分化型甲状腺癌淋巴结转移预测模型的构建与验证：一项优化术后精准治疗策略的研究

来自国内的研究人员针对分化型甲状腺癌(DTC)淋巴结转移预测难题，开发了整合甲状腺球蛋白(Thyroglobulin)、淋巴细胞计数、BRAFV600E突变和肿瘤灶数量的新型列线图(nomogram)。该模型在验证队列中展现出0.920的预测精度，为术后放射性碘(RAI)治疗决策提供重要依据，推动DTC个体化诊疗进程。

　　

这项观察性研究构建了预测分化型甲状腺癌(Differentiated Thyroid Carcinoma, DTC)淋巴结转移的术后列线图(nomogram)。通过LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)算法结合多变量逻辑回归，研究者锁定了四个关键预测因子：甲状腺球蛋白(Thyroglobulin)、外周血淋巴细胞计数、BRAF^V600E基因突变状态以及肿瘤多灶性。

该预测模型在开发队列中取得0.992的惊人准确率，独立验证队列亦达0.920。特别值得注意的是，淋巴细胞计数与淋巴结转移的显著相关性，暗示了肿瘤免疫微环境在DTC进展中的潜在作用。这项创新工具不仅为术前评估提供量化指标，更指导术后放射性碘(Radioactive Iodine, RAI)治疗的精准决策，实现真正的个体化医疗。

研究证实，整合临床病理特征与分子标志物的预测模型，能有效解决DTC淋巴结转移评估的临床痛点，为甲状腺癌诊疗指南的更新提供了重要循证依据。