c-Myb和PCNA在甲状腺乳头状癌患者中的表达及与颈部淋巴结转移的关系

目的探讨c-Myb和PCNA在甲状腺乳头状癌、甲状腺腺瘤和结节性甲状腺肿中的表达及其与颈部淋巴结转移的关系,从而为临床治疗甲状腺乳头状癌和判断颈部淋巴结是否发生转移提供理论依据。方法收集108例行手术治疗的甲状腺肿瘤患者的石蜡标本,包括60例甲状腺乳头状癌石蜡标本、24例甲状腺腺瘤石蜡标本和24例结节性甲状腺肿石蜡标本。采用免疫组织化学方法检测c-Myb和PCNA的表达,并对c-Myb和PCNA在甲状腺乳头状癌中的表达与颈部淋巴结转移的关系进行分析。结果甲状腺乳头状癌组织中c-Myb的阳性表达率高于甲状腺腺瘤和结节性甲状腺肿,甲状腺腺瘤组织中c-Myb的阳性表达率高于结节性甲状腺肿,差异均有统计学意义(P<0.05)。甲状腺乳头状癌组织中PCNA的阳性表达率明显高于甲状腺腺瘤和结节性甲状腺肿,差异均有统计学意义(P<0.01);甲状腺腺瘤和结节性甲状腺肿组织中PCNA的阳性表达率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。c-Myb在甲状腺乳头状癌组织中的表达与患者的性别、年龄、肿瘤直径、TNM分期、包膜是否完整及淋巴结转移情况无关(P>0.05),PCNA在甲状腺乳头状癌组织中的表达仅与患者的年龄和淋巴结转移情况有关(P<0.05)。结论 c-Myb和PCNA的表达可能与甲状腺乳头状癌的发生、发展有一定的关系,且PCNA蛋白与甲状腺肿瘤的恶性行为密切相关。

基于人工智能的合并慢性淋巴细胞性甲状腺炎的甲状腺乳头状癌颈中央区淋巴结转移的早期预测系统构建

目的分析合并慢性淋巴细胞性甲状腺炎(chronic lymphocytic thyroiditis,CLT)的甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)患者发生颈中央区淋巴结转移(central lymph node metastasis,CLNM)的危险因素,并基于机器学习算法建立预测系统。方法回顾性选取2018年5月~2020年12月于南京大学医学院附属南京鼓楼医院接受手术治疗并经病理确诊为PTC且合并CLT的患者429例。采用Logistic回归模型筛选CLNM发生的危险因素,分别建立CatBoost、XGBoost及LightGBM预测模型。结果年龄、肿瘤直径、病灶数目及腺外侵犯是合并CLT的PTC患者发生CLNM的预测因素(P<0.05)。训练集中,3种模型的AUC分别为0.884(95%CI 0.836-0.932)、0.811(95%CI 0.748-0.874)、0.816(95%CI 0.749-0.883),准确度分别为92.33%、83.67%、85.00%;测试集中,3种模型的AUC分别为0.852(95%CI 0.795-0.909)、0.803(95%CI 0.742-0.865)、0.795(95%CI 0.726-0.864),准确度分别为91.47%、80.62%、83.72%。结论基于机器学习建立的3种预测模型中,CatBoost模型的性能更优,在CLT合并PTC中预测CNM的发生具有更好的应用价值。