Estudio multiómico del comportamiento biológico de las metástasis en los ganglios linfáticos en el carcinoma papilar de tiroides

Este estudio es un estudio de cohorte observacional multicéntrico destinado a evaluar la precisión y eficacia del modelo multiómico ThyMPR-CLNM para predecir CLNM en pacientes diagnosticados con PTC en estadio T1. El diseño incorpora los siguientes componentes críticos:

El estudio inscribió a 2000 pacientes diagnosticados con PTC en etapa T1 en el Hospital Médico Chino Tradicional de Hangzhou, afiliado a la Universidad Médica China de Zhejiang, entre diciembre de 2024 y diciembre de 2026. Se recogieron de los participantes tejido tumoral fresco congelado, muestras de suero e imágenes de ultrasonido preoperatorias. Estas muestras se utilizaron para análisis multiómicos integrales, incluidos perfiles metabolómicos y proteómicos, así como extracción de características radiómicas por ultrasonido. Para minimizar el sesgo de selección y equilibrar las covariables, el emparejamiento por puntuación de propensión se realizó en dos rondas, estableciendo un conjunto de descubrimiento y un conjunto de validación con grupos emparejados basados ​​en las puntuaciones de propensión calculadas mediante regresión logística. Esto aseguró grupos comparables para análisis posteriores. El estudio implicó analizar las muestras recolectadas mediante técnicas avanzadas como cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS) para análisis metabolómicos y proteómicos, y piradiómica para extraer características radiómicas de imágenes de ultrasonido. Se identificaron e integraron metabolitos, proteínas y características radiómicas expresados ​​diferencialmente para el desarrollo del modelo de predicción ThyMPR-CLNM. Se utilizó la técnica de regresión del Operador de selección y contracción mínima absoluta (LASSO) para construir el modelo ThyMPR-CLNM en función de las características identificadas a partir de los análisis multiómicos. Posteriormente, el rendimiento del modelo se validó utilizando un conjunto de datos independiente. Las evaluaciones estadísticas se realizaron utilizando el software R para determinar la precisión, la sensibilidad, la especificidad y los valores de AUC del modelo. Se realizaron comparaciones con métodos de diagnóstico convencionales para resaltar las ventajas del modelo ThyMPR-CLNM.