Стратификация риска после радикальной резекции неметастатического светлоклеточного рака почки (nm-ccRCC) остаётся клинической проблемой. Авторы разработали байесовские сети (BN) для прогнозирования выживаемости на основе клинико-патологических характеристик.

Двухцентровая ретроспективная когорта была случайным образом разделена на обучающую выборку (N=326) и внутреннюю валидационную (N=140). Внешняя валидация проведена на независимой когорте (N=170). Модели оценивались с помощью ROC-кривых, матриц ошибок, калибровки и анализа кривых решений.

Байесовский анализ выделил T-стадию как главный предиктор 5-летней общей выживаемости (ОВ), тогда как степень ISUP оказалась доминирующим предиктором 3-летней безрецидивной выживаемости (БРВ).

Модели показали высокую дискриминационную способность:

• AUC для 5-летней ОВ: 0,878 во внутренней валидации, 0,838 во внешней
• AUC для 3-летней БРВ: 0,867 во внутренней валидации, 0,846 во внешней

Калибровочные наклоны были близки к единице с малыми отклонениями во всех когортах. Анализ кривых решений продемонстрировал положительную чистую выгоду в широком диапазоне пороговых значений по сравнению со стратегиями лечения всех или ни одного пациента.

Исследование впервые устанавливает байесовские сети как клинически применимый инструмент послеоперационного прогнозирования риска при nm-ccRCC. Дискриминационная способность и калибровка моделей поддерживают их потенциальное использование для консультирования пациентов, риск-стратифицированного наблюдения и отбора кандидатов для адъювантной терапии или клинических исследований.

Авторы призывают к проспективным многоцентровым исследованиям для расширения прогнозов на 5-летнюю БРВ и уточнения порогов принятия решений для клинической трансляции.