一种非小细胞肺癌患者疗效及预后预测系统技术方案

本发明专利技术提供一种非小细胞肺癌患者疗效及预后预测系统，包括患者疗效、无进展生存及总生存的三个预测模型，每个模型再分别包含输入、计算和输出三大模块。输入模块向计算模块传递患者信息，疗效预测模型的输入模块包括吸烟史和绝对淋巴细胞计数；无进展生存预测模型包括年龄、性别和乳酸脱氢酶；总生存预测模型包括乳酸脱氢酶和衍生中性粒淋巴比率。计算模块内置相应的列线图(nomogram)，用于计算患者第六周有效的概率、第6、12和18月无进展的概率及生存概率。输出模块为一个网页版计算器，可输出相应的概率值。本发明专利技术具有优良的预测能力，具有较好的稳定性和效能，预测简便快速，具有十分广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种非小细胞肺癌患者疗效及预后预测系统
本专利技术属于医药领域，涉及一种非小细胞肺癌患者疗效及预后预测系统。
技术介绍
肺癌是我国乃至全世界最常见的恶性肿瘤，其发病率及死亡率均居恶性肿瘤首位，且近年来肺癌发病率及死亡率呈上升趋势，其中非小细胞肺癌(NSCLC)占肺癌总数的80％～85％。NSCLC目前以手术、放化疗、靶向治疗及免疫治疗等为主要治疗方式。其中，针对免疫检查点PD-1/PD-L1的免疫治疗是近年来晚期肺癌治疗的一次革命，使得晚期肺癌的5年生存率由原来不到5％提高到26％，已成为晚期非小细胞肺癌一线和二线治疗选择。但是，并非所有患者都可以从免疫治疗中获益。考虑到免疫检查点抑制剂费用昂贵，以及存在一定的毒副作用，寻找合适的生物标志物帮助筛选出能在免疫治疗中获益的患者，最大程度的发挥免疫治疗的疗效，对肺癌的精准治疗具有重要意义。既往研究发现PD-L1表达、肿瘤突变负荷(TMB)和微卫星不稳定(MSI)等标志物可预测免疫治疗疗效，但是以上检测需要基于获取肺癌组织标本，存在不易获取及重复检测等缺陷，因此在患者临床特征和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非小细胞肺癌患者疗效及预后预测系统，主要包含疗效预测模型、无进展生存期预测模型以及总生存期预测模型，每个模型又分输入模块、计算模块和输出模块，其特征在于，/n(1)疗效预测模型的输入模块用于向计算模块传递患者信息，包括吸烟史和治疗前绝对淋巴细胞计数；/n其中，绝对淋巴细胞计数以10

【技术特征摘要】
1.一种非小细胞肺癌患者疗效及预后预测系统，主要包含疗效预测模型、无进展生存期预测模型以及总生存期预测模型，每个模型又分输入模块、计算模块和输出模块，其特征在于，
(1)疗效预测模型的输入模块用于向计算模块传递患者信息，包括吸烟史和治疗前绝对淋巴细胞计数；
其中，绝对淋巴细胞计数以109/L为单位；
计算模块内置相应的nomogram1，具体如下：
患者治疗后第六周有效的概率值Y＝(-1.93e-07×X3+6.5238e-05×X2+0.000387789×X+0.052971747)×100％；
X＝38.93455×吸烟史+33.333333333×绝对淋巴细胞计数-6.666666667；
如果患者的吸烟史为“是”，则式中的“吸烟史”取1；反之，取0，
输出模块为一个网页版计算器，在该网页中输入变量的值可计算并输出相应的概率值Y；
(2)无进展生存预测模型的输入模块用于向计算模块传递患者信息，包括年龄、性别和乳酸脱氢酶；
其中，乳酸脱氢酶以U/L为单位；
计算模块内置相应的nomogram2，具体如下：
患者治疗后第6月无进展的概率值Y＝(1.37e-06×X3-0.00023844×X2-0.000129557×X+0.898134033)×100％；
患者治疗后第12月无进展的概率值Y＝(2.502e-06×X3-0.000318492×X2-0.001023031×X+0.824736532)×100％；
患者治疗后第18月无进展的概率值Y＝(3.379e-06×X3-0.000339952×X2-0.003471356×X+0.76484454)×100％；
X＝35.11728×性别+23.83088×年龄+0.076923077×乳酸脱氢酶；
如果患者的性别为“女...

【专利技术属性】
技术研发人员：张钧，谢鑫友，夏艳，袁世进，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33