无监督聚类分析揭示了系统性炎症指标在局部晚期宫颈癌患者接受化放疗后的预后中的作用

本回顾性研究纳入152例局部晚期宫颈癌化疗放疗患者，通过凝聚式层次聚类分析揭示炎症指标（SII、LLR、ANRI等）与血液参数（血红蛋白、白细胞计数）对预后的分层价值。结果显示，最优聚类数为2，两组在局部控制率（93.5% vs 92.7%）、无病生存率（72.0% vs 72.0%）和总生存率（93.1% vs 70.8%）方面存在显著差异（p<0.05）。Cox回归分析表明，聚类1患者生存优势更显著（HR=2.16-3.88）。

　　

摘要

背景与目的

本研究旨在利用无监督聚类机器学习方法预测接受化学放疗（CRT）的局部晚期宫颈癌（LACC）患者的治疗效果和生存情况。

材料与方法

这项回顾性研究基于152名连续患者的队列。治疗方案包括对盆腔进行外照射放疗，并结合腔内近距离放疗，以在肿瘤部位达到85–90吉瑞（Gy）的总等效剂量。在CRT之前记录了患者的年龄、体重指数、标准血液检查和全血细胞计数等数据。分析了多种炎症指标，包括中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、血小板-淋巴细胞比值（PLR）、白细胞-淋巴细胞比值（LLR）、系统性免疫炎症指数（SII）以及天冬氨酸氨基转移酶（AST）与中性粒细胞比值指数（ANRI）。基于这些协变量，采用基于聚类层次聚类（AHC）算法的无监督聚类方法对患者进行分组。比较了不同患者组在局部控制（LC）、无病生存期（DFS）、无远处转移生存期（DMFS）和总生存期（OS）方面的差异。通过Cox比例风险回归分析来评估各组与临床结果之间的关系。

结果

聚类分析显示最佳聚类数为两个。方差分析表明，对聚类分离贡献最大的变量是SII、LLR、ANRI、PLR、NLR、血红蛋白和白细胞计数。两组病变在局部控制（LC，p < 0.001）、无病生存期（DFS，p = 0.019）和总生存期（OS，p = 0.017）方面存在显著差异。2年时，第1组和第2组的局部控制率分别为93.5%和93.1%，无病生存率分别为72.0%和72.0%，总生存率分别为92.7%和70.8%。在未调整的Cox模型中，第1组患者表现出更高的局部控制率（HR 3.88 [95% CI 1.80–8.37]；p = 0.001）、无病生存率（HR 1.97 [95% CI 1.10–3.51]；p = 0.022）和总生存率（HR 2.16 [95% CI 1.13–4.14]；p = 0.021）。

结论

本研究强调了血液参数和炎症指标在LACC风险分层中的预测价值。无监督聚类方法能够以显著的性能对治疗结果进行分层。