Kolorektal Taşlı Yüzük Hücreli Karsinomda Üç Lenf Nodu Evreleme Sisteminin Prediktif Performansının Makine Öğrenmesi Modeline Dayalı Olarak Karşılaştırılması

Bu çalışma, kolorektal taşlı yüzük hücreli karsinom hastaları için prognostik sistemleri, makine öğrenmesi modelleri ve rakip risk analizleri kullanarak değerlendirmektedir. Pozitif lenf nodlarının log oranlarını, pN evrelemesine kıyasla üstün bir öngörücü olarak tanımlar, güçlü öngörücü performans gösterir ve sağlam sağkalım tahmin araçları aracılığıyla klinik karar vermeye yardımcı olur.

Lenf nodu durumu hastalar için kritik bir prognostik belirleyicidir; bununla birlikte, kolorektal taşlı yüzük hücreli karsinomun (SRCC) prognozu sınırlı dikkat çekmiştir. Bu çalışma, rakip risk modellerinin yanı sıra makine öğrenimi modelleri (Random Forest, XGBoost ve Neural Network) kullanarak SRCC hastalarında pozitif lenf nodlarının log oranları (LODDS), lenf nodu oranı (LNR) ve pN evrelemesinin prognostik prediktif kapasitesini araştırmaktadır. İlgili veriler Sürveyans, Epidemiyoloji ve Son Sonuçlar (SEER) veri tabanından çıkarıldı. Makine öğrenimi modelleri için, kansere özgü sağkalım (CSS) için prognostik faktörler, tek değişkenli ve çok değişkenli Cox regresyon analizleri yoluyla belirlendi ve ardından optimal lenf nodu evreleme sistemini belirlemek için üç makine öğrenimi yönteminin (XGBoost, RF ve NN) uygulanması izledi. Rakip risk modelinde, prognostik faktörleri belirlemek için tek değişkenli ve çok değişkenli rakip risk analizleri kullanıldı ve SRCC hastalarının prognozunu tahmin etmek için bir nomogram oluşturuldu. Modelin performansını değerlendirmek için alıcı çalışma karakteristik eğrisi (AUC-ROC) ve kalibrasyon eğrileri altındaki alan kullanılmıştır. Bu çalışmaya toplam 2.409 SRCC hastası dahil edildi. Modelin etkinliğini doğrulamak için, SRCC vakaları hariç, 15.122 kolorektal kanser hastasından oluşan ek bir kohort, harici doğrulama için dahil edildi. Hem makine öğrenimi modelleri hem de rekabet eden risk nomogramı, hayatta kalma sonuçlarını tahmin etmede güçlü performans sergiledi. pN evrelemesi ile karşılaştırıldığında, LODDS evreleme sistemleri üstün prognostik yetenek göstermiştir. Değerlendirmenin ardından, makine öğrenimi modelleri ve rakip risk modelleri, iyi ayrımcılık, kalibrasyon ve yorumlanabilirlik ile karakterize edilen mükemmel tahmin performansı elde etti. Bulgularımız, hastalar için klinik karar verme sürecini bilgilendirmede yardımcı olabilir.

Kolorektal kanser (KRK) dünya çapında en sık görülen üçüncü malign tümör olarak yer almaktadır ^1,2,3. KRK'nın nadir bir alt tipi olan taşlı yüzük hücreli karsinom (SRCC), olguların yaklaşık %1'ini oluşturur ve hücre çekirdeğinin yerini alan bol miktarda hücre içi müsin ile karakterize ^1,2,4. SRCC genellikle genç hastalarla ilişkilidir, kadınlarda daha yüksek prevalansa sahiptir ve tanı sırasında ileri tümör evrelerine sahiptir. Kolorektal adenokarsinom ile karşılaştırıldığında, SRCC daha kötü farklılaşma, daha yüksek uzak metastaz riski ve 5 yıllık sağkalım oranı sadece %12-%20 ^{arasındadır5,6}. SRCC için doğru ve etkili bir prognostik model geliştirmek, tedavi stratejilerini optimize etmek ve klinik sonuçları iyileştirmek için çok önemlidir.

Bu çalışma, makine öğrenimi (ML) ve rakip risk modelleri dahil olmak üzere gelişmiş istatistiksel yaklaşımlar kullanarak SRCC hastaları için sağlam bir prognostik model oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu metodolojiler, klinik verilerdeki karmaşık ilişkileri barındırabilir, kişiselleştirilmiş risk değerlendirmeleri sunabilir ve tahmine dayalı doğrulukta geleneksel yöntemleri geride bırakabilir. Rastgele Orman, XGBoost ve Sinir Ağları gibi makine öğrenimi modelleri, yüksek boyutlu verileri işlemede ve karmaşık kalıpları belirlemede mükemmeldir. Çalışmalar, yapay zeka modellerinin kolorektal kanserde sağkalım sonuçlarını etkili bir şekilde tahmin ettiğini ve makine öğreniminin klinik uygulamalardaki potansiyelini vurguladığını göstermiştir ^7,8. Makine öğrenimini tamamlayan rakip risk modelleri, sağkalım analizini iyileştirmek için kansere özgü ölüm oranı ve diğer ölüm nedenleri gibi birden fazla olay türünü ele alır. Kaplan-Meier tahmincisi gibi geleneksel yöntemlerin aksine, rekabet eden risk modelleri, rekabet eden risklerin varlığında olayların marjinal olasılığını doğru bir şekilde tahmin ederek daha kesin hayatta kalma değerlendirmeleri sağlar⁸. Makine öğrenimi ve rekabet eden risk analizini entegre etmek, SRCC ^9,10,11'de kişiselleştirilmiş prognostik araçlar için güçlü bir çerçeve sunarak tahmine dayalı performansı artırır.

Lenf nodu metastazı KRK hastalarında prognozu ve nüksü önemli ölçüde etkiler. TNM sınıflamasında N evresi değerlendirmesi kritik öneme sahip olsa da, yetersiz lenf nodu muayenesi - vakaların %48-63'ünde bildirilmiştir - hastalığın hafife alınmasına yol açabilir. Bunu ele almak için, lenf nodu oranı (LNR) ve pozitif lenf nodlarının log oranları (LODDS) gibi alternatif yaklaşımlar tanıtılmıştır. Pozitif lenf nodlarının (PLN) toplam lenf nodlarına (TLN) oranı olan LNR, TLN sayısından daha az etkilenir ve KRK'de prognostik bir faktör olarak görev yapar. PLN'lerin negatif lenf nodlarına (NLN'ler) logaritmik oranı olan LODDS, hem mide SRCC'sinde hem de kolorektal kanserde üstün prediktif yetenek göstermiştir^10,11. Makine öğrenimi, meme, prostat ve akciğer kanserleri dahil olmak üzere çeşitli kanserlerde risk sınıflandırmasını ve prognostik tahminleri iyileştiren modellerle onkolojide giderek daha fazla uygulanmaktadır 12,13,14. Bununla birlikte, kolorektal SRCC'deki uygulaması sınırlı kalmaktadır.

Bu çalışma, kapsamlı bir prognostik araç oluşturmak için LODDS'yi makine öğrenimi ve rakip risk modelleriyle entegre ederek bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. Bu araştırma, LODDS'nin prognostik değerini değerlendirerek ve gelişmiş öngörücü tekniklerden yararlanarak, SRCC hastaları için klinik karar vermeyi geliştirmeyi ve sonuçları iyileştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu çalışma, etik onay ve katılım rızasına atıfta bulunmamaktadır. Bu çalışmada kullanılan veriler veri tabanlarından elde edilmiştir. 2004-2015 yılları arasında kolorektal taşlı yüzük hücreli karsinom ve diğer kolorektal kanser türleri tanısı alan hastaları dahil ettik. Dışlama kriterleri, sağkalım süresi bir aydan az olan hastaları, eksik klinikopatolojik bilgisi olanları ve ölüm nedeninin belirsiz veya belirtilmemiş olduğu vakaları içeriyordu.

