Прогнозирование выживаемости при мезотелиоме с помощью масштабируемой регрессионной модели Lasso: руководство по применению и первоначальная оценка эффективности на основе клинических предикторов

Введение: Точная оценка прогноза при злокачественной плевральной мезотелиоме (ЗПМ) затруднительна. Мы разработали ряд устойчивых вычислительных моделей для количественной оценки прогностической ценности клинических данных, обычно доступных в медицинской практике и составляющих основу опубликованных прогностических моделей ЗПМ.

Методы: Данные 269 пациентов с ЗПМ были распределены между сбалансированными обучающей (n=169) и валидационной (n=100) выборками. Прогностические сигнатуры — многомерные обученные модели минимальной длины с наилучшими характеристиками — были сформированы с помощью регрессии Lasso (метод наименьших абсолютных усадок и выбора) для общей выживаемости (ОВ), ОВ менее 6 месяцев и ОВ менее 12 месяцев. Прогнозирование ОВ оценивали с использованием статистики Somers D, принимающей значения от 0 до 1; более высокие значения указывали на большую согласованность наблюдаемых и предсказанных исходов. Выживаемость через 6 и 12 месяцев оценивали по площади под кривой (AUC).

Результаты: Медиана ОВ составила 270 дней (межквартильный размах 140–450 дней). В основной модели ОВ большие веса получили четыре предиктора: возраст, функциональный статус, число лейкоцитов и концентрация альбумина в сыворотке. После перекрёстной проверки модель продемонстрировала значительно лучшие результаты, чем можно было ожидать случайно (среднее значение D 0,332 ± 0,019). Однако в валидационной выборке значение D составило лишь 0,221 (0,0935–0,346), что соответствовало улучшению прогнозирования выживаемости на 22% по сравнению со случайным прогнозом. В прогностические сигнатуры 6- и 12-месячной ОВ, помимо тех же четырёх предикторов, входили соответственно эпителиоидный гистологический тип и число тромбоцитов, а также эпителиоидный гистологический тип и концентрация С-реактивного белка (средняя AUC 0,758 ± 0,022 и 0,737 ± 0,012 соответственно). Модель для ОВ менее 6 месяцев имела чувствительность 74% и специфичность 68%. Для модели ОВ менее 12 месяцев эти показатели составили 63% и 79% соответственно. Состав и эффективность моделей в целом были сопоставимы с результатами предыдущих исследований.

Выводы: Прогностическая ценность базовой клинической информации, включённой в эти и ранее опубликованные модели, принципиально ограничена и не позволяет точно прогнозировать исход при ЗПМ. Описанные методы пригодны для расширения моделей за счёт новых предикторов, включая геномные характеристики опухоли и объёмную оценку стадии.