基于SEER数据库构建脑胶质母细胞瘤患者生存预测模型

目的 构建脑胶质母细胞瘤(GBM)的预测模型来预测个体化生存概率,并对该模型进行验证.方法 从美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果数据库(SEER)中收集2011—2015年5417例脑胶质母细胞瘤患者的临床及肿瘤特征信息数据.采用最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)与多因素COX回归分析筛选出与预后相关的独立风险因素,然后将这些因素纳入并构建列线图生存预后预测模型.通过受试者工作特征曲线(ROC)和校正曲线确定列线图的预测精度和判别能力.结果 建立了基于年龄、手术、化疗和放疗为预后因素的预测模型.建模组ROC曲线下面积(AUC)值为0.757,验证组的AUC值为0.754,确定生存概率的校准曲线提示,该模型预测结果与实际结果吻合度较高.LASSO-COX风险回归的结果表明年龄、手术、化疗、放疗是独立危险因素,而性别、婚姻状态、种族、侧别、原发部位、肿瘤大小及肿瘤数量等因素与患者生存状态相关性较差.结论 成功建立了列线图生存预测模型,为脑胶质母细胞瘤患者提供了一个简洁可靠的生存预测工具.