luminal B型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI制造技术

本发明专利技术公开了一种luminal B型HER‑2阴性乳腺癌预后预测模型KLP‑PI，涉及COX算法预后预测领域，该luminal B型HER‑2阴性乳腺癌预后预测模型KLP‑PI为根据中国人群而计算得出的模型KLP‑PI：KLP‑PI＝1.0*KI‑67LI+1.5*LN+1*PR status，根据肿瘤KI‑67增殖指数，大于30％，KI‑67 LI赋值为1，若小于30％，KI‑67LI赋值为0，LN代表淋巴结转移情况，有转移则赋值为1，若无转移赋值为0，PR status代表孕激素受体的情况，若阳性，则为0，阴性为1，结果KLP‑PI值分三组，0‑1.5分为低风险组，2‑2.5分为中风险组，3.5分为高风险组。

Luminal B HER-2 negative breast cancer prognosis prediction model KLP-PI

The invention discloses a prognostic prediction model of luminal B type HER 2 negative breast cancer KLP PI, which involves the prognosis prediction field of COX algorithm, and the luminal B HER 2 negative breast cancer prognosis prediction model KLP PI is the model KLP, which is based on the Chinese population. The proliferation index of tumor KI 67 was greater than 30%, and the value of KI 67 LI was 1, if less than 30%, KI 67LI assignment was 0, LN represented lymph node metastasis, and the transfer value was 1. If no transfer assignment was 0, PR status represented progesterone receptor, then 0 and 1 was negative, and KLP PI value was divided three groups, 0 1 1. .5 was divided into low risk group, 2 2.5 and medium risk group, and 3.5 high-risk group.

【技术实现步骤摘要】
luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI
本专利技术涉及COX算法预后预测领域，特别涉及一种luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI。
技术介绍
LuminalB型乳腺癌分成两种，一种是ER和(或)PR阳性，HER-2基因阴性，Ki67细胞增殖指数高表达(≥14％)，一种是ER和(或)PR阳性，HER-2基因阳性，而不论Ki67增殖指数。该种乳腺癌占所有乳腺癌20％-30％，缺乏靶向药物，10-30％复发转移，所以如果能预测该种类型乳腺癌的预后情况的模型是模切需要的。现有一种诺丁汉预后指数(NottinghamPrognosticIndex，NPI)，该指数根据肿瘤大小，淋巴结转移，肿瘤分级。NPI＝(0.2*S)+N-G(S代表肿瘤大小，单位是厘米；N代表淋巴结转移淋巴结数目，0个淋巴结，N为1，1-4淋巴结，N＝2，若大于4个淋巴结，N＝3；G代表肿瘤分级，低分化，G＝1，中分化，G＝2，高分化，G＝3)当NPI≤3.4，为低风险组，当NPI介于3.4-5.4时，为中风险组；当NPI＞5.4时，为高风险组。针对不同的组别，在临床的治疗策略上具有指导意义。现有的乳腺癌预后预测模型是外国人群的数据计算而出，但是对于中国人群的鉴别能力有限。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI，相对于NPI指数，对于中国人群，KLP-PI分数具有更好的区别高中低风险组，具有更好的鉴别能力和更高的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供以下的技术方案：该luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI为根据中国人群而计算得出的模型KLP-PI：KLP-PI＝1.0*KI-67LI+1.5*LN+1*PRstatus，根据肿瘤KI-67增殖指数，大于30％，KI-67LI赋值为1，若小于30％，KI-67LI赋值为0，LN代表淋巴结转移情况，有转移则赋值为1，若无转移赋值为0，PRstatus代表孕激素受体的情况，若阳性，则为0，阴性为1，结果KLP-PI值分三组，0-1.5分为低风险组，2-2.5分为中风险组，3.5分为高风险组。采用以上技术方案的有益效果是：该luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI相对于NPI指数，该luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI对于中国人群，KLP-PI分数具有更好的区别高中低风险组，具有更好的鉴别能力和更高的准确性。能够更好地鉴别中国人群LuminalB型乳腺癌的预后风险程度，利用预后风险程度指导临床治疗。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的描述。图1是本专利技术luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI的原理图。具体实施方式下面结合附图详细说明本专利技术luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI的优选实施方式。图1出示本专利技术luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI的具体实施方式：如图1所示，该luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI是根据中国人群而计算得出的模型KLP-PI：KLP-PI＝1.0*KI-67LI+1.5*LN+1*PRstatus，根据肿瘤KI-67增殖指数，大于30％，KI-67LI赋值为1，若小于30％，KI-67LI赋值为0，LN代表淋巴结转移情况，有转移则赋值为1，若无转移赋值为0，PRstatus代表孕激素受体的情况，若阳性，则为0，阴性为1，结果KLP-PI值分三组，0-1.5分为低风险组，2-2.5分为中风险组，3.5分为高风险组。该luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI相对于NPI指数，该luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI对于中国人群，KLP-PI分数具有更好的区别高中低风险组，具有更好的鉴别能力和更高的准确性。能够更好地鉴别中国人群LuminalB型乳腺癌的预后风险程度，利用预后风险程度指导临床治疗。以上的仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种luminal B型HER‑2阴性乳腺癌预后预测模型KLP‑PI，其特征在于：所述luminal B型HER‑2阴性乳腺癌预后预测模型KLP‑PI为根据中国人群而计算得出的模型KLP‑PI：KLP‑PI＝1.0*KI‑67LI+1.5*LN+1*PR status，根据肿瘤KI‑67增殖指数，大于30％，KI‑67 LI赋值为1，若小于30％，KI‑67LI赋值为0，LN代表淋巴结转移情况，有转移则赋值为1，若无转移赋值为0，PR status代表孕激素受体的情况，若阳性，则为0，阴性为1，结果KLP‑PI值分三组，0‑1.5分为低风险组，2‑2.5分为中风险组，3.5分为高风险组。

【技术特征摘要】
1.一种luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI，其特征在于：所述luminalB型HER-2阴性乳腺癌预后预测模型KLP-PI为根据中国人群而计算得出的模型KLP-PI：KLP-PI＝1.0*KI-67LI+1.5*LN+1*PRstatus，根据肿瘤KI-67增殖指数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瓯晨，王莹豪，潘传孟，
申请(专利权)人：王莹豪，
类型：发明
国别省市：浙江,33