【摘 要】
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目的:筛选非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）预后相关的血浆微小RNAs（micro RNAs,mi RNAs）,基于数据挖掘技术构建NSCLC预后预测模型并进行评价,筛选最佳模型。方法:1.研究对象:原发性NSCLC患者69例,经患者知情同意后,对患者进行问卷调查、采集外周血和预后随访。2.研究方法:采用荧光定量PCR方法检测11种血浆mi RNAs（
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目的:筛选非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）预后相关的血浆微小RNAs（micro RNAs,mi RNAs）,基于数据挖掘技术构建NSCLC预后预测模型并进行评价,筛选最佳模型。方法:1.研究对象:原发性NSCLC患者69例,经患者知情同意后,对患者进行问卷调查、采集外周血和预后随访。2.研究方法:采用荧光定量PCR方法检测11种血浆mi RNAs（mi R-16、mi R-21、mi R-20a、mi R-210、mi R-145、mi R-126、mi R-223、mi R-197、mi R-30a、mi R-30d、mi R-25）的相对表达水平。3.统计学分析:使用SPSS 25.0对数据进行统计分析。生存时间以T50(T75,T25)表示。采用Mann-Whitney U检验对非正态定量资料进行分析。采用Kaplan-Meier绘制生存曲线,log-rank检验进行整体生存曲线的比较,运用COX比例风险回归模型筛选肺癌预后有相关的因素。分别运用Fisher判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、决策树（Decision Tree,DT）C5.0、支持向量机（Support Vector Machines,SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANN）、贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Networks,BNN）等数据挖掘技术,建立NSCLC患者预后预测模型。结果:1.Log-rank检验分析结果显示3个mi RNAs（mi R-210、mi R-197和mi R-30a）、TNM分期对NSCLC患者预后有影响。2.COX比例风险回归分析显示吸烟（HR=2.406,95%CI=1.256-4.611）、III-IV期（HR=5.389,95%CI=2.290-12.684）、mi R-20a（HR=4.420,95%CI=1.760-11.100）和mi R-197高表达（HR=3.828,95%CI=1.778-8.245）、mi R-145（HR=0.286,95%CI=0.116-0.709）和mi R-30a低表达（HR=0.307,95%CI=0.133-0.706）是NSCLC患者预后的独立危险因素。3.数据挖掘模型的评价结果:BNN模型的准确度为62.50%（AUC=0.603,95%CI=0.335-0.883）,预测效果较差。ANN和Fisher判别分析模型预测效果一般,模型的预测准确度分别为81.25%（AUC=0.817,95%CI=0.549-0.962）和75.00%（AUC=0.746,95%CI=0.472-0.925）。SVM模型的准确度为87.50%（AUC=0.889,95%CI=0.634-0.989）,预测效果较好。DT C5.0模型的预测准确度为93.75%（AUC=0.929,95%CI=0.685-0.997）,预测效果最好。结论:1.人血浆中4个mi RNAs（mi R-20a、mi R-145、mi R-197、mi R-30a）与NSCLC预后密切相关,mi R-20a和mi R-197高表达、mi R-145和mi R-30a低表达与NSCLC较差的预后相关。2.基于血浆4个mi RNAs（mi R-20a、mi R-145、mi R-197和mi R-30a）、吸烟、TNM分期建立NSCLC预后预测模型,与LDA、SVM、ANN、BNN模型相比,DT C5.0模型对NSCLC预测的效果最好。
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