Estudo multiômico do comportamento biológico da metástase linfonodal no carcinoma papilífero de tireoide

Este estudo é um estudo de coorte observacional multicêntrico que visa avaliar a precisão e eficácia do modelo multiômico ThyMPR-CLNM na previsão de CLNM em pacientes com diagnóstico de PTC em estágio T1. O design incorpora os seguintes componentes críticos:

O estudo envolveu 2.000 pacientes com diagnóstico de PTC em estágio T1 do Hospital Médico Tradicional Chinês de Hangzhou, afiliado à Universidade Médica Chinesa de Zhejiang, entre dezembro de 2024 e dezembro de 2026. Tecido tumoral fresco congelado, amostras de soro e imagens de ultrassom pré-operatórias foram coletadas dos participantes. Essas amostras foram utilizadas para análises multi-ômicas abrangentes, incluindo perfis metabolômicos e proteômicos, bem como extração de características radiômicas por ultrassom. Para minimizar o viés de seleção e equilibrar as covariáveis, o pareamento do escore de propensão foi realizado em duas rodadas, estabelecendo um conjunto de descoberta e um conjunto de validação com grupos pareados com base nos escores de propensão calculados por meio de regressão logística. Isso garantiu grupos comparáveis ​​para análises subsequentes. O estudo envolveu a análise das amostras coletadas por meio de técnicas avançadas, como cromatografia líquida-espectrometria de massa (LC-MS) para análises metabolômicas e proteômicas, e Piradiômica para extração de características radiômicas de imagens de ultrassom. Metabólitos, proteínas e características radiômicas diferencialmente expressos foram identificados e integrados para o desenvolvimento do modelo de predição ThyMPR-CLNM. A técnica de regressão Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) foi utilizada para construir o modelo ThyMPR-CLNM com base em características identificadas nas análises multi-ômicas. O desempenho do modelo foi posteriormente validado utilizando um conjunto de dados independente. Avaliações estatísticas foram realizadas utilizando o software R para determinar a precisão, sensibilidade, especificidade e valores de AUC do modelo. Comparações com métodos diagnósticos convencionais foram realizadas para destacar as vantagens do modelo ThyMPR-CLNM.