膀胱癌复发患者诊断评估中的尿液多肽分析
根据复发的风险而对膀胱癌(BC)患者进行分层的非侵入性工具目前是非常迫切需要的，目的是指导临床干预。最近，有研究人员对之前发表的关于基于CE-MS尿液标记来对BC进行检测和复发控制的文章进行了进一步的跟踪研究，研究人员利用纵向数据对BC患者进行了扩展调查。
根据复发的风险而对膀胱癌(BC)患者进行分层的非侵入性工具目前是非常迫切需要的，目的是指导临床干预。最近，有研究人员对之前发表的关于基于CE-MS尿液标记来对BC进行检测和复发控制的文章进行了进一步的跟踪研究，研究人员利用纵向数据对BC患者进行了扩展调查。
研究人员对具有复发状态信息的BC患者跟踪调查数据进行了分析，并将多肽组数据集(n=98)分成训练集和测试集。研究人员利用Cox回归分析在训练集中进行特征选择。研究发现，单个多肽水平的整个训练集调查阐释了36个多肽是疾病复发的强烈独立诊断标记。研究人员将特征整合到一个基于Forest的随机模型中来评估BC患者的复发风险。之后，将该模型在测试群体中进行评估，并在BC复发诊断中表现出了高显著性(HR=5.76， p=0.0001， c-index=0.64)。另外，将尿液多肽整合到诊断模型中可以进行BC复发的定量风险评估，强调了在前瞻性研究中将其整合在一起的必要性，从而实现其在BC临床治疗中的价值。
原始出处：
Magdalena Krochmal， Kim E. M. van Kessel， Ellen C. Zwarthoff et al.Urinary peptide panel for prognostic assessment of bladder cancer relapse. Sci Rep. 21 May 2019
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