ER+乳腺癌预后分析：Cox模型、LASSO与生存树结合

"这篇文章探讨了使用Cox比例风险回归模型、LASSO（最小绝对收缩和选择算子）以及生存树方法对ER+（雌激素受体阳性）乳腺癌患者预后的预测。研究旨在筛选出与ER+乳腺癌复发密切相关的基因，并利用这些基因对患者进行风险分类，以优化辅助治疗策略。文章通过分析基因芯片数据，首先用Cox模型初筛基因，接着用LASSO方法进一步缩小到关键基因，并用生存树进行预测和分类。测试集的结果证实了筛选基因的有效性，表明该模型在预测ER+乳腺癌复发风险方面表现出良好性能。" 在这篇首发论文中，作者王莉和张娟关注的是ER+乳腺癌患者的预后预测问题。传统分期方法在预测这类癌症的治疗结果时存在不足，因此他们寻求更精确的生物标志物来区分患者的风险等级。首先，他们利用Cox比例风险回归模型，这是一种广泛用于生存分析的方法，可以评估不同因素（如特定基因表达水平）对生存时间的影响。通过对ER+乳腺癌的基因芯片数据进行分析，初步筛选出999个可能与复发相关的基因。 接下来，为了减少特征数量并提高模型的预测精度，研究团队采用了LASSO回归。LASSO是一种变量选择技术，能通过正则化减少模型过拟合，同时消除不重要的特征。在这个过程中，LASSO进一步精简了基因列表，最终确定了5个关键基因。 随后，这5个基因被用于构建生存树模型。生存树是一种非参数方法，可以将患者分成具有不同预后的群体。生存树分析基于预后事件（如乳腺癌复发）的发生时间和相关特征，将患者分入高风险和低风险组别。 论文结果显示，通过Kaplan-Meier曲线和对数秩检验，低风险组和高风险组ER+乳腺癌患者的无复发生存率有显著差异。这表明所建立的模型在预测复发风险上是有效的。 最后，作者指出，虽然模型表现出良好的预测性能，但筛选出的基因还需要进一步的实验验证，以确认它们在乳腺癌发展中的确切作用。这些基因的发现可能有助于开发针对个体患者的个性化治疗方案，避免不必要的治疗，提高治疗效率。 这篇论文通过综合运用统计学方法和生物信息学工具，为ER+乳腺癌的预后预测提供了一种新的可能性，有望改善临床决策过程和患者的治疗路径。