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07.14-07.20 臨床預(yù)測模型研究頂刊快報

發(fā)布時間:  2025-07-25 17:00:30

THE LANCET  2025/07/14-2025/07/20

1. 開發(fā)和驗證一種預(yù)測移植后一年急性乙型肝炎肝衰竭死亡率的新型預(yù)后模型:一項全國性、多中心、隊列研究  07.17  eClinicalMedicine

2. 探索乳腺癌個性化新輔助治療選擇策略:可解釋的多模態(tài)反應(yīng)模型  07.17  eClinicalMedicine


Nature  2025/07/14-2025/07/20

1. 免疫診斷血漿氨基酸殘留生物標(biāo)志物可早期檢測癌癥并預(yù)測治療反應(yīng)  07.14  Nature Communications





THE LANCET



1.開發(fā)和驗證一種預(yù)測移植后一年急性乙型肝炎肝衰竭死亡率的新型預(yù)后模型:一項全國性、多中心、隊列研究

Development and validation of a novel prognostic model to predict 1-year post-transplant mortality for acute-on-chronic hepatitis B liver failure: a nationwide, multicentre, cohort study

(1)背景:該研究聚焦于乙型肝炎病毒相關(guān)的急性慢性肝衰竭(HBV-ACLF),這是一種以突發(fā)性肝功能失代償和多器官衰竭為特征的嚴(yán)重疾病,在中國尤其常見,占肝移植(LT)適應(yīng)癥的15.3%。因此,本研究旨在開發(fā)一種整合受體和移植物因素的新型預(yù)后模型,以優(yōu)化候選者篩選和器官分配策略,減少徒勞移植(定義為5年生存率低于50%)。

(2)解釋:該研究通過全國多中心回顧性隊列,開發(fā)并驗證了HBV-ACLF LT(HALT)模型。該模型基于Cox回歸分析識別出5個獨立風(fēng)險因素:受體年齡(>55歲,HR=2.74)、器官衰竭數(shù)量(HR=1.32)、動脈乳酸濃度(HR=1.60)、移植物來源(循環(huán)死亡供體[DCD] vs. 腦死亡供體[DBD],HR=1.61)和冷缺血時間(CIT>10小時,HR=1.08)。HALT模型公式為:0.475 × DCD + 0.074 × CIT + 0.274 × OF數(shù) + 0.469 × ln(乳酸) + 1.01 × 年齡。在外部驗證隊列中,其預(yù)測1年移植后死亡率的C-index(0.791)顯著優(yōu)于現(xiàn)有8種模型(C-index 0.529-0.627),且校準(zhǔn)曲線和決策曲線分析顯示更優(yōu)的臨床實用性。研究進(jìn)一步通過風(fēng)險分層(低、中、高風(fēng)險移植物)和列線圖量化不同移植物-受體組合的死亡率,例如最嚴(yán)重患者(年齡>55歲、器官衰竭≥3、乳酸≥2.5 mmol/L)接受高風(fēng)險移植物(DCD且CIT>10小時)時,1年死亡率高達(dá)85.6%,突顯該模型在避免徒勞移植和優(yōu)化器官分配中的價值。

 2.探索乳腺癌個性化新輔助治療選擇策略:可解釋的多模態(tài)反應(yīng)模型

Exploring personalized neoadjuvant therapy selection strategies in breast cancer: an explainable multi-modal response model

(1)背景:該研究的背景聚焦于當(dāng)前乳腺癌新輔助治療(NAT)方案選擇中的局限性和臨床需求?,F(xiàn)有指南主要依據(jù)癌癥階段和分子亞型(如雌激素受體/孕激素受體(ER/PR)狀態(tài)和人表皮生長因子受體2(HER2)狀態(tài))來標(biāo)準(zhǔn)化治療方案,例如對HER2陽性患者使用化療聯(lián)合HER2抗體、對三陰性患者使用蒽環(huán)類聯(lián)合紫杉烷類方案。然而,這種方法未充分考慮患者個體間的異質(zhì)性(如影像學(xué)、病理學(xué)和臨床特征的差異),導(dǎo)致治療效率低下或過度治療(如不必要的毒性暴露)。該模型利用對比語言-圖像預(yù)訓(xùn)練(CLIP)技術(shù)對齊多模態(tài)數(shù)據(jù),通過產(chǎn)品專家(PoE)方法融合特征分布,以優(yōu)化決策并減少偏差,為未來個性化治療提供基礎(chǔ)。。

(2)解釋:通過多模態(tài)響應(yīng)模型(整合臨床數(shù)據(jù)、DCE-MRI和醫(yī)療報告),研究成功預(yù)測了pCR和生存風(fēng)險評分,識別出在現(xiàn)有治療方案下預(yù)后不良的患者亞組(如高風(fēng)險三陰性患者,其風(fēng)險比[HR]達(dá)3.54)。這為個性化方案推薦提供了依據(jù):模型將患者分為三組(低毒性方案、高毒性方案或臨床試驗),例如對可能實現(xiàn)pCR的患者推薦降階治療(如單HER2抗體替代多抗體方案),從而減少20%的過度治療;同時,對高風(fēng)險患者建議升級治療或參與臨床試驗,以避免療效不足。然而,這些推薦在生存結(jié)局上未顯示出統(tǒng)計顯著差異(如HER2陽性患者臨床試驗組的HR為2.22,置信區(qū)間跨越1),原因包括隨訪時間較短(中位4.4-4.9年)和ER/PR陽性腫瘤的晚期復(fù)發(fā)風(fēng)險。





Nature



1.免疫診斷血漿氨基酸殘留生物標(biāo)志物可早期檢測癌癥并預(yù)測治療反應(yīng)

Immunodiagnostic plasma amino acid residue biomarkers detect cancer early and predict treatment response

(1)介紹:本文旨在開發(fā)一種創(chuàng)新的免疫診斷平臺,通過檢測血漿中特定氨基酸殘基生物標(biāo)志物的濃度變化,捕捉腫瘤免疫監(jiān)視的獨特信號。傳統(tǒng)液體活檢(如ctDNA)在早期癌癥檢測中因信號微弱(尤其Stage I漏檢率高達(dá)76-92%)和無法預(yù)測治療響應(yīng)而受限。本研究提出一種新策略:利用氨基酸濃度特征(AACS)量化免疫系統(tǒng)對腫瘤的反應(yīng)。該方法通過測量五種關(guān)鍵氨基酸(半胱氨酸、游離半胱氨酸、賴氨酸、色氨酸、酪氨酸)的總濃度,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)分析,克服傳統(tǒng)蛋白質(zhì)組學(xué)的高變異性問題。其核心目標(biāo)是實現(xiàn)多癌種早期檢測(MCED)和個體化治療響應(yīng)預(yù)測,填補(bǔ)免疫反應(yīng)在診斷領(lǐng)域的空白。

(2)結(jié)果:研究在170名參與者中驗證了AACS平臺的臨床價值。在97例樣本中(77例癌癥患者,20例健康人),AACS模型區(qū)分癌癥與健康的AUROC達(dá)0.95,敏感性78%、特異性100%(假陽性率0%)。癌癥、健康、自身免疫疾?。ㄈ珙愶L(fēng)濕關(guān)節(jié)炎)及感染(如COVID-19)的AACS模式顯著差異(p<0.0001),證明其對癌癥特異性免疫響應(yīng)的識別能力。在33例晚期乳腺癌患者中,基線AACS成功預(yù)測CDK4/6抑制劑治療反應(yīng)(p<0.05),準(zhǔn)確識別98%的應(yīng)答者(陽性預(yù)測值100%)。



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