骨标志物血清学模型预测非小细胞肺癌骨转移风险

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近日，上海交通大学医学院附属第六人民医院医学检验科杜玉珍教授团队联合核医学科陈立波教授团队在国际期刊《eClinicalMedicine》（中科院1区，2023 IF:15.1）上发表了高水平文章。 此研究利用机器学习算法，开发了基于血清学指标的非小细胞肺癌（NSCLC）骨转移诊断模型，用于NSCLC患者骨转移的早期诊断与进展监测评估。 01 研究背景 肺癌是全球最常见的癌症之一，非小细胞肺癌(NSCLC)约占所有肺癌病例的85%。其中26%~36%NSCLC患者会发生骨转移。研究表明，NSCLC患者发生骨转移后的中位生存时间为5~11.5个月。骨转移显著影响NSCLC患者的预后，降低其生活质量，缩短其生存期，目前，尚无有效工具对NSCLC患者的早期骨转移进行诊断和风险评估。此研究采用机器学习方法分析与骨转移密切相关的血清学指标，在构建NSCLC患者骨转移的及时检测和预后评估模型。 ………………………………