基于随机生存森林的胃肠道间质瘤无复发生存期预测模型研究

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-3946.2025.04.023.

中华普外科手术学杂志(电子版) ›› 2025, Vol. 19 ›› Issue (04) : 438 -441. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-3946.2025.04.023.

论著

基于随机生存森林的胃肠道间质瘤无复发生存期预测模型研究

袁强¹^,², 向文瑞³, 吕远¹^,², 闫璋哲¹^,², 朱含放¹^,², 陈光¹^,², 孙亮¹^,², 陈纲¹^,²^,^†(

), 赵锁⁴^,^†(

)

^1. 100700 北京中国人民解放军总医院第七医学中心普通外科
^2. 100853 北京中国人民解放军总医院第一医学中心普通外科医学部
^3. 529200 广东江门中国人民解放军总医院第九一〇二四部队
^4. 264000 山东烟台，联勤保障部队第九七〇医院肝胆甲乳外科

收稿日期:2025-03-21 出版日期:2025-08-26
通信作者: 陈纲, 赵锁

Study on prediction model of recurrence-free survival for gastrointestinal stromal tumors based on random survival forest

Qiang Yuan¹^,², Wenrui Xiang³, Yuan Lv¹^,², Zhangzhe Yan¹^,², Hanfang Zhu¹^,², Guang Chen¹^,², Liang Sun¹^,², Gang Chen¹^,²^,^†(), Suo Zhao⁴^,^†()

^1. Department of Gerneral Surgery, the 7th Medical Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing 100700,China
^2. Medical Department of Gerneral Surgery, the 1th Medical Center of PLA General Hospital, Beijing 100853,China
^3. The 91024th Force of China’s People’s Liberation Army, Jiangmen Guangdong Province 529200,China
^4. Department of Hepatobiliary, Thyroid and Breast Surgery, the 970th Hospital of the Joint Logistics Support Force, Yantai Shandong

Received:2025-03-21 Published:2025-08-26
Corresponding author: Gang Chen, Suo Zhao

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引用本文：

袁强, 向文瑞, 吕远, 闫璋哲, 朱含放, 陈光, 孙亮, 陈纲, 赵锁. 基于随机生存森林的胃肠道间质瘤无复发生存期预测模型研究[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(04): 438-441.

Qiang Yuan, Wenrui Xiang, Yuan Lv, Zhangzhe Yan, Hanfang Zhu, Guang Chen, Liang Sun, Gang Chen, Suo Zhao. Study on prediction model of recurrence-free survival for gastrointestinal stromal tumors based on random survival forest[J/OL]. Chinese Journal of Operative Procedures of General Surgery(Electronic Edition), 2025, 19(04): 438-441.

目的

回顾性分析胃肠道间质瘤（GIST）患者预后相关临床病理因素，构建适用于不同治疗模式的动态风险评估模型，为优化术后辅助治疗决策提供循证依据。

方法

纳入2009年5月至2019年6月确诊的250例GIST患者，采用单因素Kaplan-Meier生存分析（Log-Rank检验）初筛与无复发生存期（RFS）相关的临床病理因素，基于随机生存森林（RSF）算法构建预后预测模型并进行危险分层。

结果

在未接受术后辅助治疗组中，男性、肠道原发部位、肿瘤最大径>5cm、核分裂象计数>5/50HPF、Ki-67增殖指数升高、上皮样细胞型以及KIT基因外显子11的557/558/559密码子缺失突变与术后复发显著相关；而在接受伊马替尼辅助治疗组中，仅肠道原发部位、核分裂象计数>5/50HPF、Ki-67增殖指数升高及细胞形态学特征与复发风险相关。上皮样细胞型在伊马替尼治疗组中生存结局反而优于其他细胞类型，提示该组织学亚型可能对酪氨酸激酶抑制剂治疗具有潜在敏感性。

结论

本研究构建的随机生存森林动态预测模型表现出良好的效能，在伊马替尼治疗组中弥补了NIH分级的不足，此外，上皮样细胞型的双刃剑特性为组织学分型指导精准治疗提供了新依据。

关键词: 胃肠道间质瘤, 无复发生存期, 随机生存森林

Objective

To retrospectively analyze clinical and pathological factors related to the prognosis of gastrointestinal stromal tumor (GIST) patients, construct a dynamic risk assessment model for different treatment modalities, and provide evidence-based support for optimizing postoperative adjuvant treatment decisions.

Methods

A total of 250 GIST patients diagnosed between May 2009 and June 2019 were included. Univariate Kaplan-Meier survival analysis (Log-Rank test) was used to screen factors related to recurrence-free survival (RFS), and a prognostic prediction model and risk stratification were constructed based on the random survival forest (RSF) algorithm.

Results

In the group not receiving postoperative adjuvant therapy, male sex, intestinal origin, tumor size > 5cm, mitotic count > 5/50HPF, elevated Ki-67 proliferation index, epithelioid cell type, and KIT exon 11 codon 557/558/559 deletion mutation were significantly associated with recurrence. In the imatinib adjuvant therapy group, only intestinal origin, mitotic count > 5/50HPF,elevated Ki-67 proliferation index, and cell morphology were related to recurrence risk. Epithelioid cell type had a better survival outcome in the imatinib group, suggesting potential sensitivity to tyrosine kinase inhibitor therapy.