1. Veri toplama

1. SEER'i indirin. İstatistik 8.4.3 yazılımını SEER veritabanı web sitesinden (http://seer.cancer.gov/about/overview.html) edinin. Yazılıma giriş yaptıktan sonra Vaka Listesi Oturumu > Veriler ve Insidence SEER Research Plus Data, 17 Registries, Nov 2021 Sub (2000-2019) veritabanını seçin.
2. Düzenle > Seçim'e tıklayın ve {Irk, Cinsiyet, Yıl Dx. Tanı yılı} = '2004', '2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015' VE {Site ve Morfoloji. Site yeniden kodlaması ICD-O-3/WHO 2008} = '8490/3'.
3. Ardından Tablo'ya tıklayın ve mevcut değişkenler arayüzünde, Tek yaş ve 100+ ile yaş yeniden kodlama, Cinsiyet, Evlilik, Site yeniden kodlaması ICD-O-3/WHO 2008, CS tümör boyutu, Bölgesel nodes_examined(1988+), Bölgesel nodes_positive(1988+), Türetilmiş AJCC Aşama Grubu, 6. baskı (2004-2015), Türetilmiş AJCC T, 6. baskı (2004-2015), Türetilmiş AJCC N, 6. baskı (2004-2015), Türetilmiş AJCC M, 6. baskı (2004-2015), CEA, Radyasyon kodlaması, Kemoterapi yeniden kodlaması (evet, hayır/unk), SEER nedene özgü ölüm sınıflandırması, Hayati durum yeniden kodlaması (kullanılan çalışma kesimi), Sağkalım ayları, Tanı yılı.
4. Son olarak, Çıktı'ya tıklayın, verileri adlandırın ve verilerin çıktısını almak ve kaydetmek için Yürüt'e tıklayın. Ayrıntılı dahil etme süreci Şekil 1'de gösterilmektedir.
5. Daha sonraki harici doğrulama için SRCC vakaları hariç kolorektal kanser hastalarından alınan verileri indirin. Düzenle'> Seçim'e tıklayın ve {Irk, Cinsiyet, Yıl Dx. Tanı yılı} = '2004', '2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015' VE {Birincil Site - etiketli} = 'C18-C20'. Klinik patolojik bilgi elde etmek için 1.3 ve 1.4 adımlarını tekrarlayın ve {Site ve Morfoloji. İndirilen dosyadan site yeniden kodlaması ICD-O-3/WHO 2008} = '8490/3'.
6. Karşılaştırmalı amaçlar için, birkaç değişkeni işleyin. Hem Lenf Nodu Oranını (LNR) hem de Pozitif Lenf Nodu Oranlarının Logaritmasını (LODDS) kullanarak lenf nodu durumunu sınıflandırın.
   1. LNR'yi pozitif lenf düğümlerinin (PLN'ler) toplam lenf düğümlerine (TLN'ler) oranı olarak tanımlayın. Aşağıdaki formülü kullanarak LODDS değerini hesaplayın:
      loge (PLN sayısı + 0.5) / (negatif lenf nodu sayısı (NLN) + 0.5)
      burada sonsuz bir sonucu önlemek için 0,5 eklenmiştir. LNR, LODDS ve tümör boyutu için kesme değerleri, minimum P-değeri yöntemine dayalı olarak X-tile yazılımı (sürüm 3.6.1) kullanılarak belirlendi.
7. X-tile yazılımını açın, Dosya > Aç'a tıklayın ve yazılıma aktarmak için veri dosyasını seçin. Veriler yüklendikten sonra değişkenleri eşleyin: Sansür hayatta kalma durumuna karşılık gelir, Hayatta kalma süresi hayatta kalma süresine karşılık gelir ve marker1 analiz edilecek değişkendir ve verilerin doğru şekilde eşleşmesini sağlar.
8. Ardından, Kaplan-Meier sağkalım analizini gerçekleştirmek ve hayatta kalma eğrisini oluşturmak için Kaplan-Meier > Marker1 > Yap'a tıklayın. Kaplan-Meier sağkalım eğrilerinin ayrılmasına, istatistiksel anlamlılığa (örneğin, p değeri) ve klinik alakalılığa dayanarak, optimal kesme değerini belirleyin ve son olarak analiz sonuçlarını kaydedin veya dışa aktarın.
   1. LNR'yi üç gruba ayırın: LNR 1 (≤0.16), LNR 2 (0.16 - 0.78) ve LNR 3 (≥ 0.78). Hastaları LODDS'ye göre üç gruba ayırın: LODDS 1 (≤ -1.44), LODDS 2 (-1.44 - 0.86) ve LODDS 3 (≥ 0.86).
   2. Tümör boyutunu üç kategoriye ayırın: ≤ 3,5 cm, 3,5 - 5,5 cm ve ≥ 5,5 cm. Yaşı sürekli değişkenden kategorik değişkene dönüştürün. Hastaların ilk tanı anındaki yaşlarını ≥60 ve <60 yıl olarak sınıflandırın. Taşlı yüzük hücreli karsinom (SRCC) tümörlerinin dağılımına göre tümör konumunu sağ kolon, sol kolon ve rektum olarak sınıflandırın. Sağ kolon çekum, çıkan kolon, hepatik fleksura ve transvers kolonu içerirken, sol kolon splenik fleksura, inen kolon, sigmoid kolon ve rektosigmoid bileşkeyi içerir.
9. Bu çalışma için, SRCC ile toplam 2409 uygun hasta verisini bir eğitim kohortuna (N = 1686) ve bir doğrulama kohortuna (N = 723) 7: 3 oranında rastgele atayın. Rastgele bölme için aşağıdaki kodu kullanın ve SEER veritabanından kaynak data.csv kullanın. Rastgele bölme işleminden sonra oluşturulan dosyalar daha fazla analiz için kullanılacaktır.
   Kütüphane(şapka işareti)
   Veri <- read.csv ("data.csv")
   set.tohum(123)
   train_indices <- createDataPartition(veri$değişkeni, p = 0.7, liste = YANLIŞ)
   train_data <- Veriler[train_indices, ]
   test_data <- veri[-train_indices, ]
   write.csv(train_data, "traindata.csv", row.names = YANLIŞ)
   write.csv(test_data, "testdata.csv", row.names = YANLIŞ)

