Thoracic Cancer | 北医三院强光亮课题组：机器学习预测IB期LSCC生存及辅助化疗的价值评估

肺鳞状细胞癌（LSCC）属于非小细胞肺癌的重要亚型，其中IB期代表了疾病进展的关键阶段。尽管根治性手术是当前治疗的基石，但是在鳞癌驱动基因突变比例较低的背景下，对于术后的辅助治疗策略（尤其是化疗）仍缺乏全球统一的循证医学指南。这种临床决策上的不确定性，亟需强大的、能结合患者个体特征的预测模型来指导治疗走向。

Table 1 Model Perform Comparison of 1-, 3- and 5-years survival in the internal cohort

更重要的是，LightGBM模型在独立的外部验证队列中也保持了强大的预测能力1年、3年和5年生存的AUC分别为0.840、0.815和0.790，详见表2）。这一系列的性能验证有力地证实了我们所构建的预测模型的可靠性和普适性。

Table 2 Model Perform Comparison of 1-, 3- and 5-years survival in the external validation cohort

2. 深层因素解析——SHAP的贡献

除了预测能力本身，本研究的最大亮点在于结合了SHAP可解释性算法对模型黑箱的打开。分析结果清晰地揭示了影响IB期LSCC患者生存期的核心因素：首先是治疗类型本身（手术根治）构成了最大的影响，接受了根治性手术的病人预后大大好于未能接受手术的患者（图1）；其次是患者的年龄（图2）和淋巴结清扫数量（图3）情况。 我们通过局部SHAP值分析进一步观察到：能否达到充分的区域淋巴结清扫是影响预后的关键环节，而年龄则以非线性关系出现。淋巴结越多、淋巴结切除越彻底，生存获益越高。

Fig 1. SHAP local plot for Surgery type

Fig 2. SHAP main effect and interaction plots for Age across 1-, 3-, and 5-year survival models

Fig 3. SHAP main effect and interaction plots for Regional Nodes Examined

3. 核心矛盾的解决——化疗的价值

然而，在临床上最大的争论点——术后化疗是否带来额外生存获益——是本研究最为深入的部分。我们采用了先进的倾向性评分匹配（PSM）技术，成功地将“术后仅手术”组与“术后手术+化疗”组的患者在年龄、体型等基线特征上做了严格平衡。经过这一匹配，两组患者具有高度可比性。随后进行的生存分析显示，在这群已达到完美匹配的患者中，两种治疗策略的总体生存期无统计学上的显著差异（HR = 1.01, P = 0.893）（Figure 4）。研究者通过亚组分析发现，该结论在不同的年龄、肿瘤分化程度、淋巴结清扫程度、肿瘤大小的亚组人群中均保持稳定。

Fig.4 Kaplan-Meier Survival Curve by Surgery Type for all of patients after PSM

综上所述，本研究的发现具有重大的临床指导意义：对于IB期LSCC患者而言，手术切除与充分的淋巴结清扫是当前根治的最大基石。而术后辅助化疗并非必然的、具有独立生存获益的增量治疗。这一发现提示临床医生应从“是否加化疗”的传统思维中跳脱出来，转而将精力集中在如何最大化手术质量、实现精准的风险分层上。未来，若要为LSCC患者找到化疗的突破性指征，还需要结合分子标志物或液体活检等前沿生物标记物的研究。

Optimizing Surgery Strategies in Stage IB Lung Squamous Cell Carcinoma: Insights from Interpretable Machine Learning

Qunzhe Ding, Chutong Lin, Yatsu Lam, Fuxin Guo, Shanwu Ma, Guangliang Qiang*

Thoracic Cancer

DOI:10.1111/1759-7714.70270

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