杨 璐,乔 娟

卵巢癌作为妇女健康的重大威胁之一，其早期诊断和预后评估具有极其重要的临床意义。本研究旨在利用大数据分析技术筛选卵巢癌的生物标志物，并构建相应的预后评估模型。研究通过收集和分析来自多个数据库的大规模卵巢癌患者基因表达数据，运用机器学习和统计分析方法来识别与卵巢癌发病和预后相关的关键生物标志物。基于筛选结果，我们构建了一个预后评估模型，并在独立患者队列中进行了验证。验证结果显示，该模型具有较高的准确性和稳定性，能够有效预测卵巢癌患者的生存率和疗效反应。此研究不仅为卵巢癌的早期诊断和个体化治疗提供了新的生物标志物，还为临床预后评估提供了可靠的工具，具有重要的临床应用价值。研究意义：该研究提供了一种基于大数据的方法学框架，为卵巢癌的早期诊断和个体化治疗提供强有力的科学依据，推动了精准医疗在妇科肿瘤领域的发展。

卵巢癌；生物标志物；大数据分析；预后评估模型；精准医疗

[1] 刘真,及霄杨,王秀,吴晶晶,王秀丽.筛选重要生物标志物用于卵巢癌早期诊断和预后评估[J].南昌大学学报:医学版,2021, 61(06):51-54. [2] 万喻婷,王治,洪莉.基于WGCNA探索与卵巢癌预后和免疫浸润相关的生物标志物[J].中国计划生育和妇产科,2023,15(07):52-56. [3] 龚姗,白波,李苗,付静静,姜丽,金海红.浆液性卵巢癌预后生物标志物的筛选及免疫细胞浸润的分析[J].中国性科学, 2022,31(08):68-73. [4] 李耀威李力.外泌体生物标志物在卵巢癌诊断及预后评估方面的价值--系统评价[J].国际妇产科学杂志,2020,47(04):462-468. [5] 谢美强,张丹,颜劲,巫源博.卵巢癌化疗相关的耐药标志物分析[J].北方药学,2020,17(06):190-191.

点击下载PDF