符合我国肝移植受者特征的预后风险评估系统研究：建模关键方法优选与多阶段模式识别模型构建

The severe shortage of donor livers is a problem faced by the global liver transplantation, and is particularly prominent in China. Posttransplant prognosis assessment not only is an important part of the system for transplant candidate selection and grafts allocation, but also could facilitate the transplant candidate’s informed decision-making and the recipient’s following treatment. Therefore, both doctors and patients are all concerned this issue. However, there still lack of models for posttransplant prognostic prediction with sufficient accuracy. Aiming to the problems in deeply mining recipients’ prognostic risk factors and identifying the complex multidimensional and nonlinear relationships and interactions between recipients’ characteristics and prognosis, in this study, based on our previous studies in past 11 years and adopted the evidence-based conception, we would integrate three different theoretical pattern recognition methods (MLP, SVM, and BN) and respective four algorithms to explore the best modeling approach fitted to the Chinese recipient’s characteristics and develop a multi-stage correction model system with sufficient accuracy, through a five-parts systematic research, including systematic review, risk feature selection, modeling methods and algorithms optimization, model construction, and model validation. This exploratory study is closely consistent with the current development trend of international organ transplant forefront. If success, it would have great practical significance and scientific values in regulating the national allocation of donor organs and transplant treatment.

供肝极度短缺是全球肝移植面临的难题，我国尤为突出。“移植预后评估”不仅是科学筛选受者与供肝分配体系的重要组成部分，还可为医患双方、活体移植供受者双方的移植决策与后续治疗提供重要参考信息，是多方关注的问题，日益受到重视，但目前尚缺乏有效的评估方法、模型及系统支持该工作。本研究基于课题组连续11年的工作基础，针对常规线性建模方法在深度挖掘受者特征，识别特征属性与预后之间复杂、多维、非线性关系与交互关系时遇到的困难和瓶颈，借鉴循证方法，综合运用MLP、SVM、BN三种不同理论框架下的模式识别技术及多种仿真算法，通过系统评价、特征提取、建模方法与差异性算法优选、模型构建及验证五部分系统研究，探索符合我国肝移植受者特征的预后风险评估最佳建模方法并构建高效的多时点、多阶段修正模型系统。本研究是与目前国际器官移植发展趋势紧密结合的前沿探索工作，若获成功，对国家规范器官分配与治疗具有重大现实意义和科学价值

供肝极度短缺是全球肝移植面临的难题，我国作为肝病大国，矛盾尤为突出。“受者移植预后评估”不仅是科学筛选受者与供肝分配体系的重要组成部分，还可为医患双方、活体移植供受者双方的移植决策与后续治疗提供重要参考信息，是多方关注的问题，日益受到重视，但尚缺乏有效的评估方法、模型及系统支持该工作。本研究基于课题组既往连续11年的工作基础，针对常规线性建模方法在深度挖掘受者特征，识别特征属性与预后之间复杂、多维、非线性关系与交互关系时遇到的困难和瓶颈，借鉴循证方法，综合运用MLP、SVM、BN三种不同理论框架下的模式识别技术及多种仿真算法，通过系统评价、特征提取、建模方法与差异性算法优选、模型构建及验证五部分系统研究，探索符合我国肝移植受者特征的预后风险评估最佳建模方法并构建高效的多时点、多阶段修正模型系统。经过四年研究，我们最终筛选并构建得到针对肿瘤与非肿瘤两类受者的预后评估模型。肿瘤受者优选得到的移植后3月、6月、1年、2年、3年、5年术前评估模型分别是：DTNB、LWL、J48、BN、BN、BN；移植后3月、6月、1年、2年、3年、5年的术后评估模型分别是：DTNB、DTNB、SVM、BN、BN、BN。非肿瘤受者优选得到的移植后3月、6月、1年、2年、3年、5年术前评估模型分别是：BN、DTNB、BN、SVM、BN、DTNB；移植后3月、6月、1年、2年、3年、5年的术后评估模型分别是：BN、J48、J48、SVM、SVM、SVM。同时，课题组从不同角度选择了多种仿真算法对上述模型的既定结构与底层算法进行了差异性优化，优选得到的上述最终模型系最适方法与算法组合，预测评估效能均在85%以上。本课题是与目前国际器官移植发展趋势紧密结合的前沿探索工作，研究获得的上述模型系统，可为国家器官分配组织提供参考信息，对国家规范器官分配与治疗具有现实意义与重要科学价值。