新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法、系统及预后系统

本发明属于临床医学，涉及一种模型构建，特别是涉及一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法、系统及预后系统。

背景技术：

1、乳腺癌是女性中发病率和死亡率最高的恶性肿瘤。对于局部晚期乳腺癌患者来说，新辅助化疗在全程治疗管理中占据着越来越重要的地位，其主要优势在于可以缩小肿瘤大小、降低肿瘤分期，并在手术前消除微小转移灶。新辅助化疗能够使无法手术的患者得以接受根治性手术，同时增加保乳手术的可能性，甚至能够改善患者的生存结果。对于接受新辅助化疗的局部晚期乳腺癌患者，准确预测这部分患者的预后对于后续临床治疗决策的制定至关重要。

2、目前较为公认的针对新辅助化疗后乳腺癌患者的临床病理预后传统模型(neo-bioscore)中主要评价标准包括：新辅助化疗前临床分期、新辅助化疗后病理分期、雌激素受体状态(分为雌激素受体阳性或者阴性)、her2状态以及组织学分级；其中，her2状态主要通过免疫组织化学(ihc)染色和原位杂交(ish)确定。

3、近年来随着对乳腺癌的深入认识和新型靶向药物的出现，her2阴性进一步细分为her2低表达和her2零表达，然而既往临床病理预后传统模型均是将her2状态分为her2阳性和her2阴性，未出现有将her2阴性拆分为her2低表达和her2零表达分别纳入评分标准的模型。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法、系统及预后系统，用于解决上述背景技术中指出的问题。

2、第一方面，本发明提供一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法包括：构建一个基于neo-bioscore预后评价体系的预后传统模型；所述预后传统模型中，her2状态为二分类，分别为：her2阳性和her2阴性；在所述预后传统模型的基础上，引入her2低表达和her2零表达，将所述her2状态扩充为三分类，分别为：her2阳性、her2低表达和her2零表达，以实现构建预后改良模型。

3、本发明中，在原有neo-bioscore的基础上，提出了预后改良模型，首次将her2阴性拆分为her2低表达、her2零表达分别纳入预后改良模型的评分标准。

4、在第一方面的一种实现方式中，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法还包括：对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行赋分。

5、在第一方面的一种实现方式中，在所述对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行赋分的步骤之后，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法还包括：基于赋分的结果预测所述乳腺癌患者的生存率。

6、本实现方式中，通过对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照预后改良模型进行赋分，可以预测该乳腺癌患者术后的生存率，具有适用性好且预测能力强的优点。

7、在第一方面的一种实现方式中，所述对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行赋分包括：获取所述乳腺癌患者的活检组织标本的目标雌激素受体状态、目标组织学分级和目标her2状态；分别对所述乳腺癌患者进行临床分期和病理分期，获取临床分期结果和病理分期结果；基于所述目标雌激素受体状态、所述目标组织学分级、所述目标her2状态、所述临床分期结果及所述病理分期结果对所述乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行赋分。

8、在第一方面的一种实现方式中，所述临床分期采用临床tnm分期；和/或所述病理分期采用病理tnm分期。

9、在第一方面的一种实现方式中，所述预后改良模型包括以下变量：临床分期i-iia、iib-iiia、iiib-iiic；病理分期0-i、iia-iiib、iiic；雌激素受体阴性、雌激素受体阳性；组织学分级3级、组织学分级1级或2级；her2零表达、her2低表达、her2阳性。

10、在第一方面的一种实现方式中，所述赋分利用的赋分机制为：临床分期i-iia为0分，iib-iiia为1分，iiib-iiic为2分；病理分期0-i为0分，iia-iiib为1分，iiic为2分；雌激素受体阴性为1分，雌激素受体阳性为0分；组织学分级3级为1分，组织学分级1级或2级为0分；her2零表达为1分，her2低表达和her2阳性为0分。

11、第二方面，本发明提供一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建系统，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建系统包括：预后传统模型模块，用于构建一个基于neo-bioscore预后评价体系的预后传统模型；所述预后传统模型中，her2状态为二分类，分别为：her2阳性和her2阴性；预后改良模型构建模块，用于在所述预后传统模型的基础上，引入her2低表达和her2零表达，将所述her2状态扩充为三分类，分别为：her2阳性、her2低表达和her2零表达，以实现构建预后改良模型。

