蔡清清教授的研究团队长期致力于T细胞淋巴瘤分子分型及精准治疗的基础与临床转化研究。ENKTL发病情况有明显地域及种族差异性，西方国家发病率低，缺乏能用于借鉴的循证医学证据。目前临床普遍使用的国际预后指数(IPI)、韩国预后指数(KPI)或NK/T细胞淋巴瘤预后指数(PINK）等预后系统在指导ENKTL的精准诊疗时，效能并不令人满意。因此，蔡清清教授团队不再局限于使用临床病理预后指标，而从基因层面进行深入研究，探索新的生物标志物，这为提高ENKTL患者的预后判断准确性及早期ENKTL的治疗策略提供新思路。

在这项国际回顾性多中心队列研究中，首先使用高通量SNP芯片鉴定出与生存相关的36个SNP位点。进一步采用LASSO回归模型构建了一个基于7个SNP的预测模型，可准确计算出个体化预后风险评分，该SNP预测模型在其他国内及国际队列中也具有较高的预后预测效能，且其预测效能不受肿瘤样本类型及肿瘤异质性影响，可作为当前IPI、KPI及PINK等预后系统的补充。

在SNP预测模型基础上进一步结合年龄、Ann Anbor分期等临床指标构建的Nomogram评分系统可使预后预测效能进一步提高，对ENKTL患者个体化预后判断具有重要意义。不仅如此，SNP预测模型还可用于指导临床决策。在早期ENKTL患者中，SNP风险评分低危患者可接受单纯放疗，降低治疗成本并减轻治疗副反应；而SNP风险评分高危患者则建议接受放化疗综合治疗，降低复发风险。有助于规范个体化治疗标准，为实现ENKTL精准治疗提供有效新工具。