人工神经网络分析预测非小细胞肺癌患者EGFR基因突变的模型建立及其关联因素分析

摘要：

目的 应用人工神经网络法(ANN)建立预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者EGFR基因突变模型及分析其关联因素,为NSCLC治疗提供数据.方法 采用扩增阻滞突变系统检测434例NSCLC患者样本的EGFR基因外显子19缺失、外显子20T790M突变、外显子21L858R突变,应用ANN建立NSCLC患者EGFR基因突变预测模型及分析其关联因素.结果 显示434例NSCLC患者EGFR基因外显子19、20、21总突变率为42.6％,其中腺癌EGFR基因突变率明显高于鳞癌、大细胞癌,女性突变率明显高于男性.最终ANN预测模型变量包括吸烟、吸烟指数、病理类型、胸水CEA、性别、血液CEA,该模型曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.806、64.00％、73.50％.进一步分析显示较高胸水CEA、腺癌、吸烟人群、高血液CEA水平、高吸烟指数、女性肺癌患者更易发生EGFR突变.结论 NSCLC患者EGFR基因突变率较高;本研究建立了ANN预测NSCLC患者EGFR突变预测模型,具有较好的诊断效能.

关键词：非小细胞肺癌、表皮生长因子受体、人工神经网络分析、突变

所属期刊栏目：26

分类号：R734.2(肿瘤学)

资助基金：国家自然科学基金;浙江省医药卫生项目;温州市科技局项目

在线出版日期：2016-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2140-2143,2146