胶质母细胞瘤预后评价的数学模型

发布时间：2017-09-16 08:23

  本文关键词：胶质母细胞瘤预后评价的数学模型

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【摘要】：目的. 为了能够评价胶质母细胞瘤(Glioblastoma, GBM)患者的预后情况,本研究分析了胶质母细胞瘤患者预后相关的临床特征,从中提取出显著相关的预后因素,依此建立一种评估胶质母细胞瘤患者预后的数学模型,以期科学、客观、有效地评价胶质母细胞瘤患者的预后状况,指导临床医生制定并优化诊疗方案,提高患者生存质量。 方法 选取2007～2011年间在中南大学湘雅医院神经外科采取手术治疗、术后病理证实为胶质母细胞瘤的119例患者资料,回顾性分析患者的临床特点、病理特点及治疗情况。采用Kaplan-Meier单因素分析筛选出预后相关因素,再通过COX生存分析对相关的单因素进行多因素分析,确定与预后相关的临床特征,根据这些临床特征的回归系数和相对危险度建立一个评价数学模型,称之为胶质母细胞瘤个体预后指数(GBM Personal Prognosis Index, GBMPI),按照计分标准将每位患者进行预后评价,研究各个危险组患者的中位生存期、生存率的差别,并用Log-Rank方法进行检验。 结果 (1)119例患者,中位年龄48岁(范围8-73岁),男女比例1.83：1,术前ECOG评分(机能状况评分)≥3分者35例(29.4%),患者居住于城镇与乡村比例1.09：1,病灶位于单侧92.4%,病灶累及多个脑叶(≥两个脑叶)38.6%,肿瘤直径≤5cm占58.9%,原发性胶质母细胞瘤90.8%,术中快速病检与术后石蜡病检符合率为38.7%,病灶全切82.4%,术后接受放化疗患者69.7%,患者中位生存时间15.4个月(95%CI：12.8-17.9个月),1年期生存率60.5%,2年期生存率26.8%。 (2)经Kaplan-Meier单因素分析筛选预后相关因素为：年龄、术前ECOG评分、临床病理分型(原发性与继发性GBM); COX多因素分析后亦认为此三个因素与预后评价显著相关,根据三个因素的回归系数和相对危险度建立预后评价数学模型：胶质母细胞瘤个体预后指数(GBMPI)=年龄+ECOG评分+临床病理分型(其中年龄60岁得0分,年龄≥60岁得1分；ECOG0/1得0分,ECOG2得2分,ECOG3/4得4分；继发性GBM得0分,原发性GBM得2分；将上述分项得分相加获得预后指数),根据预后指数确定3个风险组,分别为低危(预后指数0～2分)、中危(3-4分)和高危组(5-7分)；依据此评价模型对所有患者进行分组研究,低危、中危、高危三个组别的中位生存期依次为20.6、19.1和9.7个月,2年期生存率分别为47.4%、32.2%和2.4%,经Log-Rank法进行检验,各个组别存在显著差异,有统计学意义。 结论 本研究对单中心临床数据进行分析,分别从患者的临床特点、病理特点和治疗情况三方面描述胶质母细胞瘤患者的临床特征。经统计学方法得出预后相关因素为：年龄、ECOG评分和临床病理分型,建立患者预后评价的数学模型,量化患者预后情况,为临床医生提供科学、客观、有效的参考意见,评价胶质母细胞瘤患者的病情及指导治疗。 目的 通过免疫组化技术检测GBM中EGFR、P53蛋白的表达情况,分析两者表达量及相互间关系,试图建立基于EGFR、P53的GBM分子病理诊断方法,改良GBM预后评价模型,从而客观、有效地指导GBM患者进行综合治疗和评价预后情况。 方法 应用免疫组化技术分别检测37例GBM和5例正常脑组织中EGFR、P53蛋白表达,分析其与原发性、继发性GBM分型之间的关系,使用Fisher判别模型建立GBM分子病理诊断方法,将其代替传统的临床病理诊断方法,改良GBM预后评价的数学模型。 结果 (1) EGFR蛋白在原发性GBM中表达率为65%,P53蛋白在继发性GBM中表达率为94.1%；EGFR(+)P53(-)大多数出现在原发性GBM中,占50%,而EGFR(-)P53(+)多出现在继发性GBM中,占82.4%。 (2)依据Fisher判别式建立GBM判别模型,本研究称之为GBM分子病理诊断法,即ZGBm=-1.282×EGFR+0.108×P53-0.162(其中ZGBM代表GBM判别值,Y平均为平均质心处函数值0.141,EGFR和P53为免疫组化标记指数；ZGBM小于Y平均,为原发性GBM;ZGBM大于Y平均,为继发性GBM;ZGBM等于Y平均,可判断为任意一型)。此模型经过验证组检验,其有效率为90%。 (3)将GBM分子病理诊断法代替GBM临床诊断法,改良GBM预后评价数学模型为：GBM个体预后指数=年龄+ECOG评分+分子病理分型(其中年龄60岁得0分,年龄≥60岁得1分；ECOG0/1得0分,ECOG2得2分,ECOG3/4得4分；ZGBM大于Y平均得0分,ZGBM小于Y平均得2分,ZGBM等于Y平均则根据具体情况判断；将上述分项得分相加获得预后指数)。 结论 EGFR、P53蛋白分别在原发性、继发性GBM中高表达；EGFR(+)P53(-)大多数出现在原发性GBM中,而EGFR(-)P53(+)多出现在继发性GBM中。根据Fisher判别模型建立的GBM分子病理诊断方法可以有效地区别原发性、继发性GBM,从而最大程度上避免GBM临床诊断法的主观性。改良后的GBM预后评价模型更加客观地指导GBM患者进行综合治疗和评价预后情况。
【关键词】：胶质母细胞瘤 临床特征 生存分析 预后模型 胶质母细胞瘤 免疫组化 判别分析
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R739.4
【目录】：

• 中文摘要4-9
• ABSTRACT9-15
• 缩略词15-16
• 导言16-17
• 第一部分 胶质母细胞瘤的临床特征及预后评价的数学模型17-44
• 前言17-19
• 材料与方法19-22
• 结果与分析22-32
• 讨论32-39
• 结论39-40
• 参考文献40-44
• 第二部分 EGFR、P53在判别原发性/继发性GBM的作用及GBM预后评价数学模型的改良44-64
• 前言44-46
• 材料和方法46-50
• 结果与分析50-55
• 讨论55-59
• 结论59-60
• 参考文献60-64
• 综述64-89
• 参考文献79-89
• 致谢89

【共引文献】

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本文编号：861936