研究背景:乳腺癌是全世界范围内严重危害女性健康的恶性肿瘤,发病率逐年上升。辅助化疗的应用很大程度上降低了患者的死亡率,但乳腺癌是一种高度异质性的疾病,并非所有患者都能从辅助化疗受益,如何筛选出需要进行辅助化疗的高危患者是临床医生面临的挑战。21基因检测是一种辅助临床医生拟定个体化治疗方案的基因检测手段,目前应用最为广泛。根据21基因检测复发风险评分,可以将乳腺癌患者分成低危、中危和高危三个患者群体,其中高危患者最可能从化疗中受益。21基因检测可能无法完全覆盖常规临床病理因素所携带的预后信息,复发风险评分和临床病理因素之间的相关性仍有待研究。同时,21基因检测存在等待时间久、费用高昂的限制。现有的21基因检测预测模型主要针对西方国家患者,当患者群体改变时,其预测能力有待验证。因此,建立基于亚洲患者的21基因检测预测模型可以辅助临床医生制定个体化治疗方案。目的:本研究通过收集整理激素受体阳性、HER-2阴性且进行过21基因检测患者的临床病理资料和超声资料,建立基于亚洲患者的多中心研究。运用统计学方法筛选可以预测复发风险评分的预测因子,构建预测模型,预测患者21基因检测复发风险评分高危风险。材料与方法:收集整理来自吉林大学第二医院、首尔峨山医院和首尔国立大学医院三个机构的患者资料,建立多中心研究。按统一的纳入标准和排除标准进行筛选,一共入组209例激素受体阳性、HER-2阴性、腋窝淋巴结阴性且进行过21基因检测的乳腺癌患者。利用单因素分析研究复发风险评分与临床病理因素及超声指标的相关性。利用logistic多因素回归分析,筛选21基因检测复发风险评分高危的独立预测因子,应用R语言建立预测模型。通过ROC曲线和DCA曲线评价预测模型的区分度和净收益,利用bootstrap法验证预测模型的准确性。结果:21基因检测复发风险评分预测模型包含4个独立预测因子:PR、组织学分级、肿瘤方向和脉管浸润,预测模型的AUC值为0.897。决策分析曲线显示了预测模型良好的临床实用性,通过bootstrap法验证预测模型,预测模型的验证Cindex为0.878,准确性良好。结论:本研究构建的预测模型是一种以常规临床病理因素和超声指标为预测因子的预测工具。PR、组织学分级、肿瘤方向和脉管浸润可以作为21基因检测复发风险评分高危的独立预测因子,预测模型在预测患者复发风险评分上具有良好的准确性。