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作者：Lily
导读：食管癌是最具侵袭性的癌症之一，也是引发全球癌症相关死亡的第六大原因。食管鳞状细胞癌（ESCC）是食管癌的一种，癌症病变发生于食道中部或上部三分之一处。与食管腺癌（EAC）相比，ESCC在死亡率、临床特征和病原学方面具有较大不同。在不同国家和种族之间，ESCC发病率差异很大：在亚洲国家，有90%的食管癌病例为ESCC，其病因与吸烟和饮酒密切相关；而在西方国家，EAC占主导地位，其病因和胃食管反流相关。
对于处于局部进展期可切除的ESCC病例，标准治疗方法为铂类新辅助化疗（NAC）和新辅助放化疗（NACR）。ESCC对NAC/NACR的反应率为57%-72%，某些病例达到了完全缓解。然而，虽然这些术前治疗手段具有不错的临床疗效，ESCC的五年生存率却依然偏低，仅为15%–25%。某些患者因为在接受新辅助化疗（NAC）期间或之后发生了疾病进展，而无法接受手术或治愈性切除。因此，我们急需找到能够预测ESCC对新辅助化疗（NAC）反应的标志物。
针对上述情况，近日，来自日本理化学研究所综合医学中心（RikenCenterforIntegrativeMedicalSciences）等机构的研究者开发了一种基于机器学习的诊断模型，来用于预测ESCC患者对铂类新辅助化疗（NAC）的反应。
该模型综合考虑了转录组学、免疫及拷贝数变异（CNV）方面的相关因素（也包含了吸烟状态等其他指标），并将这些因素结合到基于随机森林方法的模型（randomforestmethod-basedmodel）中，以预测NAC治疗反应。据研究数据显示，该模型的准确率高达84%，该研究于8月8日发表于CellReportsMedicine期刊。
