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目的：⑴探讨Ⅱ期非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer，NSCLC)患者术后的预后因素。⑵建立Ⅱ期NSCLC患者术后的个体化预后预测的数学模型。
方法：①对234例Ⅱ期NSCLC术后患者的临床资料进行预后分析。②利用组织芯片技术及免疫组化方法检测了196例Ⅱ期NSCLC肿瘤组织中32种分子标记物的表达情况，并分析了肿瘤标记物的表达情况对Ⅱ期NSCLC预后的影响。③利用数据挖掘技术，建立Ⅱ期NSCLC患者术后的个体化预后预测的数学模型。
结果：⑴Kaplan-Meier单因素分析发现临床指标中年龄、胸痛、吸烟指数、肿瘤直径、肿瘤体积、清扫的淋巴结总数、N1淋巴结转移度、清扫N2的总数、清扫N2淋巴结的站数，术前血清CEA，术前PaCO2、术前PaO2、术前SaO2、住院时间、术后辅助放疗，共15种指标对Ⅱ期NSCLC预后有统计学意义。进一步的多因素分析发现年龄、胸痛、吸烟指数、肿瘤体积、清扫的淋巴结总数、N1淋巴结转移度，共6项指标是影响Ⅱ期NSCLC预后的独立因素。⑵Kaplan-Meier单因素分析发现32种分子指标中CEA、Bcl-2、Cox-2、EMA、MMP-2、p53、TIMP-1、β-Catenin、TGF-β、CyclinD1、p63，共11种指标对Ⅱ期NSCLC预后有统计学意义。进一步的多因素分析发现CEA、Bcl-2、p53、TIMP-1、β-Catenin、CyclinD1，共6种指标是影响Ⅱ期NSCLC预后的独立因素。⑶对在Kaplan-Meier单因素分析中有意义的15种临床指标及多基因同时联合表达计分，进行多因素分析发现年龄、吸烟指数、肿瘤体积、清扫的淋巴结总数、术前PaCO2和多基因联合表达计分共6项指标是影响Ⅱ期NSCLC预后的独立因素。⑷利用数据挖掘的方法，从所有临床指标及分子指标中组合构建出Ⅱ期NSCLC患者术后的个体化预后预测模型SVM-Ⅱ对测试集78例患者进行了5年生存的预后预测，敏感度为78.8％，特异度为64.4％，阳性预测值为61.9％，阴性预测值为80.6％，总的预测正确率为70.5％。
结论：①年龄、胸痛、吸烟指数、肿瘤直径、肿瘤体积、清扫的淋巴结总数、N1淋巴结转移度、清扫N2的总数、清扫N2淋巴结的站数，术前血CEA，住院时间、术后辅助放疗、术前PaCO2、术前PaO2、术前SaO2，共15种临床指标可能与Ⅱ期NSCLC患者预后有关。②CEA、Bcl-2、Cox-2、EMA、MMP-2、p53、TIMP-1、β-Catenin、TGF-β、CyclinD1、p63，共11种分子指标可能与Ⅱ期NSCLC患者预后有关。③年龄、吸烟指数、肿瘤体积、清扫的淋巴结总数、术前PaCO2和多基因联合表达计分，共6项指标是影响Ⅱ期NSCLC预后的独立因素。④利用数据挖掘方法可以较好的实现对Ⅱ期NSCLC患者的个体化预后预测。