2. Makine öğrenimi modelleri geliştirme ve doğrulama

1. RStudio (2024.04.2+764) ve R yazılımını (4.4.1) indirin. R yazılımını çalıştırmak için RStudio'yu açın. Yeni Dosya'ya tıklayın ve yeni bir R programlama arabirimi oluşturmak için R Betiği'ni seçin. İlgili kodu kod düzenleyicisine girin ve kodu çalıştırmak için Çalıştır'a tıklayın.
2. ML modellerine dahil edilen değişkenleri Cox regresyon analizi ile taramak için aşağıdaki kodu kullanın. Ek olarak, LODDS, LNR ve pN evrelemesinin SRCC hastalarında kansere özgü sağkalım (CSS) üzerindeki etkisini keşfedin. traindata.csv, SEER veritabanından elde edilen verilerdir.
   kütüphane("Hayatta Kalma")
   Kütüphane("survminer")
   Kütüphane("RMS")
   Kütüphane("dplyr")
   Veri <- read.csv ("traindata.csv")
   Veri$Zaman=AS.Numeric(Veri$Zaman)
   data$status=as.numeric(veri$status)
   değişkenler <- c("Cinsiyet", "Yaş", "Irk", "Evlilik", "Evre", "T", "N", "M", "Tumor_size", "LNR", "LODDS", "CEA", "Radyasyon", "Kemoterapi", "Site")
   veri <- veri %>
   mutate(across(all_of(değişkenler), as.faktör))
   cox=coxph(Surv(zaman, durum) ~ veri$T, veri = veri)
   cox$katsayıları
   pval=anova(cox)$Pr[2]
   clean_data=veri[,c(1:12, 14:18)]
   get_coxVariable=fonksiyon(your_data,indeks){cox_list=c() k=1
   for (i in 1:index) {mod=coxph(Surv(time, status) ~ your_data[,i],data=your_data) pval=anova(mod)$Pr[2] print(pval) print(colnames(your_data)[i]) if (pval<0.05) {cox_list[k]=colnames(your_data)[i] k=k+1}}return(cox_list)}
   variable_select=get_coxVariable(clean_data,15)
   için(i 1:15'te){print(variable_select[i])}
   for (var in variable_select) {formül <- as.formula(paste("Surv(zaman, durum) ~", var))cox_model <- coxph(formül, veri = veri) print(summary(cox_model))
   ggforest(cox)
   değişkenler <- c("Cinsiyet", "Yaş", "Irk", "Evlilik", "Evre", "T", "N", "M", "Tumor_size", "LNR", "LODDS", "Kemoterapi")
   veri <- veri %>
   mutate(across(all_of(değişkenler), as.faktör))
   cox=coxph(Surv(zaman, durum) ~ Cinsiyet+Yaş+Irk+Evlilik+T+N+M+Tumor_size+LNR+
   LODDS+Kemoterapi,veri = veri)
   ggforest(cox,veri = veri)
   ggplot_forest <- ggforest(cox, veri = veri)
3. Eğitim, doğrulama ve dış doğrulama kohortları genelinde üç LN sisteminin (LODDS, LNR ve pN evreleme) prognostik tahmin yeteneklerini karşılaştırmak için aşağıdaki kodu kullanın.
   Kitaplık(RMS)
   Kütüphane (Hayatta Kalma)
   Kütüphane(Survminer)
   library(riskRegression)
   Kütüphane(gt)
   train_data <- read.csv ("train_data123.csv")
   validation_data <- read.csv ("test_data123.csv")
   dd <- veri dağıtımı(train_data)
   options(datadist = "dd")
   model_LNR <- cph(Surv(zaman, durum) ~ LNR, veri = train_data, x = DOĞRU, y = DOĞRU)
   model_LODDS <- cph(Surv(zaman, durum) ~ LODDS, veri = train_data, x = DOĞRU, y = DOĞRU)
   model_pN <- cph(Surv(zaman, durum) ~ N, veri = train_data, x = DOĞRU, y = DOĞRU)
   calculate_performance <- function(model, veri) {pred <- predict(model, newdata = veri) c_index_result <- concordance(Surv(data$time, data$status) ~ pred) c_index <- c_index_result$concordance aic <- AIC(model) bic <- BIC(model) return(c(C_index = round(c_index, 3), AIC = round(aic, 2), BIC = round(bic, 2)))}
   calculate_performance <- fonksiyon(model, veri) {pred <- tahmin (model, newdata = veri, tür = "lp") concordance_result <- concordancefit(Surv(veri$zaman, veri$durum), x = pred) c_index <- concordance_result$uyum ci_lower <- c_index - 1.96 * sqrt(concordance_result$var) ci_upper <- c_index + 1.96 * sqrt(concordance_result$var) aic <- AIC(model) BIC <- BIC(model) return(c(C_Index = yuvarlak(c_index, 3), CI_Lower = yuvarlak(ci_lower, 3), CI_Upper = yuvarlak(ci_upper, 3), AIC = yuvarlak(aic, 2), BIC = yuvarlak(bic, 2)))}
   train_LNR <- calculate_performance(model_LNR, train_data)
   train_LODDS <- calculate_performance(model_LODDS, train_data)
   train_pN <- calculate_performance(model_pN, train_data)
   model_LNR_val <- cph(Surv(zaman, durum) ~ LNR, veri = validation_data, x = DOĞRU, y = DOĞRU)
   model_LODDS_val <- cph(Surv(zaman, durum) ~ LODDS, veri = validation_data, x = DOĞRU, y = DOĞRU)
   model_pN_val <- cph(Surv(zaman, durum) ~ N, veri = validation_data, x = DOĞRU, y = DOĞRU)
   val_LNR <- calculate_performance(model_LNR_val, validation_data)
   val_LODDS <- calculate_performance(model_LODDS_val, validation_data)
   val_pN <- calculate_performance(model_pN_val, validation_data)
   results <- data.frame(Değişken = c("LNR", "LODDS", "pN"), Training_C_Index = c(yapıştır(train_LNR["C_Index"], "(", train_LNR["CI_Lower"], ", ", train_LNR["CI_Upper"], ")", sep = ""), paste(train_LODDS["C_Index"], "(", train_LODDS["CI_Lower"], ", ", train_LODDS["CI_Upper"], ")", sep = ""), paste(train_pN["C_Index"], "(", train_pN["CI_Lower"], ", ", train_pN["CI_Upper"], ")", sep = "")), Training_AIC = c(train_LNR["AIC"], train_LODDS["AIC"], train_pN["AIC"]), Training_BIC = c(train_LNR["BIC"], train_LODDS["BIC"], train_pN["BIC"]), Validation_C_Index = c(yapıştır(val_LNR["C_Index"], "(", val_LNR["CI_Lower"], ", ", val_LNR["CI_Upper"], ")", sep = ""), paste(val_LODDS["C_Index"], "(", val_LODDS["CI_Lower"], ", ", val_LODDS["CI_Upper"], ")", sep = ""), paste(val_pN["C_Index"], "(", val_pN["CI_Lower"], ", ", val_pN["CI_Upper"], ")", sep = "")), Validation_AIC = c(val_LNR["AIC"], val_LODDS["AIC"], val_pN["AIC"]), Validation_BIC = c(val_LNR["BIC"], val_LODDS["BIC"], val_pN["BIC"]))
   results_table <- gt(sonuçlar) %>%
   tab_header(başlık = "Üç Lenf Nodu Evreleme Sisteminin Tahmin Performansı") %>%
   cols_label(Değişken = "Değişken",Training_C_Index = "C-indeksi (%95 CI) (Eğitim)", Training_AIC = "AIC (Eğitim)", Training_BIC = "BIC (Eğitim)", Validation_C_Index = "C-indeksi (%95 CI) (Doğrulama)", Validation_AIC = "AIC (Doğrulama)", Validation_BIC = "BIC (Doğrulama)")
   write.csv(sonuçlar, "prediction_performance.csv", row.names = YANLIŞ)
4. Bir XGBoost modeli oluşturmak ve değişkenlerin göreceli öneminin çubuk grafiklerini oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın, böylece üç LN sisteminin önemini karşılaştırın. Benzer şekilde, ROC eğrileri ve kalibrasyon eğrileri oluşturun. Veriler SEER veri tabanından elde edilir.
   Kitaplık(xgboost)
   Kütüphane(şapka işareti)
   kütüphane(pROC)
   train_data <- read.csv ("train_data.csv")
   test_data <- read.csv ("test_data.csv")
   train_matrix <- xgb. DMatrix(data = as.matrix(train_data[, c('Yaş', 'T', 'N', 'M', 'LODDS', 'Kemoterapi')]), label = train_data$status)
   test_matrix <- xgb. DMatrix(data = as.matrix(test_data[, c('Yaş', 'T', 'N', 'M', 'LODDS', 'Kemoterapi')]), label = test_data$status)
   params <- list(booster = "gbtree", amaç = "ikili:lojistik", eval_metric = "auc", eta = 0.1, max_depth = 6, alt örnek = 0.8, colsample_bytree = 0.8)
   xgb_model <- xgb.train(params = parametreler, veri = train_matrix, nrounds = 100, watchlist= list(tren = train_matrix), ayrıntılı = 1)
   pred_probs <- tahmin et(xgb_model, yeni veri = test_matrix)
   pred_labels <- ifelse(pred_probs > 0.5, 1, 0)
   conf_matrix <- karışıklıkMatris(as.factor(pred_labels), as.factor(test_data$status))
   roc_curve <- roc(test_data$durum, pred_probs)
   auc_value <- AUC (roc_curve)
   ci_auc <- ci.auc(roc_curve)
   hassasiyet <- conf_matrix$byClass["Duyarlılık"]
   özgüllük <- conf_matrix$byClass["Özgüllük"]
   doğruluk <- conf_matrix$genel["Doğruluk"]
   ppv <- conf_matrix$byClass["Pos Pred Değeri"]
   npv <- conf_matrix$byClass["Neg Pred Değeri"]
   result_table <- data.frame(Model = "XGBoost", AUC = sprintf("%.3f (%.3f-%.3f)", auc_value, ci_auc[1], ci_auc[3]), Duyarlılık = sprintf("%.3f", duyarlılık), Özgüllük = sprintf("%.3f", özgüllük), Doğruluk = sprintf("%.3f", doğruluk), PPV = sprintf("%.3f", ppv), NPV = sprintf("%.3f", npv))
   write.csv(result_table, "xgboost_model_performance.csv", row.names = YANLIŞ)
   roc_df <- data.frame(FPR = 1 - roc_curve$özgüllükler, TPR = roc_curve$duyarlılıklar)
   roc_plot <- ggplot(roc_df, aes(x = FPR, y = TPR)) +geom_line(renk = "steelblue", boyut = 1.2) + geom_abline(kesişim noktası = 0, eğim = 1, linetype = "kesikli", color = "gri") + annotate("metin", x = 0.9, y = 0.2, label = paste("AUC =", round(auc_value, 3)), size = 5, color = "black") + labs(title = "XGBoost Modeli için ROC Eğrisi", x = "Yanlış Pozitif Oran", y = "Gerçek Pozitif Oran") + theme_minimal() + theme(panel.border = element_rect(color = "black", dolgu = NA, boyut = 1))
