cyclin D1表达模式深度学习识别和预测模型对HPV阴性口腔鳞状细胞癌和口咽鳞状细胞癌患者预后的预测作用

作者：杨可; 孙雅楠; 胡雅英; 吕宜楠; 郑小风; 李易玮; 张佳莉^*

来源：口腔医学研究, 2023, 39(04): 308-315.

DOI：10.13701/j.cnki.kqyxyj.2023.04.005

• cyclin D1
• 口腔鳞状细胞癌
• 口咽鳞状细胞癌
• 预后
• 深度学习

目的:通过评估cyclin D1的表达状态与HPV阴性口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma, OSCC)及口咽鳞状细胞癌(oropharyngeal squamous cell carcinoma, OPSCC)患者预后的关系，建立基于cyclin D1表达模式的图像识别评分和生存预测模型。方法:回顾性分析610例HPV阴性OSCC和OPSCC患者的临床病理资料。通过比较cyclin D1在不同评价方式以及联合p16/p53表达等多种因素评价体系下患者总体生存(OS)及无进展生存(PFS)的差异，检测cyclin D1对OSCC、OPSCC患者预后的预测作用。利用YOLOv5图像识别算法建立cyclinD1表达模式评分模型，并在此基础上用DeepHit和DeepSurv算法分别建立预后模型。结果:cyclin D1在OSCC和OPSCC癌巢中存在三级表达模式。该表达模式与OSCC(P<0.0001)、OPSCC(P<0.05)患者预后显著相关，且优于cyclin D1表达水平与患者预后的相关性。cyclin D1表达模式在OSCC(P<0.0001)及OPSCC(P<0.05)中均为独立的预后风险因素。基于cyclin D1表达模式的评分模型在测试集中的准确率达(78.48±4.31)%。在OS预测中，DeepHit算法建立的模型在测试集中的C-index为0.709±0.019,DeepSurv算法建立模型测试集中C-index为0.715±0.029。结论:基于深度学习的cyclin D1表达模式评分模型联合生存预测模型对HPV阴性OSCC和OPSCC总体生存预后具有较好的预测作用。

• 单位
  武汉大学; 武汉大学口腔医院