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    基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對粒細(xì)胞與子宮內(nèi)膜惡性腫瘤的相關(guān)性研究

    2019-01-17 02:05:40楊曉月李平
    中外醫(yī)療 2019年33期
    關(guān)鍵詞:子宮內(nèi)膜癌人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)年齡

    楊曉月 李平

    [摘要] 目的 探討外周血中性粒細(xì)胞數(shù)及其與淋巴細(xì)胞比值對子宮內(nèi)膜癌侵襲力的預(yù)測效能。方法 方便收集2012年1月—2017年1月該院收治的81例子宮內(nèi)膜癌患者的臨床資料,包括術(shù)前外周血粒細(xì)胞數(shù)據(jù)(中性粒細(xì)胞百分比、中性粒細(xì)胞計數(shù)、淋巴細(xì)胞百分比、淋巴細(xì)胞計數(shù)、單核細(xì)胞百分比、單核細(xì)胞計數(shù)、中性粒細(xì)胞淋巴細(xì)胞比值、中性粒細(xì)胞單核細(xì)胞比值)、年齡、侵襲力相關(guān)指標(biāo)(FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移情況、淋巴轉(zhuǎn)移情況)。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法,以中性粒細(xì)胞淋巴細(xì)胞比值、中性粒細(xì)胞計數(shù)、年齡為自變量,分析自變量對侵襲性指標(biāo)的預(yù)測能力。 結(jié)果 訓(xùn)練組總的不正確預(yù)測率為28.1%,中性粒細(xì)胞計數(shù)、NLR、年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移的不正確率分別為29.1%、36.7%、55.7%、7.6%、11.4%。測試組總的不正確預(yù)測率10.0%,中性粒細(xì)胞計數(shù)、NLR、年齡年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移的不正確率分別為0.0%、50.0%、0.0%、0.0%、0.0%。結(jié)論 中性粒細(xì)胞淋巴細(xì)胞比值、中性粒細(xì)胞、年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌侵襲性,對肌層浸潤深度預(yù)測效果不佳,對FIGO分期、病理分化程度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測效果滿意。

    [關(guān)鍵詞] 中性粒細(xì)胞淋巴細(xì)胞比值;中性粒細(xì)胞計數(shù);年齡;子宮內(nèi)膜癌;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    [中圖分類號] R4? ? ? ? ? [文獻標(biāo)識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1674-0742(2019)11(c)-0017-03

    [Abstract] Objective Predictive the value of peripheral blood neutrophil count and lymphocyte ratio to evaluate invasion of endometrial carcinoma. Methods Collect the clinical data of 81 patients with endometrial carcinoma from January 2012 to January 2017 were convenient selected, Artificial neural network analysis was used to analyze the predictive ability of the independent variable on the invasive index by the ratio of neutrophil lymphocyte, neutrophils count, and age as independent variable. Results In the training group, the total incorrect prediction rate was 28.1%, neutrophil count and neutrophil count, age combined prediction of endometrial carcinoma FIGO staging, pathological differentiation, depth of myometrial invasion, ascites metastasis and lymphatic metastasis were 29.1%, 36.7%, 55.7%, 7.6%, 11.4%,respectively.In the test group, the total incorrect prediction rate was 10.0%, the above corresponding proportion were 0.0%, 50.0%, 0.0%, 0.0%, and 0.0% respectively. Conclusion The combination of NLR, neutrophils and age were used to predict the invasion of endometrial carcinoma, was not satisfied to the depth of myometrium invasion, meanwhile the prediction to FIGO stage, pathological differentiation, ascites metastasis and lymphatic metastasis was satisfactory.

