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1支持向量机预测食管鳞癌患者术后生存期显示文摘目的应用支持向量机(support vector machine,SVM)建立食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)术后生存期预测模型并评估该模型判断ESCC生存期的效能。方法随访168例接受根治性手术治疗的ESCC患者,分析ESCC临床病理特征和14-3-3σ、热休克蛋白gp96、巨噬细胞移动抑制因子(migration inhibitory factor,MIF)等3个蛋白的表达规律与ESCC生存期的相关性;应用Matlab软件进行SVM运算,对训练组128例ESCC患者建立最优预后分类模型ESCC-SVM,并用测试组40例患者验证分类效率,ROC曲线分析ESCC-SVM及其他预后相关因子对高低死亡风险ESCC的识别能力。结果 ESCC-SVM由性别、T分期、组织学分级、淋巴结转移、TNM分期、14-3-3σ和gp96等7个最优属性组成,该模型区分训练组和测试组ESCC五年整体生存率的最大AUC分别为0.96、0.86、准确率分别为97.7%、90.0%,明显优于目前临床应用的TNM分期(准确率分别为62.5%、67.5%)及其他各临床病理属性。Cox多因素比例风险回归模型分析发现年龄、T分期、gp96和ESCC-SVM是影响ESCC术后生存期的独立因素。ESCC-SVM与性别、T分期、组织学分级、淋巴结转移、TNM分期和14-3-3σ均显著相关。结论本研究建立的ESCC-SVM为预后评估、临床治疗方案选择及个体化治疗提供了理论依据。张天 晁玮霞 赵云岗 王明 王广超 贺红梅 刘瑞敏 魏书堂 韩大正 朱晗 马瑾 谷娟 马远方 齐义军 2015肿瘤防治研究2015,42,8:1
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