乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的建立及应用

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目的:筛选乳腺癌新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NCT)临床疗效的预测因子,建立预测模型,为临床治疗决策提供参考.方法:92例浸润性乳腺癌患者,随机抽取72例为观察组,20例为验证组,接受以紫衫类药物为基础的不少于4个周期NCT.采用RECIST 1.1标准评估疗效,分为有效组(CR+PR)和无效组(SD+PD).采用单因素分析观察组年龄、绝经状态、肿瘤大小、ER、PR、HER2、Ki67、分子分型等临床病理特征与疗效的关系,将有统计学意义的临床病理特征纳入多因素Logistic回归分析,计算疗效预测模型,随后在验证组中进行验证.结果:单因素分析显示,肿瘤大小、ER、Ki67及分子分型与NCT疗效有关(P<0.05),多因素回归分析显示Ki67及分子分型是乳腺癌NCT临床疗效的独立预测因子(P<0.05),据此建立NCT疗效的预测公式.预测模型ROC曲线下面积0.803(95%CI0.702,0.903).验证组对预测模型进行验证,显示敏感度70.0%,特异度80.0%,阳性预测值77.8%,阴性预测值72.7%.不同分子分型中Lumina1 A型NCT疗效最差,Erb-B2过表达型疗效最好.结论:Ki67和分子分型是乳腺癌NCT临床疗效的独立预测因子,本研究建立的乳腺癌疗效预测模型可较好地预测NCT疗效.
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