   calibration_data <- data.frame(Durum = as.factor(test_data$durum), pred_probs = pred_probs)
   calib_model <- kalibrasyon (Durum ~ pred_probs, veri = calibration_data, sınıf = "1", kesimler = 5)
   ggplot(calib_model$data, AES(x = orta nokta, y = Yüzde)) + geom_line(renk = "steelblue", boyut = 1) + geom_point(renk = "kırmızı", boyut = 2) + geom_abline(kesişim noktası = 0, eğim = 1, çizgi türü = "kesikli", renk = "siyah") +labs(title = "XGBoost Modeli için Kalibrasyon Eğrisi", x = "Tahmin Edilen Olasılık", y = "Gözlemlenen Oran") + theme_minimal() + theme(panel.border = element_rect(color = "black", fill = NA, boyut = 0.5))
5. Bir RF modeli oluşturmak ve değişkenlerin göreceli öneminin çubuk grafiklerini oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın, böylece üç LN sisteminin önemini karşılaştırın. Benzer şekilde, ROC eğrileri ve kalibrasyon eğrileri oluşturun. Veriler SEER veritabanından elde edilir.library(randomForest)
   Kütüphane (dplyr)
   Kütüphane(ggplot2)
   kütüphane(pROC)
   Kütüphane(şapka işareti)
   Kitaplık(RMS)
   Tren Seti <- read.csv("train_data.csv")
   Test Edilen <- read.csv ("test_data.csv")
   trainset$status=faktör(trainset$status)
   değişkenler1 <- c("Yaş", "T", "N", "M", "LODDS", "Kemoterapi")
   Tren Seti <- Tren Seti %>%
   mutate(across(all_of(variables1), as.numeric))
   testsed$status=faktör(testsed$status)
   Test edildi < test edildi %>
   mutate(across(all_of(variables1), as.numeric))
   RF=randomForest(trainset$status ~ Yaş + T + N + M + LODDS + Kemoterapi, veri=trainset,ntree=100,önem=DOĞRU,yakınlık=DOĞRU)
   imp=önem(RF)
   varImpPlot(RF)
   impvar=rownames(imp)[order(imp[,4],azalan = TRUE)]
   importance_df <- as.data.frame(imp)
   importance_df$Değişkenler <- satır adları(importance_df)
   importance_plot <- ggplot(importance_df, aes(x = reorder(Variables, MeanReduce Accuracy), y = MeanReduce Accuracy)) +geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +coord_flip() + labs(title = "Değişken Önemi", x = "Değişkenler", y = "Ortalama Azalma Doğruluğu") + theme_minimal()
   pred_probs <- tahmin (RF, test seti, tür = "prob")[,2]
   roc_obj <- roc(testset$status, pred_probs)
   auc_value <- AUC (roc_obj)
   roc_plot <- ggplot() +geom_line(aes(x = 1 - roc_obj$özgüllükler, y = roc_obj$hassasiyetler), color = "steelblue", boyut = 1.2) +geom_abline(kesişim noktası = 0, eğim = 1, linetype = "kesikli", color = "gri") + annotate("text", x = 0.8, y = 0.2, label = paste("AUC =", round(auc_value, 3)), color = "black", size = 5, hjust = 0) + labs(title = "Rastgele Orman Modeli için ROC Eğrisi", x = "Yanlış Pozitif Oran", y = "Gerçek Pozitif Oran") +theme_minimal() + theme(panel.border = element_rect(renk = "siyah", dolgu = NA, boyut = 1))
   calibration_data <- data.frame(pred_probs = pred_probs, durum = testsed$status)
   calib_model <- kalibrasyon (durum ~ pred_probs, veri = calibration_data, sınıf = "1", kesimler = 5)
   calib_df <- as.data.frame(calib_model[["veri"]])
   calib_df $ orta <- calib_df $ orta nokta
   calib_df$Yüzde <- calib_df$Yüzde
   calibration_plot <- ggplot(calib_df, aes(x = orta, y = Yüzde)) + geom_line(renk = "çelik mavisi", boyut = 1.2) + geom_point(renk = "çelik mavisi", boyut = 3) + geom_abline(kesişim noktası = 0, eğim = 1, linetype = "kesikli", renk = "siyah", boyut = 0.8) + labs(başlık = "Rastgele Orman için Kalibrasyon Eğrisi", x = "Tahmin Edilen Olasılık", y = "Gerçek Olasılık") + theme_minimal() + theme(panel.border = element_rect(renk = "siyah", fill = NA, boyut = 1), plot.title = element_text(hjust = -0.05, vjust = -1.5, face = "kalın", boyut = 12) )
   rf_probs <- tahmin (RF, yeni veri=test edilmiş, type="prob")[, 2]
   rf_auc <- roc(test edildi$durum, rf_probs)
   auc_value <- AUC (rf_auc)
   ci_auc <- ci.auc(rf_auc)
   rf_predictions <- tahmin (RF, yeni veri = test edildi)
   conf_matrix <- confusionMatrix(rf_predictions, test edildi$durum)
   hassasiyet <- conf_matrix$byClass["Duyarlılık"]
   özgüllük <- conf_matrix$byClass["Özgüllük"]
   doğruluk <- conf_matrix$genel["Doğruluk"]
   ppv <- conf_matrix$byClass["Pos Pred Değeri"]
   npv <- conf_matrix$byClass["Neg Pred Değeri"]
   result_table <- data.frame(Model = "RF", AUC = sprintf("%.3f (%.3f-%.3f)", auc_value, ci_auc[1], ci_auc[3]), Duyarlılık = sprintf("%.3f", duyarlılık), Özgüllük = sprintf("%.3f", özgüllük), Doğruluk = sprintf("%.3f", doğruluk), PPV = sprintf("%.3f", ppv), NPV = sprintf("%.3f", npv))
   write.csv(result_table, "RF_model_performance.csv", row.names = YANLIŞ)
6. Bir NN modeli oluşturmak ve değişkenlerin göreli önemine ilişkin çubuk grafikler oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanın, böylece üç LN sisteminin önemini karşılaştırın. Benzer şekilde, ROC eğrileri ve kalibrasyon eğrileri oluşturun. Veriler SEER veritabanından elde edilir.library(nnet)
   Kütüphane(şapka işareti)
   kütüphane(pROC)
   Kütüphane(ggplot2)
   train_data <- read.csv ("train_data.csv")
   test_data <- read.csv ("test_data.csv")
   train_data$status <- as.factor(train_data$status)
   test_data$status <- as.factor(test_data$status)
   özellikler <- c ("Yaş", "T", "N", "M", "LODDS", "Kemoterapi")
   x_train <- train_data[, Özellikler]
   y_train <- train_data$durumu
   x_test <- test_data[, Özellikler]
   y_test <- test_data$durum
   nn_model <- nnet(durum ~ Yaş + T + N + M + LODDS + Kemoterapi, veri = train_data, boyut = 5, çürüme = 0.01, maksit = 200)
   pred_probs <- tahmin (nn_model, newdata = x_test, tür = "ham")
   pred_labels <- ifelse(pred_probs > 0.5, 1, 0)
   roc_curve <- roc(as.numeric(y_test), pred_probs)
   auc_value <- AUC (roc_curve)
   auc_ci <- ci.auc(roc_curve)
   auc_text <- yapıştır0(yuvarlak(auc_value, 3), " (", yuvarlak(auc_ci[1], 3), "-", yuvarlak(auc_ci[3], 3), ")")
   conf_matrix <- karışıklıkMatris (as.factor (pred_labels), y_test)
   doğruluk <- conf_matrix$genel["Doğruluk"]
   hassasiyet <- conf_matrix$byClass["Duyarlılık"]
   özgüllük <- conf_matrix$byClass["Özgüllük"]
   ppv <- conf_matrix$byClass["Pos Pred Değeri"]
   npv <- conf_matrix$byClass["Neg Pred Değeri"]
   performance_table <- data.frame(Metrik = c("AUC (%95 CI)", "Doğruluk", "Duyarlılık", "Özgüllük", "PPV", "NPV"),Değer = c(auc_text, yuvarlak(doğruluk, 3), yuvarlak(duyarlılık, 3), yuvarlak(özgüllük, 3), yuvarlak(ppv, 3), yuvarlak(npv, 3)))
   write.csv(performance_table, "NN_performance_table.csv", row.names = YANLIŞ)
   roc_curve <- ROC (y_test, pred_probs)
   auc_value <- AUC (roc_curve)
   roc_plot <- ggplot() + geom_line(aes(x = 1 - roc_curve$özgüllükler, y = roc_curve$hassasiyetler), color = "steelblue", boyut = 1.2) +geom_abline(kesişim noktası = 0, eğim = 1, linetype = "kesikli", color = "gri") + annotate("text", x = 0.8, y = 0.2, label = paste("AUC =", round(auc_value, 3)), color = "black", boyut = 5, hjust = 0) + labs(title = "Sinir Ağı Modeli için ROC Eğrisi", x = "Yanlış Pozitif Oran", y = "Gerçek Pozitif Oran") + theme_minimal() + theme(panel.border = element_rect(renk = "siyah", dolgu = NA, boyut = 1))
   calibration_data <- data.frame(pred_probs = pred_probs, durum = as.numeric(y_test) - 1)
   calibration_data$pred_probs <- Sayısal(calibration_data$pred_probs)
   calibration_data$calibration_bin <- cut(calibration_data$pred_probs, breaks(0, 1, by = 0.2), include.lower = TRUE)
   calibration_summary <- aggregate(durum ~ calibration_bin, veri = calibration_data, EĞLENCE = ortalama)
   calibration_summary$pred_mean <- aggregate(pred_probs ~ calibration_bin, data = calibration_data, FUN = mean)$pred_probs
   calibration_plot <- ggplot(calibration_summary, AES(x = pred_mean, y = durum)) + geom_line(renk = "steelblue", boyut = 1.2) + geom_point(renk = "kırmızı", boyut = 3) + geom_abline(kesişim noktası = 0, eğim = 1, linetype = "kesikli", renk = "siyah", boyut = 0.8) + labs(başlık = "Sinir Ağı için Kalibrasyon Eğrisi", x = "Tahmin Edilen Olasılık", y = "Gerçek Olasılık") + theme_minimal() + theme(panel.border = element_rect(renk = "siyah", dolgu = NA, boyut = 1))
   nn_var_importance <- varImp(nn_model)
   importance_df <- data.frame(Özellik = rownames(nn_var_importance), Önem = nn_var_importance$Overall )
   importance_plot <- ggplot(importance_df, aes(x = reorder(Özellik, Önem), y = Önem)) + geom_bar(stat = "kimlik", fill = "steelblue") + coord_flip() + labs(title = "Sinir Ağı için Değişken Önem", x = "Özellikler", y = "Önem") + theme_minimal()

