定義：中性粒細(xì)胞百分比與白蛋白比值（NPAR）是衡量中性粒細(xì)胞百分比與血清白蛋白水平之比的血液生化指標(biāo)，用于評估患者炎癥狀態(tài)、感染和營養(yǎng)狀況的指標(biāo)。

研究方法

研究團(tuán)隊使用了美國國家健康與營養(yǎng)調(diào)查（NHANES）2001-2018年的數(shù)據(jù)，經(jīng)過納排，最終納入了13,540名女性參與者，其中331名有乳腺癌病史。

圖1 參與者的篩選流程

基于上述數(shù)據(jù)，研究分析女性人群中NPAR水平與乳腺癌患病史（代表發(fā)病率）以及全因和特定原因死亡率的關(guān)聯(lián)。通過多變量調(diào)整模型控制混雜因素，并利用RCS曲線分析劑量反應(yīng)關(guān)系。

此外，還進(jìn)一步運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法構(gòu)建乳腺癌診斷預(yù)測模型，以探索NPAR在臨床風(fēng)險分層中的應(yīng)用價值。

主要研究結(jié)果

研究發(fā)現(xiàn)，NPAR水平與乳腺癌風(fēng)險呈線性正相關(guān)。具體而言：NPAR每增加1單位，乳腺癌風(fēng)險上升6%，最高四分位數(shù)組（Q4）風(fēng)險增加70%。

表1 NPAR與乳腺癌風(fēng)險關(guān)聯(lián)的多變量Logistic回歸模型

模型1：未調(diào)整；

模型2：調(diào)整了年齡、人種和BMI；

模型3：模型2＋調(diào)整了教育程度、婚姻狀況、吸煙狀況、總膽固醇、高血壓、心力衰竭、冠心病、心絞痛、心臟病發(fā)作、中風(fēng)、DM和激素使用

NPAR水平升高也顯著增加參與者的全因及心血管疾病死亡率（aHR=1.17）。并且，在總?cè)巳汉腿橄侔┗颊咧校?/span>NPAR水平與全因死亡率呈非線性正相關(guān)。

表2 NPAR與全因死亡率關(guān)聯(lián)的多變量Cox比例風(fēng)險回歸模型

基于Boruta算法和LightGBM算法篩選出的8個核心變量（NPAR、年齡、BMI、淋巴細(xì)胞計數(shù)等），研究團(tuán)隊構(gòu)建了9種ML模型用于預(yù)測乳腺癌風(fēng)險，其中LightGBM模型診斷性能最佳（AUC=0.995）。 

外部驗(yàn)證的結(jié)果也一致（數(shù)據(jù)來源于NHANES的其他周期）。

圖2 9種ML模型的構(gòu)建與評估

(A)Boruta算法；(B)LightGBM算法；(C)ML模型的ROC曲線；(D)ML模型測試集的精確率-召回率（PR）曲線；(E)ML模型驗(yàn)證集的ROC曲線

SHAP分析進(jìn)一步確認(rèn)年齡是最重要的預(yù)測因子，NPAR和BMI也是關(guān)鍵的正向貢獻(xiàn)因子。

圖3 LGBM模型的SHAP圖

(A)LGBM模型中變量的SHAP值排名；(B)LGBM模型的SHAP蜂窩圖。(C)LGBM模型的SHAP決策圖；（D）SHAP力圖；(E)SHAP瀑布圖