Mejorando la medicina de precisión: un nomograma para predecir la resistencia al platino en el cáncer de ovario epitelial

Resumen Antecedentes Este estudio tenía como objetivo desarrollar un nuevo nomograma que pueda estimar con precisión la resistencia al platino para mejorar la medicina de precisión en el cáncer de ovario epitelial (EOC). Métodos Se incluyeron pacientes con EOC que recibieron terapia primaria en el Hospital General de la Universidad Médica de Ningxia entre el 31 de enero de 2019 y el 30 de junio de 2021. Se utilizó el análisis LASSO para filtrar las variables que contenían características clínicas y puntuaciones de inmunohistoquímica de genes de resistencia al platino. Se creó un nomograma después del análisis de regresión logística para desarrollar el modelo de predicción. Se utilizaron el índice de consistencia (C-index), la curva de calibración, la curva de características operativas del receptor (ROC) y el análisis de la curva de decisión (DCA) para evaluar el rendimiento del nomograma. Resultados El análisis de regresión logística creó un modelo de predicción basado en 11 factores filtrados por regresión LASSO. Como predictores, se emplearon las puntuaciones inmunohistoquímicas de CXCL1, CXCL2, IL6, ABCC1, LRP, BCL2, trombo tumoral vascular, células cancerosas en líquido ascítico, diámetro máximo del tumor, quimioterapia neoadyuvante y HE4. Se encontró que el C-index del nomograma era 0.975. La especificidad del nomograma es 95.35% y su sensibilidad, con un valor de corte de 165.6, es 92.59%, como se observa en la curva ROC. Después de que el nomograma fue validado externamente en la cohorte de prueba, se determinó que la tasa de coincidencia era del 84%, y la curva ROC indicó que el AUC del nomograma era 0.949. Conclusión Se desarrolló y validó un nomograma que contiene características clínicas y puntuaciones de IHQ de genes de platino para predecir el riesgo de resistencia al platino en EOC.