3. Rekabet eden risk modeli geliştirme ve doğrulama

1. Tek değişkenli analiz gerçekleştirmek ve kümülatif insidans fonksiyonu (CIF) eğrisini çizmek için aşağıdaki kodu kullanın. data.csv, SEER veritabanından elde edilen verilerdir. Sonraki görüntüleri kaydetme yöntemi bu adımdakiyle aynı olacaktır. Tüm faktörler için tek değişkenli analiz gerçekleştirmek için koddaki Siteyi tek tek diğer faktörlerle değiştirin.
   Kütüphane(Tidycmprsk)
   Kitaplık(gtsummary)
   Kütüphane(ggplot2)
   Kütüphane(ggsurvfit)
   Kütüphane(ggprism)
   AA <- read.csv ("data.csv")
   cif2 <- tidycmprsk::cuminc(Surv(time, Status1) ~Site, data = aa)
   Düzenli(cif2,times = c(12,24,36,48,60))
   tbl_cuminc(cif2, çarpı =c(12,24,36,48,60), sonuçlar = c("CSS", "OSS"),estimate_fun = BOŞ, label_header = "**{zaman/12}-yıl cuminc**") %>%
   add_p() %>%
   add_n(konum = "seviye")
   cuminc_plot <- ggcuminc(cif2, sonuç = c("CSS", "OSS"), boyut = 1.5) + labs(x = "zaman") +add_quantile(y_value = 0.20, boyut = 1) + scale_x_continuous(kesmeler = sıra(0, 84, tarafından = 12), limitler = c(0, 84)) +scale_y_continuous(etiket = ölçekler::p ercent, breaks= seq(0, 1, by = 0.2), limitler = c(0, 1)) + theme_prism() + theme(legend.position = c(0.2, 0.8), panel.grid = element_blank(),panel.grid.major.y = element_line(renk = "gri80")) + theme(legend.spacing.x = birim(0.1, "cm"), legend.spacing.y = birim(0.01, "cm")) + theme(axis.ticks.length.x = birim(-0.2, "cm"), axis.ticks.x = element_line(renk = "siyah", boyut = 1, satır sonu = 1)) + theme(axis.ticks.length.y = birim(-0.2, "cm"), axis.ticks.y = element_line(renk = "siyah", boyut = 1, satır sonu = 1))
2. Çok değişkenli analiz ve görselleştirme gerçekleştirmek için aşağıdaki kodu kullanın. data1.csv, önceki kodun sonuçlarından gelir. Kodu çalıştırdıktan sonra Dışa Aktar'a tıklayın, ardından PDF Olarak Kaydet'e tıklayın ve son olarak görüntüyü kaydetmek için Kaydet'e tıklayın.
   Kütüphane(Tidycmprsk)
   Kitaplık(gtsummary)
   aa <-read.csv('data1.csv')
   for (I in names(aa)[c(1:16, 19)]){aa[,i] <- as.factor(aa[,i])}
   mul1Tablo2 <- MUL1 %>
   gtsummary::tbl_regression(üs = DOĞRU) %>%
   add_n(konum = "seviye"); Tablo 2
   table_df <- as_tibble(Tablo 2)
   sekme <- table2$table_body
   tab1 <- tab[,c(12,19,20,22:29)]
3. Nomogramı, ROC eğrisini ve kalibrasyon eğrisini çizmek için aşağıdaki kodu kullanın. Eğitim kohortundaki verileri kullanarak modeli eğittikten sonra, model.library(QHScrnomo) doğrulamak için doğrulama ve dış doğrulama kohort verilerini kullanın. Dış kohort verileri, adım 1.4'te seçilen halka hücreli karsinom dışındaki kolorektal kanser örneklerinden oluşur.
   Kitaplık(RMS)
   kütüphane (timeROC)
   Kütüphane (Hayatta Kalma)
   aa <-read.csv('data3.csv')
   for (I in names(aa)[c(1:16, 19)]){aa[,i] <- as.factor(aa[,i])}
   dd <- veri dağılımı (aa)
   options(datadist = "dd")
   mul <- cph(Surv(zaman, Durum1 == 1) ~ T + N + M + LODDS + Site, veri = aa, x = DOĞRU, y = DOĞRU, surv = DOĞRU)
   m3 <- crr.fit(mul, failcode = 1, cencode = 0)
   nomo <-Newlabels(fit = m3, etiketler =c(T="T", N= "N", M = "M", LODDS = "LODDS", Site = "Site"))
   nomoc("N0","N1","N2"),M=c("M0","M1"),LODDS=c
   ("LODDS1","LODDS2","LODDS3"),Site=
   c("RSC","LSC","Rektum")))
   nomogram.crr(fit =nomo , lp = F, xfrac = 0.3, fun.at =seq(from=0, to=1, by= 0.1) , failtime =c(12,36,60), funlabel = c("1 yıllık CSS Kümülatif İnsidansı","3 yıllık CSS Kümülatif İnsidansı","5 yıllık CSS Kümülatif İnsidansı"))
   time_points <- C(12, 36, 60)
   pred_risks_list <- lapply(time_points, function(time_point) {predict(m3, newdata = aa, type = "risk", time = time_point)})
   pred_risks_df <- data.frame(do.call(cbind, pred_risks_list))
   colnames(pred_risks_df) <- paste("risk_at", time_points, "aylar", sep = "_")
   roc_1year <- timeROC(T = aa$time, delta = ifelse(aa$Status1 == "CSS", 1, 0), marker = pred_risks_df$risk_at_12_months, neden = 1, times = 12, iid = TRUE)
   roc_3year <- timeROC(T = aa$time, delta = ifelse(aa$Status1 == "CSS", 1, 0), marker = pred_risks_df$risk_at_36_months, neden = 1, times = 36, iid = TRUE)
   roc_5year <- timeROC(T = aa$time, delta = ifelse(aa$Status1 == "CSS", 1, 0), marker = pred_risks_df$risk_at_60_months, neden = 1,times = 60, iid = TRUE)
   legend("bottomright",legend = c("1 yıllık CSS", "3 yıllık CSS", "5 yıllık CSS"), col = c("#BF1D2D", "#262626", "#397FC7"), lwd = 2)
   sas.cmprsk(m3,zaman = 36)
   set.tohum(123)
   aa$pro <- tenf.crr(m3,zaman = 36)
   cindex(prob = aa$pro, fstatus = aa$Status1, ftime = aa$time, type = "crr", failcode = 1, cencode = 0, tol = 1e-20)
   groupci(x=aa$pro, ftime = aa$time, fstatus = aa$Status1, failcode = 1, cencode = 0, ci = TRUE, g = 5, m = 1000, u = 36, xlab = "Tahmin Edilen Olasılık", ylab = "Gerçek Olasılık", lty=1, lwd=2, col="#262626",xlim=c(0,1.0), ylim=c(0,1.0), add =TRUE)

