一种融合血清学、病理学、人口学参数的胃癌前疾病癌变风险预测模型及应用

本发明实施例涉及生物，具体涉及一种融合血清学、病理学、人口学参数的胃癌前疾病癌变风险预测模型及应用。

背景技术：

1、胃癌是全球重要的癌症，根据globocan 2020数据统计，2020年全球范围新发胃癌约1089103例，发病率在常见恶性肿瘤中排名第五；因胃癌死亡人数约为768793例，死亡率位于癌症相关死因的第四位。在中国国家癌症中心最新公布的2016年癌症登记年度报告中，新发胃癌约396500例，胃癌死亡约288500例，发病率和死亡率均位于第三位。近年来，虽然大多数国家胃癌发病率呈现逐渐下降趋势，但由于可预见的人口老龄化和人口增长，新发胃癌绝对数量仍在进一步增加。因此，胃癌仍是发达国家和发展中国家公共卫生面临的巨大挑战，尤其是包括中国在内的胃癌高发地区。

2、早期胃癌5年生存率大于90％，早期发现有助于提高胃癌患者存活率和生存质量。然而胃癌早期症状多隐匿，大多数患者被临床诊断时已在晚期。早期筛查、精准评估干预及对癌前病变紧密随访管理是提高胃癌早诊率、降低发病率、减少癌症相关死亡的关键策略。目前，胃镜病理诊断结果，即胃黏膜形态学特征是胃癌筛查后管理的主流随访决策依据，也是胃癌前疾病癌变风险监测的主要依据。而胃镜检查为侵入性检查方法，具有费用高、操作技术要求高、甚至导致并发症等缺点，受检者长期随访的依从性较差。此外，胃镜随访监控主要对象为重度萎缩性胃炎或上皮内瘤变患者，对其他病变人群缺乏精细的风险评估工具。同时，胃镜复查间隔也仅依据形态学检查结果制定，无法实现胃癌发病风险的精准预测。

3、临床预测模型作为一种用于风险与收益评估的量化工具，在疾病诊断、治疗决策以及预后管理等方面发挥了越来越大的作用。研究报道，预测模型在提供胃癌术前指导、治疗方式选择、区分复发风险等方面表现出了良好的预测效果。目前，模型构建的主要因素，通常为人口学特征、生活行为方式、遗传信息和生物标志物等。生物标志物主要包括血清标志物、组织标志物、呼气标志物、粪便标志物等，血清胃蛋白酶原(pepsinogen,pg)、胃泌素17(gastrin 17,g-17)和幽门螺杆菌抗体(anti-h.pylori igg)为常用的胃功能血清学标志，检测方法简便易行，可有效突破胃镜对操作人员技术要求的限制。日本一项基于长期随访队列的研究中，采用血清pg和anti-h.pylori igg组合(即abc分类系统)及糖化血红蛋白水平结合人口学特征和生活方式构建了胃癌发病风险预测模型，其一致性指数(indexofconcordance,c-index)为0.76。此外，有研究提出可以通过abc分类系统实现胃癌变风险监测间隔的指导。

4、自1997年起，项目组在某地启动了大规模人群胃癌筛查及长期随访研究。前期工作中，我们利用12111例胃癌前疾病长期随访队列，建立了血清胃功能五指标联检预测胃癌前疾病癌变风险的模型，c-index为0.803。如何提高胃癌前疾病癌变风险预测效能以优化胃癌筛查后随访决策，是亟待解决的问题。

技术实现思路

1、为此，本发明实施例提供一种融合血清学、病理学、人口学参数的胃癌前疾病癌变风险预测模型及应用。本发明利用项目组建立的大规模胃癌筛查队列，开展长期前瞻性随访研究，结合血清学指标检测和病理形态学检查结果，探索构建胃癌前疾病癌变风险的预测模型，实现融合时间维度的癌变风险精准预测，为胃癌筛查后精准管理、制定癌前病变监测策略提供科学依据。

2、为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

3、根据本发明实施例的第一方面，本发明提供一种融合血清学、病理学、人口学参数的胃癌前疾病癌变风险预测模型，所述风险预测模型的计算公式为：

4、cumpr(t,x)＝1-s0(t)exp(predlin(x))，其中，

5、predlin(x)＝

6、

7、cumpr(t,x)代表累积发病率，predlin(x)代表预测指标，x为输入特征，s0(t)代表生存函数，t为预测时间点，s0(2)＝0.999518，s0(3)＝0.998680，s0(4)＝0.998059，s0(5)＝0.997386。

8、进一步地，通过β系数将风险预测模型转换为风险评分，不同变量的对应得分如下：

9、

10、

11、当总分为0-6时，为低风险人群，当总分为7-12时，为中风险人群，当总分为13-15时，为高风险人群。

12、根据本发明实施例的第二方面，本发明提供一种如上所述的融合血清学、病理学、人口学参数的胃癌前疾病癌变风险预测模型的构建方法，包括：

13、收集受检者的临床资料，分为训练队列和验证队列；

14、采用残差图法检验比例风险假定，lasso回归筛选拟合优度最佳的风险预测因子，cox回归建立风险预测模型；

15、在验证队列中对风险预测模型进行验证；

16、其中，所述风险预测因子为性别、年龄、饮酒、pgr、病理诊断。

17、进一步地，所述临床资料包括：

18、人口学和流行病学信息，所述人口学和流行病学信息包括个人基本信息、生活方式、上消化道症状、消化系统疾病史及胃癌家族史；

19、血清学标志物信息：血清中pgⅰ、pgⅱ、胃泌素17和幽门螺杆菌抗体的含量，以及pgⅰ与pgⅱ的含量比值；

20、病理学诊断结果，所述病理学诊断结果包括gs、ge/gu、gp、sag、ga、gim、lgin、hgin或gc。

21、根据本发明实施例的第三方面，本发明提供一种融合血清学、病理学、人口学参数的胃癌前疾病癌变风险预测系统，包括：

22、输入单元：用于输入待评估者的性别、年龄、饮酒、pgr以及病理诊断；

23、分析单元：由如上所述的风险预测模型对所述输入单元的信息进行分析；

24、输出单元：输出待评估者的胃癌前疾病癌变风险预测结果。

25、进一步地，所述输入单元、分析单元和输出单元通过有线和/或无线的方式连接。

26、本发明实施例具有如下优点：

27、训练队列中，schoenfeld残差评价cox模型比例风险假定总体满足比例风险假定(p＝0.4167)，且主要协变量均满足比例风险假定(p>0.05)。通过最lasso回归筛选预测因子，最终包含性别、年龄、饮酒、pgⅰ/pgⅱ比值、病理诊断共5个变量。区分度评价结果显示：训练队列c-index为0.824(95％ci:0.761-0.887)和验证队列c-index为0.780(95％ci:0.651-0.909)。校准度评价结果显示，模型预测值和实际观测值之间有较好的预测一致性(p>0.05)。临床决策曲线也显示模型有较好的临床应用价值，在0.05％的风险阈值下，有0.00784的净收益。根据β系数将模型转化为15分评分表：0-6分为低风险人群，7-12分为中风险人群，13-15分为高风险人群。中风险人群的胃癌发病概率为低风险人群的4.415倍，高风险人群的胃癌发病概率为低风险人群的20.754倍。在此基础上，我们还构建了预测的列线图和网页计算器，可以预测时间变量相关的胃癌前疾病癌变风险概率，实现模型的可视化应用。