2024年8月11日，公共卫生学院2019级生物统计专业本科生薛茂杰以第一作者身份在《Journal of Advanced Research》(IF= 11.4、中科院/JCR 1区)发表学术论文，其构建的ARTEMIS模型在乳腺癌预后预测领域取得新突破(图1)。
图1. ARTEMIS在《Journal of Advanced Research》杂志发表
乳腺癌具有异质性高、预后不佳、治疗复杂等特点，严重危害女性身心健康。实现精准预后预测，甄别死亡高危人群，开展个体化治疗是精准医学的核心理念。然而，现有乳腺癌预后预测模型存在诸多不足。
课题组利用多个乳腺癌精细队列资源，采用“两类效应识别(Double Types of Effects)→两步筛选信号(Double Steps of Screening)→两步构建模型(Double Steps of Modeling)”的3-D建模策略，构建了准确性高、稳健性强的乳腺癌预后预测模型：ARTEMIS (图2)。
图2. ARTEMIS建模研究的图形摘要
ARTEMIS具有显著的风险分层能力，能够有效甄别死亡高危人群(图3a)。例如，风险评分>90%分位数的患者与<25%的患者相比，前者死亡风险是后者的15.43(图3b)。
图3. ARTEMIS甄别死亡高危人群的效果
ARTEMIS具有稳健的区分度。3年和5年生存预测的AUC分别是0.844和0.816，综合评价指标C指数为0.803。此外，ARTEMIS具有稳健的校准度，3年和5生存预测的E/O值分别是1.060和1.090。
根据全球疾病负担(Global Burden of Disease)统计，全球约有近226万的女性乳腺癌患者。决策曲线分析表明，应用ARTEMIS指导临床医疗干预，使得患者具有较高的临床获益。以5年生存期为结局，当患者死亡率>0.4需要临床干预时，ARTEMIS可提前识别14.01万(62‰)真实的死亡患者，并使得127万患者(56.01%)免于过度的医疗干预。
课题组严格按照系统综述与Meta分析报告标准(PRISMA)，开展了乳腺癌预后预测模型的系统综述。与现有209个模型相比，ARTEMIS在准确性、外推性和样本量三方面均存在明显优势，可能是最佳的乳腺癌预后预测模型。
为便于临床应用，课题组开发了在线平台(图4)：http://bigdata.njmu.edu.cn/ARTEMIS/。平台能够预测患者在260个月内任意时点的生存概率。
图4. ARTEMIS在线应用平台
陈峰教授课题组长期关注交互作用信号识别和预测模型构建，已经成功应用3-D建模策略构建了多个预测模型，包括：肺癌Prophet模型(Zhang R, et al. Chest. 2020)、脑胶质瘤APOLLO模型(Chen J, et al. eBioMedicine. 2022)、头颈部鳞癌ATHENA模型(Xu Z, et al. Clinical Epigenetics. 2023)、乳腺癌ARTEMIS模型(Xue M, et al. Journal of Advanced Research. 2024)。一系列实践提示3-D建模策略具有较好的通用性(图5)。
图5. 3-D建模策略的系列实践
该研究获得国家自然科学基金重点国际合作研究项目、面上项目资助。南京医科大学2019级生物统计专业本科生薛茂杰(本科生导师：张汝阳副教授)、南京医科大学附属口腔医院徐子昂硕士、南京医科大学生物统计学系博士生王湘为论文共同第一作者。公共卫生学院生物统计学系陈峰教授、赵杨教授、张汝阳副教授为论文共同通讯作者。特别鸣谢哈佛大学David C. Christiani教授、密歇根大学Yi Li教授、厦门大学附属心血管病医院副研究员陈家进、南京医科大学公共卫生学院2019级生物统计专业本科生孔鑫鑫、周沈宣和吴佳敏、宾夕法尼亚州立大学本科生张育豪的大力支持。
我校为探索生物统计学人才培养模式，2003年开始招收预防医学(生物统计方向)五年制本科生，授予医学学位；2012年开始招收统计学(生物统计方向)四年制本科生，授予理学学位。2021年，我校应用统计学获批国家级一流本科专业建设点。二十余年来，该专业为学术界、工业界输送了一大批应用统计本科人才。
该研究是我院实施本科生导师制的实践成果，也是学校教学成果之一。
时间：2024年8月
刊物：Journal of Advanced Research
标题：ARTEMIS: an independently validated prognostic prediction model of breast cancer incorporating epigenetic biomarkers with main effects and gene-gene interactions
原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2090123224003588
平台：http://bigdata.njmu.edu.cn/ARTEMIS/
撰稿：薛茂杰
图片：薛茂杰
审核：张汝阳、赵杨、陆慧、陆春城、毛曦