    [Key words] Neutrophil lymphocyte ratio; Neutrophil count; Age; Endometrial carcinoma; Artificial neural network

    近年來研究發(fā)現(xiàn)惡性腫瘤的發(fā)生、進展與炎癥密切相干,粒細(xì)胞的變化可影響惡性腫瘤患者病情發(fā)展與預(yù)后。中性粒細(xì)胞淋巴細(xì)胞比值(NLR)、中性粒細(xì)胞計數(shù)可反映機體的炎癥反應(yīng)和免疫狀態(tài)之間平衡[1],是一種非常容易獲取的外周血指標(biāo),與乳腺癌、宮頸癌[1]、前列腺癌、胃癌、非小細(xì)胞肺癌[2]、胰腺癌[3]、肝癌[4]、鼻咽癌[5]、滋養(yǎng)細(xì)胞腫瘤等腫瘤患者的臨床病理參數(shù)有相關(guān)性[6-7]。如果能用NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)、年齡等容易檢測或者統(tǒng)計的指標(biāo)預(yù)測子宮內(nèi)膜癌的侵襲性,將對子宮內(nèi)膜癌的診斷與治療提供很大幫助。該研究方便選擇2012年1月—2017年1月在江蘇大學(xué)附屬婦科接受手術(shù)治療的81例子宮內(nèi)膜癌患者為研究對象,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計方法,探討NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)、年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌侵襲性的能力,現(xiàn)報道如下。

    1? 資料與方法

    1.1? 一般資料

    方便選擇在江蘇大學(xué)附屬婦科接受手術(shù)治療的81例子宮內(nèi)膜癌患者,年齡36~82歲,平均57.1歲。術(shù)后病理檢查證實子宮內(nèi)膜癌的診斷。排除標(biāo)準(zhǔn):①術(shù)前接受輔助放化療患者;②未接受全面分期手術(shù)患者。收集上述患者臨床資料,包括術(shù)前外周血粒細(xì)胞數(shù)據(jù)(中性粒細(xì)胞百分比、中性粒細(xì)胞計數(shù)、淋巴細(xì)胞百分比、淋巴細(xì)胞計數(shù)、單核細(xì)胞百分比、單核細(xì)胞計數(shù)、中性粒細(xì)胞淋巴細(xì)胞百分比、中性粒細(xì)胞單核細(xì)胞百分比)、年齡、侵襲性指標(biāo)(FIGO分期、病理分化程度、浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移情況、淋巴轉(zhuǎn)移情況)。

    1.2? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立及分析方法

    連續(xù)變量中性粒細(xì)胞計數(shù)、淋巴細(xì)胞計數(shù)、單核細(xì)胞計數(shù)均按實際數(shù)值取值,單位×109/L;中性粒細(xì)胞百分比、淋巴細(xì)胞百分比、單核細(xì)胞百分比均按實際數(shù)值取值,單位%;NLR、中性粒細(xì)單核細(xì)胞比值均實際取值。分類變量FIGO分期IA期、IB期、II期、III期、IV期分別取值0、1、2、3、4,病理分化程度高、中、低分化分別取值0、1、2,肌層浸潤深度黏膜層、全層分別取值0、1,腹水轉(zhuǎn)移無、有分別取值0、1,淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移無、有分別取值0、1。

    選擇NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)、年齡為自變量。將81例患者按8∶3∶0的比例分為訓(xùn)練組、測試組及驗證組。訓(xùn)練組用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),測試組為用于跟蹤訓(xùn)練過程中的錯誤以防止超額訓(xùn)練,對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)的泛化能力做出測試,以確定或肯定這個網(wǎng)絡(luò);驗證組評估最終神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱含層、輸出層3層。輸入層節(jié)點151個,包括NLR、中性粒細(xì)胞數(shù)值及年齡。隱含層有兩層,第一個隱含層20個單元,第二個隱含層15個單元,激活函數(shù)為雙曲正切函數(shù),輸出層共有兩個因變量,每個尺度因變量創(chuàng)建了一個輸出單元,采用調(diào)整的標(biāo)準(zhǔn)化法進行重標(biāo)度,激活函數(shù)為雙曲正切函數(shù)。輸出層神經(jīng)節(jié)點分別為FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤程度、腹水轉(zhuǎn)移情況、淋巴轉(zhuǎn)移情況,采用Softmax函數(shù)傳遞[8-9]。

