针对这一重要的临床问题，西湖大学附属杭州市第一人民医院肿瘤外科罗定存教授团队牵头联合西湖大学生命科学学院郭天南教授团队和青岛大学烟台毓璜顶医院郑海涛教授团队开展了一项多中心临床研究，探索有效的PTC术前风险分层方法。研究团队采用机器学习方法，利用蛋白质、基因、免疫和临床这四维度信息成功构建甲状腺乳头状癌术前风险评估分类器（PRAC-PTC），在术前能够良好区分低危和中高危甲状腺乳头状癌患者，并在回顾性和前瞻性研究中有效验证。相关研究成果近日以Risk stratification of papillary thyroid cancers using multidimensional machine learning为标题在国际外科学权威期刊International Journal of Surgery在线发表。

研究样本及技术方法

研究团队收集多中心558例PTC临床样本，其中包含发现集（274例FFPE样本）、回顾性验证集（166例FFPE样本）和前瞻性验证集（118例FNA样本）。利用压力循环技术（PCT）及数据非依赖的质谱采集技术（DIA-MS）对FFPE样本和FNA样本进行蛋白质组学测定，构建不同风险PTC蛋白质图谱。

实验设计及蛋白质组学工作流程图

结论一：蛋白质组学技术揭示不同风险PTC具有差异性蛋白表达

PTC样本蛋白质组学分析

研究团队在PTC组织中鉴定到5774个蛋白。高危和低危PTC的差异表达蛋白（DEPs）分析显示：与低危组相比，高危组鉴定到97个DEPs，这些蛋白富集在RAF1突变相关信号，从蛋白水平证明了BRAFV600E突变在PTC发展过程中的重要作用。

结论二：特征选择与PTC术前风险评估分类器（PRAC-PTC）的构建

研究人员收集蛋白质组学、BFAFV600E突变、血液免疫指标以及临床特征，纳入了5790个变量，进行机器学习模型构建。结果表明，使用XGBoost算法筛选出的17个特征变量可达到最佳预测性能，该模型被命名为甲状腺乳头状癌术前风险评估分类器(PRAC-PTC)。进一步经过多中心回顾性队列和前瞻性队列对模型预测效能进行验证。

 PRAC-PTC模型构建与验证

结论三：PRAC-PTC评估效能的回顾性验证和前瞻性验证

研究人员对比了PRAC-PTC和不同年资临床医生术前PTC风险评估效能。结果发现，PRAC-PTC诊断性能(准确度、敏感性、特异性等)优于高年资临床医生。进一步，研究人员采用PRAC-PTC辅助临床医生进行PTC风险评估。结果显示，在PRAC-PTC的辅助下，高年资临床医生诊断准确性在回顾性研究和前瞻性研究中分别提升24.6%和25.6%。

PRAC-PTC预测效能评估

总结

本研究收集PTC患者术前容易获取的临床、免疫、基因和蛋白四个维度信息，通过人工智能构建PTC术前风险评估分类器(PRAC-PTC)；经多中心临床验证，所建的PRAC-PTC显著提升了临床医生术前评估PTC风险的能力，解决了临床上术前评估PTC风险的瓶颈问题，将为广大PTC患者提供精准的诊疗服务。

原文链接:

https://journals.lww.com/international-journal-of-surgery/fulltext/2024/01000/risk_stratification_of_papillary_thyroid_cancers.40.aspx