Hasta özellikleri
Bu çalışma, 2004-2015 yıllarını kapsayan SEER veri tabanından elde edilen verileri kullanarak kolorektal SRCC tanısı alan hastalara odaklanmıştır. Dışlama kriterleri, sağkalım süresi bir aydan az olan hastaları, eksik klinikopatolojik bilgisi olanları ve ölüm nedeninin belirsiz veya belirtilmemiş olduğu vakaları içeriyordu. Dahil edilme kriterlerini karşılayan toplam 2409 kolorektal SRCC hastası rastgele bir eğitim kohortuna (N = 1686) ve bir doğrulama kohortuna (N = 723) ayrıldı. Eğitim ve doğrulama kohortlarının demografik ve klinik parametreleri, Tablo 1'de gösterildiği gibi R yazılımı kullanılarak analiz edildi. Dahil edilen tüm hastalar arasında çoğunluk 60 yaşın üzerindeydi ve benzer sayıda erkek ve kadın hasta vardı. Hastaların çoğu beyazdı. Hastaların yarısından fazlası (%56) evliydi. Tümörlerin büyük çoğunluğu (%76) III-IV olarak derecelendirildi. Hastaların çoğunda (% 82) 3,5 santimetreden daha büyük tümör boyutları vardı ve hastaların çoğunluğu LODDS1 grubuna (% 42) aitti. Tüm kohortta, hastaların yüksek bir oranı (% 53) kemoterapi aldı. Primer tümörler en sık sağ kolonda (%67) yerleşikti. Randomizasyondan sonra, iki grup arasında istatistiksel olarak temel özelliklerde anlamlı bir fark yoktu.

Makine öğrenimi modellerinde yer alan prognostik klinik faktörlerin tanımlanması
İlk olarak, Cox regresyon analizini kullanarak makine öğrenimi modeline dahil edilmek üzere önemli değişkenleri taradık. Tek değişkenli Cox regresyon sonuçları, sağkalım süresinin cinsiyet, yaş, ırk, medeni durum, AJCC evrelemesi, pT evrelemesi, pN evrelemesi, pM evrelemesi, tümör boyutu, CEA düzeyi, LNR sınıflaması ve hastanın radyoterapi veya kemoterapi alıp almadığı gibi belirli klinik değişkenlerle anlamlı olarak ilişkili olduğunu göstermiştir (Tablo 2). Özellikle, LNR, LODDS ve pN evrelemesinin tümü istatistiksel olarak anlamlı tehlike oranları (HR) sergiledi, bu da bu üç LN evreleme sisteminin prognoz ile ilişkili olduğunu gösteriyor. SRCC hastalarında pN evrelemesi, LODDS, LNR ve CSS arasındaki ilişkiyi daha fazla belirlemek için daha sonra çok değişkenli Cox regresyon analizi yapıldı. Sonuçlar, LODDS, LNR ve pN durumunun SRCC hastalarının KSS'sini anlamlı olarak etkilediğini göstermiştir (Şekil 2).

LN Sistemlerinin Karşılaştırılması
Üç LN sisteminin prediktif prognostik yetenekleri hem eğitim, hem doğrulama hem de dış doğrulama kohortlarında benzerdi (adım 1.4'te seçilen halka hücreli karsinom dışındaki kolorektal kanser örnekleri; Tablo 3). Eğitim kohortunda LNR, LODDS ve pN için C indeksleri sırasıyla 0.309, 0.308 ve 0.337 iken, doğrulama kohortunda C indeksleri sırasıyla 0.288, 0.279 ve 0.319 idi. Dış doğrulama kohortunda, LNR, LODDS ve pN için C-indeksleri sırasıyla 0.419, 0.420 ve 0.424 idi. Ek olarak, eğitim kohortundaki her sistem için AIC değerleri 12667.56, 12670.57 ve 12731.89 idi ve doğrulama kohortunda sırasıyla 4575.36, 4559.13 ve 4613.20 idi. Dış doğrulama kohortunda, her sistem için AIC değerleri aşağıdaki gibidir: LODDS için 106554.68, LNR için 106581.85 ve pN evrelemesi için 106915.45. Bu bulgular, üç sistem arasında ayrımcı nitelikte minimum farklılıklar olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, tahmin kabiliyeti açısından en uygun LN sistemini daha fazla belirlemek için makine öğrenimi yöntemlerini (RF, XGBoost ve NN) kullandık. Bu analiz, tek değişkenli Cox regresyonunda anlamlı olan değişkenleri ve makine öğrenmesi modellerini oluşturmak için pN, pT, pM, yaş, ırk, LNR sınıflandırması, LODDS sınıflandırması ve hastanın radyoterapi veya kemoterapi alıp almadığı dahil olmak üzere en az bir çok değişkenli modeli (pN, LODDS veya LNR) içeriyordu.

Eğitim veri setini kullanarak RF, XGBoost ve NN modelleri oluşturduk. Her bir değişken için önem değerleri Şekil 3'te gösterilmiştir. RF ve XGBoost'ta LNR en yüksek önemi sergilerken, LODDS da büyük önem gösterdi. Bununla birlikte, NN modelinde LODDS, pN ve LNR'ye kıyasla daha iyi tahmin yeteneği sergiledi. Üç makine öğrenimi yaklaşımından elde edilen birleşik sonuçlar göz önüne alındığında, LODDS sisteminin SRCC hastalarında LN durumunu değerlendirmek için en iyi sistem olabileceği sonucuna varıyoruz.

