[发明专利]一种基于aGVHD biomarker的非复发死亡风险监测模型

说明书

本发明涉及造血干细胞移植技术领域，且公开了一种基于aGVHD biomarker的非复发死亡风险监测模型，所述通过动态监测病人群体(199例，一年内的非复发死亡约占12％)不同时间点的aGVHD biomarker指标(sST2，REG3α)。计算病人移植后100天内每个检测时间点sST2和REG3α之间的距离值(value)，选取检测时间点中sST2和REG3α距离值达到最大时的aGVHD biomarker作为病人最坏情况的指标，建立模型数据集。该基于aGVHD biomarker的非复发死亡风险监测模型，通过建立分层标准，对病人进行风险分组，其180天非复发死亡的累积发生率为：低风险(2.38％)vs中风险(16.67％)vs高风险(52.0％)，分层结果优于已有研究[5](初始治疗时aGVHD biomarker分组：低风险(6％)vs中风险(20％)vs高风险(49％))。

技术领域

本发明涉及造血干细胞移植技术领域，具体为一种基于aGVHD biomarker的非复发死亡风险监测模型。

背景技术

在造血干细胞移植领域，移植后并发症及预后始终是最受关注的问题，由于biomarker对此具有较好的诊断和预测价值，目前已出现大量的相关临床研究，并且已经形成了较为规范的研究流程[1]。尤其是针对aGVHD biomarker的研究，更是取得了突出进展[2-6]。例如，Solán,L.等发现移植后第30天的biomarker(sST2)与720天的非复发死亡存在显著关联[2]。Ferrara,J.L.等用移植后第7天的aGVHD biomarker(sST2,REG3α)建立模型，预测180天的非复发死亡，模型在验证集上AUC为0.68[3]，该模型也适应于预测治疗一周后180天的非复发死亡，模型AUC为0.82[4]；利用初始治疗时的aGVHD biomarker对病人进行分组，180天非复发死亡的累积发生率分别为：低风险(6％)vs中风险(20％)vs高风险(49％)[5]；利用aGVHD发生时的biomarker(sST2,REG3α，TNFR1)建立模型，预测aGVHD发生后180天的非复发死亡，模型AUC为0.71[6]。上述研究多集中于固定时间点的aGVHDbiomarker与临床长期预后的关联，结论对检测时间点的依赖性较大。此外，真实世界aGVHDbiomarker检测无法保证规律送样，导致固定时间点可用数据较少，与临床研究中病人的严格入组标准有一定差距。

因此，本发明提出了一种基于aGVHD biomarker的非复发死亡风险监测模型，充分利用不同病人不同时间点aGVHD biomarker各有差异这一特点，将病人移植后初期最坏情况下的aGVHD biomarker指标与临床长期预后进行关联，建立非复发死亡监测模型，用于对病人非复发死亡风险进行预测和危险分层，尤其是根据病人非复发死亡风险的变化趋势进行风险的再分组，对临床决策更具参考价值。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于aGVHD biomarker的非复发死亡风险监测模型，解决了上述背景技术中提出的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明提供如下技术方案：一种基于aGVHD biomarker的非复发死亡风险监测模型，所述通过动态监测病人群体(199例，一年内的非复发死亡约占12％)不同时间点的aGVHD biomarker指标(sST2，REG3α)。计算病人移植后100天内每个检测时间点sST2和REG3α之间的距离值(value)，如下式一所示。选取检测时间点中sST2和REG3α距离值达到最大时的aGVHD biomarker作为病人最坏情况的指标，建立模型数据集。注意，每个病人需要保证移植后100天内至少测量三次不同时间点的aGVHD biomarker数据。