3年(K)和5年(L)的CSS。AUC，曲線下麵積;CSS，癌症特異性生存率;OS，總生存率;ROC，受試者工作特征。

    此外，訓練隊列中3年和5年OS的校準圖(圖4 a, B)、內部驗證隊列(圖4 c, D)和外部驗證隊列(圖4 e, F)揭示了實際結果和預測結果之間的驚人一致性。同樣，3年和5年CSS的校準圖在訓練隊列中顯示出出色的校準(圖4 g, H)、內部驗證隊列(圖4 i, J)和外部驗證隊列(圖4 k, L)．兩個nomogram在訓練集和兩個驗證集中都得到了很好的校準。

    Calibration plots for nomograms to predict OS at 3 years (A) and 5 years (B) in training cohort, at 3 years (C) and 5 years (D) in the internal validation cohort, and at 3 years (E) and 5 years (F) in the external validation cohort; CSS at 3 years (G) and 5 years (H) in training cohort, at 3 years (I) and 5 years (J) in the internal validation cohort, and at 3 years (K) and 5 years (L) in the external validation cohort. The x-axis indicates the nomogram-predicted OS, y-axis indicates the actual OS. CSS, cancer-specific survival; OS, overall survival.
    " data-icon-position="" data-hide-link-title="0">圖4
    圖4

    在訓練隊列中預測3年(A)和5年(B)的OS的nomogram校準圖，在內部驗證隊列中預測3年(C)和5年(D)的OS，在外部驗證隊列中預測3年(E)和5年(F)的OS;訓練隊列中3年(G)和5年(H)的CSS，內部驗證隊列中3年(I)和5年(J)的CSS，外部驗證隊列中3年(K)和5年(L)的CSS。x軸為nomogram預測OS, y軸為實際OS。CSS，癌症特異性生存率;OS，總生存率。

    nomogram與AJCC TNM係統的比較

    最後，通過c指數和ROC曲線將兩組nomogram數據與AJCC TNM係統進行比較。對於OS的nomogram，訓練組、內部驗證組和外部驗證組的C-index結果分別為0.777、0.810和0.863，其預測能力優於AJCC TNM係統，其中訓練組、內部驗證組和外部驗證組的C-index結果分別為0.669、0.660和0.667。同樣，基於訓練組、內部驗證組和外部驗證組的c指數結果(分別為0.884、0.868和0.862)，CSS的nomogram也優於AJCC TNM係統的c指數(分別為0.823、0.823和0.759)。nomogram與AJCC TNM係統之間的指定c指數結果顯示在在線補充表1)．此外，ROC曲線分析顯示我們的nomogram圖對OS有較好的預測能力(在線補充圖4A-F)和CSS (在線補充圖4G-L)．綜上所述，c指數和ROC曲線結果表明，我們的nomogram圖比AJCC TNM係統更適用於腎切除術後chRCC患者的預後預測。

    討論

    ChRCC是腎髒實體瘤的第三常見亞型。不幸的是，由於chRCC發病率低，幾十年來在患者的治療選擇方麵幾乎沒有進展。13根據目前的臨床情況，大多數患者需要手術治療才能恢複。14日15因此，nomogram預測chRCC患者腎切除術後的生存預後，幫助醫生製定個體化治療方案具有很好的臨床意義。在本研究中，我們利用SEER數據庫的數據構建了兩個具有良好預測性能的nomogram圖，用於預測chRCC患者腎切除術後3年和5年的OS和CSS概率，並在內部通過SEER數據庫的數據和外部通過我院獨立隊列的數據對nomogram圖進行了驗證。

    Ohashi進行的一項多機構研究等16年齡和T分期是影響chRCC患者生存預後的主要獨立因素，與我們的結論相似。Casuscelli進行的大型單機構研究等17結論T分期是腎切除術後chRCC患者OS的獨立預後因素，這與我們的研究結果相似。此外，免費等18同時證明部分腎切除術是chRCC患者腎切除術後CSS的獨立預後因素，這與我們的研究結果一致。我們的研究結論與以往相關研究的一致性表明了我們研究的可靠性。此外，在我們的研究中，隨著年齡的增加，61歲及以上的患者和腫瘤大小為51毫米或更大的患者的OS和CSS率較差。

