Международная команда исследователей впервые применила многоалгоритмную стратегию машинного обучения для создания точных прогностических моделей при колоректальном раке (КРР), объединив клинические, патологические, серологические и демографические данные.
Исследование проводилось в среде R с использованием пакетов randomForest, glmnet (для LASSO-регрессии) и caret. Три алгоритма (LASSO-регрессия, XGBoost, Random Forest) одновременно анализировали 73 клинико-патологических признака, а ключевые факторы определялись как пересечение результатов всех трех методов.
Анализ выживаемости проводился методом Kaplan-Meier (log-rank test), а Cox-регрессионный анализ подтвердил независимые прогностические ассоциации. Эффективность номограмм валидировалась через калибровочные кривые, зависящую от времени AUC, C-индекс, анализ кривых принятия решений (DCA) и внутренние валидационные когорты.
Многоалгоритмное пересечение выявило 6 ключевых hub-признаков, охватывающих:
- Патологические факторы: M-стадия, N-стадия
- Серологические биомаркеры: цистатин C, гомоцистеин, γ-глутамилтрансфераза
- Демографический фактор: возраст
Cox-регрессия подтвердила эти факторы как независимые предикторы общей выживаемости (OS) и выживаемости без прогрессирования (PFS) у пациентов с КРР.
Разработанные прогностические номограммы для 1-5-летней OS и PFS продемонстрировали отличную калибровку (соответствие прогнозируемой и наблюдаемой выживаемости) и высокую точность:
- OS C-индекс: 0.730 (95% CI: 0.707-0.753)
- PFS C-индекс: 0.722 (95% CI: 0.700-0.744)
- AUC >75% для OS, >77% для PFS
Анализ DCA показал превосходство клинической полезности номограмм над традиционным патологическим стадированием. Внутренние валидационные когорты подтвердили устойчивую прогностическую эффективность.
Данное исследование впервые комплексно интегрирует клинические, патологические, серологические и демографические факторы в прогностические номограммы КРР, которые превосходят традиционное стадирование и обеспечивают более персонализированное, клинически применимое прогнозирование для пациентов с колоректальным раком.