Conclusion

The constructed RSF dynamic prediction model has good performance, compensating for the NIH classification deficiency in the imatinib group. The dual characteristics of epithelioid cell type offer new evidence for histological subtype-guided precise treatment.

Key words: Gastrointestinal Stromal Tumors, Recurrence-Free Survival, Random Survival Forest Model

表1 GIST患者的基线特征

特征	未治疗组（n=193）	治疗组（n=57）
年龄［M ( Q₁,　 Q₃ )］	64. 0　(55. 0，73. 0)	59. 0　(51. 0，66. 0)
性别［例（%）］
男	96　(49. 7)	31　(54. 4)
女	97　(50. 3)	26　(45. 6)
部位［例（%）］
胃	138　(71. 5)	30　(52. 6)
肠道	55　(28. 5)	27　(47. 4)
最大径［例（%）］
≤2. 0cm	54　(28. 0)	0　(0. 0)
>2. 0cm，≤5. 0cm	90　(46. 6)	11　(19. 3)
>5. 0cm，≤10. 0cm	33　(17. 1)	30　(52. 6)
>10. 0cm	16　(8. 3)	16　(28. 1)
核分裂象计数［例（%）］
≤5/50HPF	162　(83. 9)	25　(43. 9)
>5/50HPF	31　(16. 1)	32　(56. 1)
Ki-67阳性百分比［例（%）］
≤5%	146　(75. 6)	22　(38. 6)
>5% ，≤10%	33　(17. 1)	12　(21. 1)
>10%	14　(7. 3)	23　(40. 4)
细胞形态［例（%）］
梭形细胞型	175　(90. 7)	48　(84. 2)
上皮样细胞型	4　(2. 1)	2　(3. 5)
混合型	14　(7. 3)	7　(12. 3)
CD117免疫染色［例（%）］
阳性	185　(95. 9)	55　(96. 5)
阴性	8　(4. 1)	2　(3. 5)
DOG1免疫染色［例（%）］
阳性	178　(92. 2)	54　(94. 7)
阴性	15　(7. 8)	3　(5. 3)
CD34免疫染色［例（%）］
阳性	160　(82. 9)	43　(75. 4)
阴性	33　(17. 1)	14　(24. 6)
KIT基因［例（%）］
无突变	48　(24. 9)	7　(12. 3)
外显子11的557/558/559密码子缺失突变	52　(26. 9)	20　(35. 1)
其他突变	93　(48. 2)	30　(52. 6)
PDGFRA基因［例（%）］
无突变	175　(90. 7)	53　(93. 0)
外显子18突变	17　(8. 8)	3　(5. 3)
其他突变	1　(0. 5)	1　(1. 8)

表1 GIST患者的基线特征

特征	未治疗组（n=193）	治疗组（n=57）
年龄［M ( Q₁,　 Q₃ )］	64. 0　(55. 0，73. 0)	59. 0　(51. 0，66. 0)
性别［例（%）］
男	96　(49. 7)	31　(54. 4)
女	97　(50. 3)	26　(45. 6)
部位［例（%）］
胃	138　(71. 5)	30　(52. 6)
肠道	55　(28. 5)	27　(47. 4)
最大径［例（%）］
≤2. 0cm	54　(28. 0)	0　(0. 0)
>2. 0cm，≤5. 0cm	90　(46. 6)	11　(19. 3)
>5. 0cm，≤10. 0cm	33　(17. 1)	30　(52. 6)
>10. 0cm	16　(8. 3)	16　(28. 1)
核分裂象计数［例（%）］
≤5/50HPF	162　(83. 9)	25　(43. 9)
>5/50HPF	31　(16. 1)	32　(56. 1)
Ki-67阳性百分比［例（%）］
≤5%	146　(75. 6)	22　(38. 6)
>5% ，≤10%	33　(17. 1)	12　(21. 1)
>10%	14　(7. 3)	23　(40. 4)
细胞形态［例（%）］
梭形细胞型	175　(90. 7)	48　(84. 2)
上皮样细胞型	4　(2. 1)	2　(3. 5)
混合型	14　(7. 3)	7　(12. 3)
CD117免疫染色［例（%）］
阳性	185　(95. 9)	55　(96. 5)
阴性	8　(4. 1)	2　(3. 5)
DOG1免疫染色［例（%）］
阳性	178　(92. 2)	54　(94. 7)
阴性	15　(7. 8)	3　(5. 3)
CD34免疫染色［例（%）］
阳性	160　(82. 9)	43　(75. 4)
阴性	33　(17. 1)	14　(24. 6)
KIT基因［例（%）］
无突变	48　(24. 9)	7　(12. 3)
外显子11的557/558/559密码子缺失突变	52　(26. 9)	20　(35. 1)
其他突变	93　(48. 2)	30　(52. 6)
PDGFRA基因［例（%）］
无突变	175　(90. 7)	53　(93. 0)
外显子18突变	17　(8. 8)	3　(5. 3)
其他突变	1　(0. 5)	1　(1. 8)

图1 两组GIST患者Kaplan-Meier生存分析

图2 两组随机生存森林模型的错误率曲线、变量重要性图及ROC曲线

图3 两组NIH重新分组后构建的Kaplan-Meier生存曲线和依据随机生存森林预测模型分组后构建的Kaplan-Meier生存曲线

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