喉癌治疗后复发的影响因素分析及预测模型构建

作者：郭珊珊; 杨文婧; 许丽萍; 陶倩; 王欢; 王书谦^*

来源：山东医药, 2023, 63(33): 27-31.

• 肿瘤复发
• 喉癌
• 细胞骨架蛋白4
• N-乙酰氨基半乳糖转移酶2
• 跨膜蛋白2
• 预测模型

目的 分析喉癌（LC）治疗后复发的影响因素，并构建LC治疗后复发的预测模型。方法 接受手术切除、放化疗或靶向治疗等治疗方案的LC患者80例，按照随访期内复发情况分为复发组17例、未复发组63例。收集患者的年龄、性别、体质量指数（BMI）、吸烟史、饮酒史、LC家族史、基础疾病、肿瘤分期、肿瘤位置、肿瘤病理分型、肿瘤直径、肿瘤浸润深度、治疗方案等基本资料，采用qRT-PCR法检测血清细胞骨架蛋白4(CKAP4)、N-乙酰氨基半乳糖转移酶2(pp-GalNAc-T2)、跨膜蛋白2(TMEM2)mRNA。采用COX回归分析法分析LC患者治疗后复发的影响因素，采用Logistic回归分析法构建LC治疗后复发的预测模型，采用受试者工作特征曲线（ROC）评估预测模型对LC治疗后复发的预测价值。结果 复发组患者肿瘤分期Ⅲ～Ⅳ期占比、血清CKAP4 mRNA相对表达量、血清pp-GalNAc-T2 mRNA相对表达量、血清TMEM2 mRNA相对表达量均显著高于未复发组（P均<0.05）。血清CKAP4 mRNA相对表达量、血清pp-GalNAc-T2 mRNA相对表达量、血清TMEM2 mRNA相对表达量是LC患者治疗后复发的影响因素（P均<0.05）。构建了LC治疗后复发的预测模型，预测概率=-8.967+0.724×血清CKAP4 mRNA相对表达量+0.081×血清pp-GalNAc-T2 mRNA相对表达量+1.132×血清TMEM2 mRNA相对表达量。预测模型的ROC结果显示，该模型对于LC治疗后复发具有较好的预测价值（AUC=0.872,95%CI=0.779～0.962,Cut off值≥0.229,P<0.001），该模型预测LC治疗后复发的灵敏度为88.23%、特异度为79.36%、阴性预测值为96.13%、阳性预测值为53.57%。结论血清CKAP4mRNA相对表达量、血清pp-GalNAc-T2mRNA相对表达量、血清TMEM2 mRNA相对表达量是LC患者治疗后复发的影响因素，基于上述影响因素构建的预测模型对LC治疗后复发具有较高的预测价值。

• 单位
  沧州市人民医院