Makine öğrenimi modellerinin performansı
Tablo 4 ve Şekil 4A-C'de gösterildiği gibi, her üç model de prognozu etkili bir şekilde tahmin edebildi ve üç modelin AUC'leri test veri setinde 0.777 ile 0.851 arasında değişiyordu (XGBoost: AUC = 0.820, %95 CI = 0.789-0.851; RF: AUC = 0.819,% 95 CI = 0.788-0.850; NN: AUC = 0.809,% 95 CI = 0.777-0.841). XGBoost, RF ve NN modelleri büyük özgüllük (0.82, 0.825, 0.815) ve doğruluk (0.762, 0.763, 0.757) gösterdi. Kalibrasyon eğrileri Şekil 5D-F'de gösterilmiştir.

Rekabetçi risk modelinin oluşturulması ve doğrulanması
Makine öğrenimi modellerinin rekabet eden risk faktörlerinin etkisini hesaba katmadığı göz önüne alındığında, tahmin kabiliyeti açısından en iyi performansı gösteren LN sistemini daha iyi belirlemek için rekabet eden bir risk modeli oluşturduk. Kansere özgü sağkalım (CSS), kansere bağlı ölümü temsil ederken, genel sağkalım (OSS), rekabet eden risk olayları olarak hizmet eden diğer nedenlerden kaynaklanan ölümleri açıklar. Eğitim kohortunda CSS için öngörücü faktörleri analiz etmek için tek değişkenli ve çok değişkenli rekabet eden risk modelleri kullandık. Tek değişkenli rekabet eden risk modeli, CSS için öngörücü faktörlerin cinsiyet, yaş, ırk, medeni durum, AJCC evrelemesi, TNM evrelemesi, tümör boyutu, LNR sınıflandırması, LODDS sınıflandırması, CEA seviyesi, hastanın radyoterapi veya kemoterapi alıp almadığı ve primer tümörün yerini içerdiğini gösterdi. Son olarak, kolorektal SRCC hastaları için çok değişkenli rekabet risk analizi, T evrelemesi, N evrelemesi, M evrelemesi, LODDS sınıflaması ve primer tümörün yerleşimi beş bağımsız prognostik belirteç olarak tanımlandı. Tek değişkenli ve çok değişkenli rekabet eden risk analizlerinin sonuçları Tablo 5'te gösterilmiş ve bağımsız risk faktörleri için karşılık gelen kümülatif insidans fonksiyonu (CIF) eğrileri Şekil 5'te sunulmuştur. Beş anlamlı değişkene (T evrelemesi, N evrelemesi, M evrelemesi, LODDS sınıflaması ve primer tümörün lokalizasyonu) dayanarak prognostik bir nomogram geliştirdik (Şekil 6A). pN ile karşılaştırıldığında, LODDS'un daha yüksek bir ağırlık gösterdiğini bulduk. Bu bulgu önceki sonuçlarla uyumludur ve LODDS sisteminin SRCC hastalarında LN durumunu değerlendirmek için en iyi sistem olduğunu düşündürmektedir.

Modelin doğruluğunu değerlendirmek için kalibrasyon eğrileri oluşturduk (Şekil 6B-D). Sonuçlar, modelin 1, 3 ve 5 yıllık hastaların toplam sağkalımını tahmin etmede iyi performans gösterdiğini gösterdi. Eğrilerin 45° çizgisine uyumu, modelin güçlü bir tutarlılığını gösterir. Nomogram için ROC eğrisi değerlendirme sonuçları (Şekil 5EG), 1, 3 ve 5 yıllık tahminler için eğrinin altındaki alanın (AUC) 0.75'ten büyük olduğunu gösterdi. Bu sonuçlar, 3 ve 5 yıllık tahmin eğrilerinin önemli faydalar gösterdiğini ve nomogramın değerli klinik uygulamalara ve referans değere sahip olduğunu göstermektedir.

Şekil 1: SEER veritabanında tarama sürecini gösteren akış diyagramı. Dahil etme ve dışlama kriterlerimiz sayesinde, R'ye dayalı bir dizi analiz için SEER veritabanından kolorektal kanser hastalarını başarıyla seçtik. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Eğitim kohortunda LNR, LODDS ve pN evrelemesinin CSS ile ilişkisi. Bu şekil, diğer bağımsız prognostik faktörlerle birlikte değerlendirilen (A) LNR, (B) LODDS ve (C) pN evrelemesi için çok değişkenli Cox regresyon analizi sonuçlarını göstermektedir. Analiz, Tehlike Oranlarını (HR) ve %95 güven aralıklarını (CI) içerir. Sonuçlar, LNR, LODDS ve pN durumunun SRCC'li hastalarda kansere özgü sağkalım için önemli prognostik faktörler olduğunu ve tüm HR değerlerinin istatistiksel anlamlılık gösterdiğini göstermektedir (p < 0.05). *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001. Hata çubukları %95 CI'yi temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: Değişkenlerin göreceli önemi. (A) XGBoost modeli, (B) RF modeli ve (C) NN modeli. Bu şekil, değişkenlerin göreceli önemini değerlendirir. XGBoost ve RF modellerinde, LNR en yüksek önemi sergiledi ve LODDS de önemli bir önem gösterdi. Tersine, NN modelinde LODDS, pN ve LNR'ye kıyasla üstün tahmin yeteneği göstermiştir. Üç modelin birleşik sonuçlarına dayanarak, LODDS sisteminin SRCC hastalarında LN durumunu değerlendirmek için en etkili sistem olduğu öne sürülmektedir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: ML modellerinin, XGBoost'un ve eXtreme gradyan artırmanın ROC eğrileri ve kalibrasyon eğrileri. (A, D) eğitim kohortu, (B, E) doğrulama kohortu ve (C, F) harici doğrulama kohortu. Eğrinin altındaki alan (AUC) değerinin 1'e yakın olması, modelin daha iyi sınıflandırma performansını gösterir. Hata çubukları, gerçek olayın meydana gelme olasılığı için %95 güven aralığını temsil eder. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: Kolorektal SRCC'de hasta özelliklerine göre kümülatif ölüm insidans tahminleri. Alt grupların CIF'si. Gray testi uygulandı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: Kolorektal SRCC hastalarında CSS için nomogram geliştirme ve doğrulama. (A) Kolorektal SRCC'li hastaların 1 yıllık, 3 yıllık ve 5 yıllık kansere özgü sağkalım olasılığını öngören rakip bir risk nomogramı. (B) eğitim kohortunda, (C) doğrulama kohortunda ve (D) dış doğrulama kohortunda 1, 3, 5 yıllık kansere özgü sağkalımı tahmin etmek için nomogramların kalibrasyon eğrileri. (E) eğitim kohortunda, (F) doğrulama kohortunda ve (G) dış doğrulama kohortunda 1, 3 ve 5 yıllık kansere özgü sağkalımı tahmin etmek için alıcı işletim karakteristik eğrileri. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 1: Kolorektal SRCC'li hastaların klinik özellikleri. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 2: Eğitim kohortunda CSS'nin tek değişkenli Cox regresyon analizi. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 3: Üç lenf nodu evreleme sisteminin tahmin performansı. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 4: Doğrulama kohortundaki ve dış doğrulama kohortlarındaki modellerin tahmine dayalı performansı. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 5: Eğitim kohortunda kolorektal SRCC'nin kansere özgü mortalitesi için tek değişkenli ve çok değişkenli rekabet eden risk analizi. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Kolorektal kanser (KRK) SRCC, kolorektal kanserlerin nadir ve özel bir alt tipidir ve prognozu kötüdür. Bu nedenle, SRCC hastalarının prognozuna daha fazla dikkat edilmesi gerekmektedir. SRCC hastaları için doğru sağkalım tahmini, prognozlarını belirlemek ve bireyselleştirilmiş tedavi kararları vermek için çok önemlidir. Bu çalışmada, SRCC hastalarında klinik özellikler ve prognoz arasındaki ilişkiyi araştırdık ve SEER veri tabanından SRCC hastaları için optimal LN evreleme sistemini belirledik. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışma, makine öğrenmesi ve rakip risk analizi yöntemlerinin kapsamlı bir şekilde kullanılmasıyla kolorektal SRCC hastaları için uygun LN sistemini belirleyen ve prognostik tahmin için bir nomogram oluşturan ilk çalışmadır.

