甲状腺乳頭癌におけるリンパ節転移の生物学的挙動のマルチオミクス研究

この研究は、T1期PTCと診断された患者のCLNMを予測する際のThyMPR-CLNMマルチオミクスモデルの精度と有効性を評価することを目的とした多施設共同観察コホート研究である。 設計には次の重要なコンポーネントが組み込まれています。

この研究には、2024年12月から2026年12月までに浙江中国医科大学付属杭州中医医院でT1期PTCと診断された患者2000人が登録された。 新鮮な凍結腫瘍組織、血清サンプル、および術前の超音波画像が参加者から収集されました。 これらのサンプルは、メタボロミクスプロファイリングやプロテオミクスプロファイリング、超音波放射性特徴抽出などの包括的なマルチオミクス解析に利用されました。 選択バイアスを最小限に抑え、共変量のバランスをとるために、傾向スコアのマッチングを 2 ラウンドで実行し、ロジスティック回帰によって計算された傾向スコアに基づいて、一致するグループを含む発見セットと検証セットを確立しました。 これにより、その後の分析で比較可能なグループが確保されました。 この研究には、メタボロミクスおよびプロテオミクス分析のための液体クロマトグラフィー質量分析法 (LC-MS) や、超音波画像からラジオミクス特徴を抽出するためのピラジオミクスなどの高度な技術を通じて、収集されたサンプルを分析することが含まれていました。 差次的に発現される代謝産物、タンパク質、および放射性特徴が同定され、ThyMPR-CLNM 予測モデルの開発のために統合されました。 最小絶対収縮および選択演算子 (LASSO) 回帰手法を利用して、マルチオミクス解析から特定された特徴に基づいて ThyMPR-CLNM モデルを構築しました。 その後、独立したデータセットを使用してモデルのパフォーマンスが検証されました。 R ソフトウェアを使用して統計的評価を実行し、モデルの精度、感度、特異性、および AUC 値を決定しました。 ThyMPR-CLNM モデルの利点を強調するために、従来の診断方法との比較が行われました。