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抽象背景免疫检查点抑制剂（ICI）疗法已大大提高了非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存率（OS）；但是，它的响应率仍然适中。在这项研究中，我们开发了一个基于机器的基于机器的平台，即基于细胞因子的ICI反应指数（CIRI），以根据外周血细胞因子特征来预测NSCLC患者的ICI反应。方法我们分别在培训和验证队列中分别接受了抗PD-1/PD-L1单一疗法或联合化学疗法的NSCLC患者的123例和99例NSCLC患者。在基线（前）和治疗后6周（治疗期间：EDT）从患者获得的外周血中检查了93种细胞因子的血浆浓度。集合学习随机生存森林分类剂是为了选择特征细胞因子并预测接受ICI治疗的患者的OS。在基线和治疗时分别选择了14个和19个细胞因子，以生成CIRI模型（即PROCIRI14和EDTCIRI19），这两者都成功地鉴定出了两个完全独立的人群中OS较差的患者。在人口水平上，如一致性指数（C-Indices）所示，PROCIRI14和EDTCIRI19的预测准确性分别为0.700和0.751在验证群体中。在单个水平上，CIRI评分较高的患者表现出较差的OS [危险比（HR）：0.274和0.163，以及PROCIRI14和EDTCIRI19的P <0.0001和P = 0.0044]。通过包括其他循环和临床特征，在高级模型中观察到了提高的预测功效（PROCIRI21和EDTCIRI27）。验证队列中的c指数分别为0.764和0.757，而PROCIRI21和EDTCIRI27的HRS分别为0.141（P <0.0001）和0.158（P = 0.038）。结论CIRI模型在确定NSCLC患者的抗PD-1/PD-L1治疗方面具有高度准确且可重复性，并且可能有助于在治疗早期和/或治疗早期进行临床决策。
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