    目前，AJCC TNM分期是最常用的預測患者生存預後的分期係統，Xie的研究表明AJCC TNM分期對chRCC患者有效等．19而AJCC TNM分期僅包含腫瘤大小、淋巴結轉移狀態、遠處轉移情況等信息。雖然AJCC TNM分期與預後絕對相關，但值得懷疑的是，如果年齡、病理分級、治療方法等其他人口統計學和臨床信息對生存結局有影響，我們設計了結合更多信息的nomogram圖來預測chRCC患者腎切除術後的生存預後。在我們的研究中，根據ROC曲線和c指數的結果，我們的nomogram比AJCC TNM分期表現出更好的準確性和實用性，這體現了我們的nomogram的優勢。

    本研究的另一個優勢在於，我們利用SEER數據庫中足夠大樣本和外部驗證隊列的基於人群的數據構建了腎切除術後chRCC患者的OS和CSS的nomogram，這可以增加我們結論的有效性和有效性。盡管陳進行的一項研究等11我們還構建了chRCC患者的OS和CSS的nomogram，我們的研究有一些差異。首先，我們的研究收集的數據是針對腎切除術後的患者，以及Chen的研究等11適用於所有chRCC患者。基於大多數chRCC患者需要腎切除術的事實，我們的研究更針對需要手術治療的chRCC患者，這是chRCC患者的絕大多數。此外，在我們的研究中，有一個外部驗證隊列，這在Chen的研究中不存在。我們研究中的nomogram在外部驗證隊列中也顯示了可靠的一致性。

    然而，我們的研究還存在一些局限性。首先，SEER數據庫缺乏實驗室檢測數據，這可能會影響chRCC患者的預後。此外，由於SEER數據庫中的數據有限，本研究中的格魯圖沒有與其他已知的RCC格魯圖進行比較，如Fuhrman分級和MSKCC預後分級。因此，我們的nomogram和其他已知的nomogram之間的比較需要在未來完成。最後，我們的研究是一項回顧性研究，來自單一機構的小樣本量的外部驗證隊列可能會降低我們研究的準確性和有效性。因此，未來將需要一個大型的多中心前瞻性研究來驗證我們的nomogram的準確性。

    數據可用性聲明

    應合理要求提供數據。關於數據的可用性，提供了以下資料。數據可從監測、流行病學和最終結果(SEER)數據庫獲得，原發部位標記:c64.7 -腎，期望腎盂和c65.9 -腎盂，ICD-O-3組織學/行為分級標記:2010年和2015年的8270/0-恐色腺瘤，8270/1-恐色腺瘤，交界性和8270/3-恐色癌。

    倫理語句

    患者發表同意書

    倫理批準

    該研究涉及人類參與者，由中國醫科大學盛京醫院倫理委員會批準，並符合世界醫學協會《赫爾辛基宣言》。(倫理應用參考:2019PS106K.)。

    致謝

    感謝任職於中國醫科大學盛京醫院泌尿外科的XC對文章的指導和支持，在文章完成過程中提供了寶貴的建議。另外，感謝中國醫科大學盛京醫院泌尿外科的SL老師對統計分析方法的建議。

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    補充材料

    腳注

    • 貢獻者JZ構思並設計了實驗，撰寫了初稿並批準了最終稿。SL分析了數據，編製了數字和/或數字，並批準了最終草案。YZ收集數據，準備數字和/或數字，並批準最終草案。ZT收集數據，準備數字和/或數字，並批準最終草案。LL撰寫或審閱了草案，並批準了最終草案。ZL撰寫或審閱草案並批準最終稿。ML編輯了草案並批準了最終草案。XC提供資金，設計實驗，撰寫或審稿，批準最終稿，並作為擔保人對整體內容負責。

    • 資金本工作由遼寧省重點研發計劃聯合計劃(No. 2020JH 2/10300137)和345人才計劃(M0716)資助。

    • 免責聲明資助者在研究設計、數據收集和分析、發表決定或手稿準備中沒有任何作用。

    • 相互競爭的利益沒有宣布。

    • 患者和公眾參與患者和/或公眾沒有參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。

    • 出處和同行評審不是委托;外部同行評審。

    • 補充材料此內容由作者提供。它沒有經過BMJ出版集團有限公司(BMJ)的審查，也可能沒有經過同行評審。討論的任何意見或建議僅是作者的意見或建議，不被BMJ認可。BMJ不承擔因對內容的任何依賴而產生的所有責任和責任。如果內容包括任何翻譯材料，BMJ不保證翻譯的準確性和可靠性(包括但不限於當地法規、臨床指南、術語、藥品名稱和藥物劑量)，並且對因翻譯和改編或其他原因引起的任何錯誤和/或遺漏不負責。