基于生存树的ER+乳腺癌预后预测与基因筛选

"本文介绍了使用生存树方法进行预测的原理和应用，特别是在ER+乳腺癌预后的研究中。生存树方法是对分类与回归树的扩展，适用于处理截尾生存资料，无需假设生存资料分布和限制自变量类型。通过递归分割寻找最优划分点，最大化不同子样本间的生存差异。停止规则包括样本量过小和划分无显著差异。初始树可能过度拟合，需要通过剪枝优化。在文中，作者筛选出5个基因，构建了一棵生存树，将患者分为低风险和高风险组，并在测试集中验证了其预测效果。" 生存树方法是一种预测模型，源于分类与回归树（CART），但专门针对截尾生存数据。这种方法的独特之处在于它不预先设定生存分布，也不限制自变量的性质，允许处理多种类型的数据。在构建生存树的过程中，通过递归分割策略找到最佳的划分点，使得分割后的两个子集在生存时间上的差异最大，即log-rank检验统计量最大。这一过程不断进行，直到满足停止规则，如节点内样本量小于5例或无法找到显著区分两个子集的划分点。 在ER+乳腺癌预后的研究中，研究人员首先运用Cox比例风险回归模型筛选出999个与复发密切相关的基因，再通过LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法进一步缩小到5个关键基因。这5个基因随后被用于构建生存树模型。通过生存树的预测，将患者分为低风险和高风险组，低风险组可能不需要辅助治疗，而高风险组则可能从中受益。测试集的结果验证了这种分组的有效性，表现为低风险和高风险组之间的未复发率存在显著差异。 Kaplan-Meier曲线和对数秩检验是评估生存差异的经典统计工具，在这项研究中，它们证实了生存树模型在区分ER+乳腺癌患者复发风险方面的预测能力。然而，为了临床应用，这些筛选出的基因还需要通过进一步的实验验证其在乳腺癌中的生物学功能，以便为患者提供个性化的治疗方案。 生存树方法是一种强大的预测工具，尤其在处理生存数据时，能够有效地识别出具有不同预后特征的患者群体。结合Cox模型和LASSO方法，它在ER+乳腺癌预后的研究中展示了其潜力，有助于优化治疗决策并减少不必要的治疗。