    2? 結(jié)果

    81例患者中79例被分配至訓(xùn)練組,2例被分配至測試組。因變量因變量訓(xùn)練組總的不正確預(yù)測率為28.1%,中性粒細(xì)胞計數(shù)、NLR、年齡年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移的不正確率分別為29.1%、36.7%、55.7%、7.6%、11.4%。測試組總的不正確預(yù)測率10.0%,中性粒細(xì)胞計數(shù)、NLR、年齡年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移的不正確率分別為0.0%、50.0%、0.0%、0.0%、0.0%。

    3? 討論

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中最常用的多層感知器是一種單向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[10],是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用中最基本的網(wǎng)絡(luò)模型之一,根據(jù)預(yù)測變量的值來生成一個或多個因變量的預(yù)測模型。MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見圖1。雖然人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是解決問題的最優(yōu)方法,但它應(yīng)用于許多非線性的復(fù)雜問題時表現(xiàn)出良好的泛化能力,是解決許多實際問題穩(wěn)定可靠的方法。該研究應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知器模型研究NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)、年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌侵襲性的能力,旨在為基礎(chǔ)免疫學(xué)研究開拓一個合理可行的分析途徑[11]。

    研究結(jié)果證實炎癥反應(yīng)參與了惡性腫瘤的發(fā)生、進展。中性粒細(xì)胞和淋巴細(xì)胞在腫瘤發(fā)生、發(fā)展中的作用各不相同[12],NLR升高反映中性粒細(xì)胞和淋巴細(xì)胞之間的平衡狀態(tài)被打破。研究表明,惡性腫瘤基質(zhì)血管中浸潤的炎癥細(xì)胞與腫瘤進展密切相關(guān),炎癥細(xì)胞與腫瘤細(xì)胞之間的相互作用可以促進惡性腫瘤的發(fā)生、發(fā)展、侵襲和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移[13]。

    子宮內(nèi)膜癌患者術(shù)前外周血NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)和年齡,能方便獲取和檢測。如能用術(shù)前外周血NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)和年齡預(yù)測腫瘤的侵襲,對于臨床治療及隨訪具有重要意義。該研究結(jié)果顯示,術(shù)前外周血NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)和年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌侵襲性,對肌層浸潤深度預(yù)測效果不佳,對FIGO分期、病理分化程度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測效果滿意。結(jié)果顯示,訓(xùn)練組總的不正確預(yù)測率為28.1%,中性粒細(xì)胞計數(shù)、NLR、年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移的不正確率分別為29.1%、36.7%、55.7%、7.6%、11.4%。測試組總的不正確預(yù)測率10.0%,這與李萍等人[14]的研究中,觀察組總的不正確預(yù)測率為29.0%%,中性粒細(xì)胞計數(shù)、NLR、年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌FIGO分期、病理分化程度、肌層浸潤深度、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移的不正確率分別為29.5%、36.3%、55.8%、7.5%、11.9%。對照組總的不正確預(yù)測率10.6%的結(jié)果一致。均證實了上述猜想。腫瘤相關(guān)性炎癥可存在于惡性腫瘤的早期階段,炎癥細(xì)胞及相關(guān)炎癥因子進一步參與了腫瘤細(xì)胞的侵襲和轉(zhuǎn)移[15]。該研究局限性在于樣本量較少、患者接受手術(shù)方式不統(tǒng)一、腹水轉(zhuǎn)移及淋巴轉(zhuǎn)移可能存在漏診和誤診。

    綜上所述,NLR、中性粒細(xì)胞計數(shù)、年齡聯(lián)合預(yù)測子宮內(nèi)膜癌侵襲性的能力仍然需要多中心、前瞻性研究證實。

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    (收稿日期:2019-08-23)

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