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免疫-炎症-纤维蛋白原评分作为接受根治性胃切除术的胃癌患者的新预后生物标志物:一项多中心研究
《World Journal of Surgical Oncology》:Immune-inflammatory-fibrinogen score as a novel prognostic biomarker in patients with gastric cancer undergoing radical gastrectomy: a multicenter study
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月02日 来源:World Journal of Surgical Oncology 2.5
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摘要背景胃癌(GC)的进展涉及免疫反应、炎症和凝血机制的变化。相关生物标志物的预后价值尚不明确。本研究旨在开发一种新的免疫-炎症-纤维蛋白原评分(FSL评分),以预测接受根治性胃切除术的胃癌患者的预后。方法回顾性分析了401名参与随机对照试验(2015–2016年;Clinica
胃癌(GC)的进展涉及免疫反应、炎症和凝血机制的变化。相关生物标志物的预后价值尚不明确。本研究旨在开发一种新的免疫-炎症-纤维蛋白原评分(FSL评分),以预测接受根治性胃切除术的胃癌患者的预后。
回顾性分析了401名参与随机对照试验(2015–2016年;ClinicalTrials.gov: NCT02327481)的胃癌患者的临床病理数据,这些数据被用作训练队列,其中173名患者被纳入外部验证。通过Cox回归分析术前血液学标志物来构建FSL评分,并评估其与总生存期(OS)和无复发生存期(RFS)的关联。开发了一个结合FSL评分和临床病理因素的诺模图,并使用C指数、时间依赖性AUC、校准曲线、AIC、BIC和决策曲线分析(DCA)进行评估,并将其与AJCC第8版TNM分期系统进行了比较。
FSL评分较高的患者3年总生存期(训练队列:87.4% vs 71.3%,p = 0.001;验证队列:68.4% vs 42.6%,p = 0.009)和无复发生存期(训练队列:81.0% vs 67.6%,p = 0.001;验证队列:72.4% vs 54.9%,p = 0.025)显著更好。FSL评分能够独立预测总生存期和无复发生存期(所有p < 0.05)。结合FSL评分、术前CEA水平、pT分期、pN分期和术后化疗的诺模图在总生存期(C指数:0.806 vs 0.757;AIC:1378.25 vs 1395.73;BIC:1390.49 vs 1394.10)和无复发生存期(C指数:0.803 vs 0.763;AIC:1310.10 vs 1319.08;BIC:1320.11 vs 1322.26)方面的表现优于TNM系统,其区分度、校准能力和临床实用性通过DCA和外部验证得到证实。
FSL评分是接受根治性胃切除术的胃癌患者的一个有前景的预后生物标志物。所提出的诺模图能够实现准确和个性化的生存预测。
胃癌(GC)的进展涉及免疫反应、炎症和凝血机制的变化。相关生物标志物的预后价值尚不明确。本研究旨在开发一种新的免疫-炎症-纤维蛋白原评分(FSL评分),以预测接受根治性胃切除术的胃癌患者的预后。
回顾性分析了401名参与随机对照试验(2015–2016年;ClinicalTrials.gov: NCT02327481)的胃癌患者的临床病理数据,这些数据被用作训练队列,其中173名患者被纳入外部验证。通过Cox回归分析术前血液学标志物来构建FSL评分,并评估其与总生存期(OS)和无复发生存期(RFS)的关联。开发了一个结合FSL评分和临床病理因素的诺模图,并使用C指数、时间依赖性AUC、校准曲线、AIC、BIC和决策曲线分析(DCA)进行评估,并将其与AJCC第8版TNM分期系统进行了比较。
FSL评分较高的患者3年总生存期(训练队列:87.4% vs 71.3%,p = 0.001;验证队列:68.4% vs 42.6%,p = 0.009)和无复发生存期(训练队列:81.0% vs 67.6%,p = 0.001;验证队列:72.4% vs 54.9%,p = 0.025)显著更好。FSL评分能够独立预测总生存期和无复发生存期(所有p < 0.05)。结合FSL评分、术前CEA水平、pT分期、pN分期和术后化疗的诺模图在总生存期(C指数:0.806 vs 0.757;AIC:1378.25 vs 1395.73;BIC:1390.49 vs 1394.10)和无复发生存期(C指数:0.803 vs 0.763;AIC:1310.10 vs 1319.08;BIC:1320.11 vs 1322.26)方面的表现优于TNM系统,其区分度、校准能力和临床实用性通过DCA和外部验证得到证实。
FSL评分是接受根治性胃切除术的胃癌患者的一个有前景的预后生物标志物。所提出的诺模图能够实现准确和个性化的生存预测。