KRK hastalarında metastatik LN sayısı prognoz ve nüks için önemli bir göstergedir. Doğru LN evrelemesi, SRCC hastaları için tedavi stratejilerinin ve prognozun belirlenmesinde anahtar rol oynar. LNR ve LODDS, GC'de LN katılımını değerlendirmek, evreleme sistemlerini iyileştirmek ve daha doğru prognostik bilgi sağlamak için kullanılan alternatif yöntemlerdir^10,13. SEER veri tabanını kullanan SRCC hastalarında LODDS, LNR ve pN evrelemesi ile CSS arasındaki korelasyonu ortaya koyduk. Bu üç LN sisteminin (LNR, LODDS ve pN) tahmin yetenekleri, AUC'ler, AIC'ler, BIC'ler ve C indeksleri kullanılarak karşılaştırıldı. Ancak, aralarındaki farklar çok azdı. Bu nedenle, en uygun LN sistemi olarak en önemli özellikleri seçmek için Xgboost, RF ve NN olmak üzere üç makine öğrenimi yöntemi kullandık. Üç yöntemin birleşik sonuçlarına dayanarak, LODDS'yi uygun LN sistemi olarak tanımladık.

Bununla birlikte, OSS, CSS hastalarının prognozunu etkileyen rekabetçi bir risk olayıdır. Cox regresyon yöntemini kullanarak makine öğrenimi modeline dahil edilmek üzere değişkenleri tarama süreci, OSS'nin etkisini dikkate almamıştır, bu da risk oranlarının yanlış bir değerlendirmesine yol açabilir¹². Bu nedenle, SRCC hastaları için en uygun LN değerlendirme sistemini daha fazla belirlemek için rakip bir risk modeli oluşturduk. Sonuçlar, LODDS evreleme sisteminin pN sistemine kıyasla daha doğru prognostik bilgi sağladığını bir kez daha doğruladı. Takip süresince 2409 hastanın 1339'u (%56) CSS, 464'ü (%19) OSS'den öldü. Ayrıca, kansere özgü ölüm oranlarını 1 yıl, 3 yıl ve 5 yıl olarak tahmin etmek için rekabet eden bir risk tablosu da geliştirdik. Bu modelin kolorektal SRCC hastalarını içeren klinik araştırmalar için önemli etkileri olduğuna inanıyoruz. Amerikan Kanser Ortak Komitesi, kolorektal kanserlerin tüm histolojik tipleri için evreleme sistemi olarak TNM sistemini önermesine rağmen, öncelikle kolorektal adenokarsinomun evrelemesi için kullanılır. AJCC N aşaması TLN ile sınırlıdır, LNR ise NLN ^{13,14,15,16'nın} etkisini dikkate almaz. Raporlar, LODDS'un TLN'den daha az etkilendiğini ve NLN sayısını^10,17 olarak kabul ettiğini gösteriyor. Scarinci ve ark. LODDS'un KRK hastalarında OS'yi LNR ve pN evrelemesinden daha iyi öngördüğünü göstermiş ve gelecekteki araştırmaların farklı KRK alt tiplerindeki rolünü doğrulaması gerektiğini önermiştir¹⁸. Bu çalışmada, LODDS'nin kolorektal SRCC'de CSS üzerinde anlamlı bir prognostik prediktif etkiye sahip olduğunu bulduk. Bu nedenle, LODDS, kolorektal SRCC hastalarında lenf nodu diseksiyonu ve prognozu değerlendirmek için değerli bir araç olabilir. LODDS için henüz optimal bir eşik belirlenmemiş olsa da, en güvenilir LN evreleme sistemi olduğu kanıtlanmıştır. LODDS'ye olan ilginin artmasıyla birlikte, genel olarak öngörülebilir gelecekte klinik ortamlarda geniş bir tanınırlık kazanacağına inanılmaktadır.

Çalışmamız, primer tümörün lokalizasyonunun CSS için önemli bir prediktif faktör olduğunu ve rektal SRCC için önemli ölçüde daha kötü prognoz olduğunu ve önceki çalışmalarla tutarlı olduğunu^bulmuştur 12,19,20. Rektal SRCC, benzersiz klinik, patolojik ve moleküler özelliklere^{sahip olabilir 21,22} ve daha fazla araştırmayı garanti eder. Tahmine dayalı modellerden türetilen çizelgeler, klinik karar verme ve hasta danışmanlığı için anahtar ve etkili araçlardır. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışma, SRCC hastaları için en uygun LN evreleme sistemini keşfetmek için makine öğrenimi modellerini ve rakip risk modellerini entegre eden ilk çalışmadır. SRCC hastalarının prognozunu tahmin etmek için üç makine öğrenimi modeli geliştirdik ve doğruladık. Test veri kümesinde, XGBoost, RF ve NN modelleri, AUC değerlerine ve karşılık gelen metriklere dayalı olarak iyi prognostik tahmin performansı gösterdi. Bu nedenle, makine öğrenimi modelleri, prognozu tahmin ederek SRCC hastaları için tedavi kararlarında yardımcı olabilir. Ek olarak, kolorektal SRCC için öngörücü faktörleri analiz etmek ve LODDS'nin bunun içindeki rolünü değerlendirmek için orantılı tehlike modellerine dayalı rakip risk çizelgeleri oluşturduk. Nomogramın öngörücü performansını değerlendirmek için C indeksi ve kalibrasyon eğrilerini kullandık. Grafik, tümör primer bölgesi ve LODDS gruplaması gibi ortak klinik değişkenleri gösterdi. Ayrıca, oluşturduğumuz nomogram, kolorektal SRCC hastalarında 1 yıl, 3 yıl ve 5 yıllık CSS'yi tahmin etmek için etkili bir yöntemdir. Bu araç, klinisyenlerin her kolorektal SRCC hastası için doğru, kapsamlı ve zamanında prognostik değerlendirmeler yapmalarına yardımcı olabilir ve kişiselleştirilmiş tedavi planları formüle etmelerini sağlayabilir²³.

Son olarak, bu çalışmanın bazı sınırlılıkları vardır. İlk olarak, çalışmadaki hastalara 2004 ve 2015 yılları arasında teşhis konuldu ve bu da nispeten kısa bir takip süresine yol açtı. Daha uzun bir takip süresinin, model tahminlerinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olacağını tahmin ediyoruz. İkincisi, burada kullanılan çalışma tasarımı retrospektiftir ve SEER veritabanından elde edilen verilere dayanır, bu da bazı doğal önyargılara neden olabilir. Metastatik LN'lerin yeri gibi bazı bilgiler kaydedilmedi. Son olarak, bu çalışmadaki hastaların çoğunluğu beyazdı ve bu bulguları doğrulamak ve güçlendirmek için çeşitli popülasyonları içeren daha geniş çalışmalar gerektiriyordu.

Son
Çalışma, LODDS'nin kolorektal SRCC için güçlü prognostik prediktif yetenek sergilediğini buldu. Bu temele dayanarak, kolorektal SRCC hastaları için 1 yıl, 3 yıl ve 5 yıllık aralıklarla genel sağkalım oranlarını tahmin etmek için rakip bir risk modeline dayalı bir nomogram geliştirdik. Bir dizi değerlendirme ve dahili doğrulamanın ardından, nomogram önemli klinik uygulanabilirlik ve değer göstererek klinisyenlere tedavi karar vermede rehberlik sağlamıştır. Ek olarak, üç makine öğrenimi modeli oluşturduk. Bu makine öğrenimi yaklaşımları, SRCC için prognostik öngörü yeteneklerini geliştirme potansiyeline sahiptir ve doktorlara makine öğreniminin tedavi ve takip stratejilerini optimize etmek için nasıl kullanılabileceğini anlamalarına yardımcı olur.

Yazarların ifşa etmesi gereken herhangi bir finansal çıkar çatışması yoktur.

Hiç kimse