12、第三方面，本发明提供一种基于上述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法构建的预后改良模型的预后系统，所述预后系统包括：数据采集模块，用于采集接受新辅助化疗后的乳腺癌患者的活检组织标本的目标雌激素受体状态、目标组织学分级和目标her2状态；分期处理模块，用于对所述乳腺癌患者进行临床分期和病理分期，获取临床分期结果和病理分期结果；预后分析模块，内置有所述预后改良模型，所述预后分析模块用于基于所述目标雌激素受体状态、所述目标组织学分级、所述目标her2状态、所述临床分期结果及所述病理分期结果对所述乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行预后评价，并输出评价结果至外部输出设备。

13、在第三方面的一种实现方式中，所述预后评价包括：赋分；所述赋分利用的赋分机制为：临床分期i-iia为0分，iib-iiia为1分，iiib-iiic为2分；病理分期0-i为0分，iia-iiib为1分，iiic为2分；雌激素受体阴性为1分，雌激素受体阳性为0分；组织学分级3级为1分，组织学分级1级或2级为0分；her2零表达为1分，her2低表达和her2阳性为0分；所述评价结果包括：所述目标雌激素受体状态、所述目标组织学分级、所述目标her2状态、所述临床分期结果及所述病理分期结果所对应分数相加得到的总分数。

14、如上所述，本发明所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法、系统及预后系统，具有以下有益效果：

15、与现有技术相比，本发明提出了一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型，首次提出了将her2阴性拆分为her2低表达、her2零表达分别纳入评分标准；通过对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照该预后改良模型进行赋分，可以预测患者术后的生存率，具有适用性好且预测能力强的优点。

技术特征：

1.一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，其特征在于，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法包括：

2.根据权利要求1所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，其特征在于，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法还包括：对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行赋分。

3.根据权利要求2所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，其特征在于，在所述对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行赋分的步骤之后，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法还包括：基于赋分的结果预测所述乳腺癌患者的生存率。

4.根据权利要求2所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，其特征在于，所述对接受新辅助化疗后的乳腺癌患者按照所述预后改良模型进行赋分包括：

5.根据权利要求4所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，其特征在于，所述临床分期采用临床tnm分期；和/或所述病理分期采用病理tnm分期。

6.根据权利要求1所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，其特征在于，所述预后改良模型包括以下变量：临床分期i-iia、iib-iiia、iiib-iiic；病理分期0-i、iia-iiib、iiic；雌激素受体阴性、雌激素受体阳性；组织学分级3级、组织学分级1级或2级；her2零表达、her2低表达、her2阳性。

7.根据权利要求2至6中任一项所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法，其特征在于，所述赋分利用的赋分机制为：临床分期i-iia为0分，iib-iiia为1分，iiib-iiic为2分；病理分期0-i为0分，iia-iiib为1分，iiic为2分；雌激素受体阴性为1分，雌激素受体阳性为0分；组织学分级3级为1分，组织学分级1级或2级为0分；her2零表达为1分，her2低表达和her2阳性为0分。

8.一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建系统，其特征在于，所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建系统包括：

9.一种基于权利要求1至7中任一项所述的新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法构建的预后改良模型的预后系统，其特征在于，所述预后系统包括：

10.根据权利要求9所述的预后系统，其特征在于，所述预后评价包括：赋分；所述赋分利用的赋分机制为：临床分期i-iia为0分，iib-iiia为1分，iiib-iiic为2分；病理分期0-i为0分，iia-iiib为1分，iiic为2分；雌激素受体阴性为1分，雌激素受体阳性为0分；组织学分级3级为1分，组织学分级1级或2级为0分；her2零表达为1分，her2低表达和her2阳性为0分；所述评价结果包括：所述目标雌激素受体状态、所述目标组织学分级、所述目标her2状态、所述临床分期结果及所述病理分期结果所对应分数相加得到的总分数。

技术总结本发明提供一种新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法、系统及预后系统；所述新辅助化疗后乳腺癌预后改良模型构建方法包括：构建一个基于Neo‑Bioscore预后评价体系的预后传统模型；所述预后传统模型中，HER2状态为二分类，分别为：HER2阳性和HER2阴性；在所述预后传统模型的基础上，引入HER2低表达和HER2零表达，将所述HER2状态扩充为三分类，分别为：HER2阳性、HER2低表达和HER2零表达，以实现构建预后改良模型；本发明在原有Neo‑Bioscore的基础上，提出了预后改良模型，首次将HER2阴性拆分为HER2低表达、HER2零表达分别纳入预后改良模型的评分标准。技术研发人员：陆劲松,殷文瑾,赵英莺,陈心如受保护的技术使用者：上海交通大学医学院附属仁济医院技术研发日：技术公布日：2024/6/13