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

突破臨床預(yù)測瓶頸：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)用的國際預(yù)后指數(shù)（IPI）、韓國預(yù)后指數(shù)（KPI）、自然殺傷細胞淋巴瘤預(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ENKTL具有重要預(yù)后預(yù)測價值的病理學(xué)參數(shù)，導(dǎo)致其預(yù)測精準(zhǔn)度欠佳，難以滿足當(dāng)下精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)指導(dǎo)下的個體化治療需求。盡管近年來涌現(xiàn)的分子分型等技術(shù)提升了預(yù)測精度，但其對二代測序等復(fù)雜技術(shù)的依賴，限制了在更廣泛臨床場景中的即時應(yīng)用。

研究設(shè)計簡圖

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

為攻克這一難題，團隊聯(lián)合華西醫(yī)院、四川省腫瘤醫(yī)院等國內(nèi)多家單位，開展了一項大規(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)練隊列、內(nèi)部驗證隊列及兩個獨立的外部驗證隊列。

團隊通過嚴謹?shù)奶卣骱Y選流程，從14項臨床病理指標(biāo)中確定了13項核心特征（包括性別、年齡、EBV-DNA拷貝數(shù)、Ki67增殖指數(shù)等），并綜合評估了16種機器學(xué)習(xí)算法。結(jié)果顯示，梯度提升機（GBM）算法構(gòu)建的ENKTL-ML評分模型預(yù)測效能最優(yōu)：其在內(nèi)部驗證隊列和兩個外部驗證隊列中的一致性指數(shù)（c-index）分別達到0.82、0.84和0.83；5年時間依賴性受試者工作特征曲線下面積（AUROC）分別高達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)測生存概率與實際觀察結(jié)果高度吻合，可靠性良好。

三層風(fēng)險分層：精準(zhǔn)識別高危人群，指導(dǎo)治療升級

基于ENKTL-ML評分，研究團隊建立了低危、中危、高危的三層風(fēng)險分層體系，三組患者的長期生存差異具有顯著統(tǒng)計學(xué)意義，高危組亟需強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，針對不同治療方案的亞組分析為該模型的臨床指導(dǎo)價值提供了直接證據(jù)：分析顯示，高?；颊邚陌筆D-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)識別出最可能從強化免疫治療中獲益的人群。

便捷在線工具：賦能全球臨床實踐與個體化決策

為推動科研成果的快速臨床轉(zhuǎn)化，團隊同步開發(fā)了免費的在線計算工具（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)實驗室可及項目），可即時獲得患者的風(fēng)險評分、風(fēng)險分層及預(yù)后預(yù)測結(jié)果，操作便捷，不增加患者額外經(jīng)濟負擔(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，團隊計劃開展前瞻性研究進一步驗證模型效能，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。

來源：中山大學(xué)腫瘤防治中心訂閱號

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