构建胰腺癌术后复发预测模型：基于SEER数据库

构建胰腺癌术后复发预测模型：基于SEER数据库

胰腺癌是全球癌症死亡的主要原因之一，其五年生存率低于20%。本文基于SEER数据库，通过Logistic回归分析筛选出胰腺癌术后复发的独立危险因素，并构建了一个列线图预测模型，该模型在训练组和验证组中的AUC值分别为0.765和0.770，具有较高的预测准确性。

背景

胰腺癌是全球癌症死亡的主要原因之一，每年新发病例约45.89万，死亡病例约43.22万，年发病率几乎等于年死亡率。2015年中国新发胰腺癌9.5万例，8.5万人因之死亡，胰腺癌位居恶性肿瘤发病谱的第10位，死亡谱的第7位。虽然切除率逐渐增加，但预后仍然很差，五年生存率低于20%。因此，确定可靠的复发预测因素非常重要。

资料与方法

本研究从SEER网站注册账号，申请使用权限，然后采用SEER*stat软件从数据库中下载获得2000~2018年胰腺癌术后患者的临床数据，包括年龄、性别、种族、原发灶部位、组织学分级、TNM分级、淋巴结阳性、放化疗情况及肿瘤大小。并将已经远处转移的病例、缺少数据的进行剔除，共有3960名患者纳入研究。

结果

通过对训练组进行单因素Logistic分析，得出年龄、原发灶部位、病理类型、组织学分级、T分级、淋巴结阳性数、放化疗情况是患者复发的相关危险因素。将上述因素再进行多因素Logistic分析，年龄(<60岁)、原发灶部位(胰腺尾部)、病理类型(神经内分泌癌、其他类别)、组织学分级(低分化、高分化、未分化)、T分级(T1、T2)、淋巴结阳性个数、放疗、化疗最终纳入预测模型。

将训练组通过Logistic多因素回归筛选出的有统计学意义的预后影响因素通过R语言构建列线图（见图1）。列线图所示总分数越高，发生术后复发概率也越大。

训练组ROC曲线下面积(AUC值)为0.765 (95%CI: 0.7460.783)，验证组ROC曲线下面积(AUC值)为0.770 (95%CI: 0.7420.798)。校准曲线显示复发预测值和实际值有较好的一致性，表明该模型比较好的的精确度及准确度。

决策曲线分析(DAC)显示风险阈值为0.2~0.8时，基于列线图模型采取临床干预决策带来的净收益率高于未采取临床干预决策，表明该列线图预测模型的临床效能较好。

图1. 预测胰腺癌术后复发的列线图

讨论

本研究经过单因素及多因素分析得出年龄、原发灶部位、病理类型、组织学分级、T分级、淋巴结阳性个数、放化疗情况是发生复发的独立危险因素。虽然在以前的研究中，肿瘤大小是胰腺癌可切除性和预后最重要的决定因素之一，但本研究中不同直径胰腺癌的复发情况无统计学差异。

本研究有以下优点：首先，本研究有较为大样本量(3960例)的临床数据，研究结果有较高的可靠性。其次，我们预测模型训练组AUC (0.765)、验证组AUC (0.770)均高于0.7，说明我们的预测模型在预测胰腺癌复发方面具有相对较高的准确性。

本研究也存在一些局限性。第一，作为一项回顾性研究存在一定的选择偏倚。第二，缺乏相关的实验室检查数据，增加相应的实验室指标可以进一步增加预测模型的准确度。

结论

本研究确定了胰腺癌复发相关的9个危险因素，建立了一个具有较高准确性的列线图模型，帮助临床医师评估术后胰腺癌患者的复发风险，通过为患者提供个体化的诊疗方案，提高患者的生存率。

