甲状腺乳头状癌淋巴结转移生物学行为的多组学研究

本研究是一项多中心、观察性队列研究，旨在评估 ThyMPR-CLNM 多组学模型在预测诊断为 T1 期 PTC 的患者中预测 CLNM 的准确性和有效性。 该设计包含以下关键组件：

该研究招募了2024年12月至2026年12月期间在浙江中医药大学附属杭州中医院诊断为T1期PTC的2000名患者。 从参与者那里收集新鲜冷冻肿瘤组织、血清样本和术前超声图像。 这些样本用于全面的多组学分析，包括代谢组学和蛋白质组学分析，以及超声放射组学特征提取。 为了最大限度地减少选择偏差并平衡协变量，倾向得分匹配分两轮进行，根据逻辑回归计算出的倾向得分建立了一个发现集和一个验证集以及匹配组。 这确保了后续分析的可比较组。 该研究涉及通过先进技术分析收集的样本，例如用于代谢组学和蛋白质组学分析的液相色谱-质谱法 (LC-MS)，以及用于从超声图像中提取放射组学特征的放射组学。 鉴定并整合差异表达的代谢物、蛋白质和放射组学特征，以开发 ThyMPR-CLNM 预测模型。 利用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 回归技术根据多组学分析确定的特征构建 ThyMPR-CLNM 模型。 随后使用独立数据集验证了模型的性能。 使用 R 软件进行统计评估，以确定模型的准确性、敏感性、特异性和 AUC 值。 与传统诊断方法进行比较，突显 ThyMPR-CLNM 模型的优势。