基金项目

山东省自然科学基金面上项目(ZR202103040311)；
山东省医药卫生科技发展计划(No. ZR202103040311)。

参考文献

[1] GBD 2017 Pancreatic Cancer Collaborators (2019) The Global, Regional, and National Burden of Pancreatic Cancer and Its Attributable Risk Factors in 195 Countries and Territories, 1990-2017: A Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2017.The Lancet Gastroenterology & Hepatology, 4, 934-947.
[2] 张敏, 徐杰茹, 陈磊, 等. 2005-2016年中国胰腺癌发病趋势及影响因素分析[J]. 中南医学科学杂志, 2022, 50(3): 358-361.
[3] Chen, W., Zheng, R., Baade, P.D.,et al. (2016) Cancer Statistics in China, 2015.CA: A Cancer Journal for Clinicians, 66, 115-132.https://doi.org/10.3322/caac.21338
[4] Oettle, H., Post, S., Neuhaus, P.,et al. (2007) Adjuvant Chemotherapy with Gemcitabine vs Observation in Patients Undergoing Curative-Intent Resection of Pancreatic Cancer: A Randomized Controlled Trial.JAMA, 297, 267-277.https://doi.org/10.1001/jama.297.3.267
[5] Luo, G., Jin K., Deng S.,et al. (2021) Roles of CA19-9 in Pancreatic Cancer: Biomarker, Predictor, and Promoter.Biochimica et Biophysica Acta(BBA)-Reviews on Cancer, 1875, Article 188409.https://doi.org/10.1016/j.bbcan.2020.188409
[6] 田永, 王瑞勤, 常越, 等. 微小RNA-143、糖类抗原19-9在胰腺癌诊断和预后预测中的应用价值[J]. 癌症进展, 2022, 20(14): 1505-1508.
[7] Edge, S.B. and Compton C.C. (2010) The American Joint Committee on Cancer: The 7th Edition of the AJCC Cancer Staging Manual and the Future of TNM.Annals of Surgical Oncology, 17, 1471-1474.https://doi.org/10.1245/s10434-010-0985-4
[8] Doll, K.M., Rademaker, A. and Sosa, J.A. (2018) Practical Guide to Surgical Data Sets: Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Database.JAMA Surgery, 153, 588-589.https://doi.org/10.1001/jamasurg.2018.0501
[9] Van Calster, B., Wynants, L., Verbakel, J.F.M.,et al. (2018) Reporting and Interpreting Decision Curve Analysis: A Guide for Investigators.European Urology, 74, 796-804.https://doi.org/10.1016/j.eururo.2018.08.038
[10] Okusaka, T. (2022) Treatment for Postoperative Recurrence of Pancreatic Cancer: A Narrative Review.Chinese Clinical Oncology, 11, Article 19.https://doi.org/10.21037/cco-21-87
[11] Tanaka, M., Mihačević, A.L., Probst, P.,et al. (2019) Meta-Analysis of Recurrence Pattern after Resection for Pancreatic Cancer.British Journal of Surgery, 106, 1590-1601.https://doi.org/10.1002/bjs.11295
[12] 王若尘, 吴德全. 复发性胰腺癌的预测及治疗的研究进展[J]. 医学研究生学报, 2020, 33(5): 555-560.
[13] Iasonos, A., Schrag, D., Raj, G.V.,et al. (2008) How to Build and Interpret a Nomogram for Cancer Prognosis.Journal of Clinical Oncology, 26, 1364-1370.https://doi.org/10.1200/JCO.2007.12.9791
[14] 赛麦提喀日·阿布都巴日, 梅玉洁, 安恒庆, 等. 基于SEER数据库构建前列腺癌术后生存率预测模型[J]. 现代预防医学, 2022, 49(21): 4026-4032.
[15] 冯程程, 许传志, 何杰宇, 等. 1990-2019年中国20~84岁人群胰腺癌发病趋势分析[J]. 中华肿瘤防治杂志, 2022, 29(18): 1323-1329.
[16] Yin, L., Xiao, L., Gao, Y.,et al. (2020) Comparative Bioinformatical Analysis of Pancreatic Head Cancer and Pancreatic Body/Tail Cancer.Medical Oncology, 37, Article No. 46.https://doi.org/10.1007/s12032-020-01370-0
[17] Adachi, E., Maehara, S., Tsujita, E.,et al. (2002) Clinicopathologic Risk Factors for Recurrence after a Curative Hepatic Resection for Hepatocellular Carcinoma.Surgery, 131, S148-S152.https://doi.org/10.1067/msy.2002.119496
[18] Erdem, S., Bölükbaş, M., Müller, S.A.,et al. (2020) Role of Lymphadenectomy in Resectable Pancreatic Cancer.Langenbeck’s Archives of Surgery, 405, 889-902.https://doi.org/10.1007/s00423-020-01980-2
[19] 张世祥. 影响胰头癌切除术后患者预后的相关因素分析[D]: [硕士学位论文]. 银川: 宁夏医科大学, 2020.
[20] Springerfeld, C., Jäger, D., Büchler, M.W.,et al. (2019) Chemotherapy for Pancreatic Cancer.Presse Médicale, 48, e159-e174.https://doi.org/10.1016/j.lpm.2019.02.025
[21] Brunner, T.B., Haustermans, K., Huguet, F.,et al. (2021) ESTRO ACROP Guidelines for Target Volume Definition in Pancreatic Cancer.Radiotherapy and Oncology, 154, 60-69.https://doi.org/10.1016/j.radonc.2020.07.052
[22] Yeo, C.J., Abrams, R.A., Grochow, L.B.,et al. (1997) Pancreaticoduodenectomy for Pancreatic Adenocarcinoma: Postoperative Adjuvant Chemoradiation Improves Survival. A Prospective, Single-Institution Experience.Annals of Surgery, 225, 621-633.https://doi.org/10.1097/00000658-199705000-00018
[23] Chiang, K.C., Yeh, C.N., Lee, W.C.,et al. (2009) Prognostic Analysis of Patients with Pancreatic Head Adenocarcinoma Less Than 2 cm Undergoing Resection.World Journal of Gastroenterology, 15, 4305-4310.https://doi.org/10.3748/wjg.15.4305
[24] Satake, K., Chung, Y.S., Umeyama, K.,et al. (1991) The Possibility of Diagnosing Small Pancreatic Cancer (Less Than 4.0 cm) by Measuring Various Serum Tumor Markers: A Retrospective Study.Cancer, 68, 149-152.https://doi.org/10.1002/1097-0142(19910701)68:1<149::AID-CNCR2820680127>3.0.CO;2-9
[25] Chen, Y., Gao, S.G., Chen, J.M.,et al. (2015) Serum CA242, CA199, CA125, CEA, and TSGF Are Biomarkers for the Efficacy and Prognosis of Cryoablation in Pancreatic Cancer Patients.Cell Biochemistry and Biophysics, 71, 1287-1291.https://doi.org/10.1007/s12013-014-0345-2