中文摘要：

湖北五峰县是宫颈癌的高发区，其发病率和死亡率高居全国榜首。本研究采用流行病学、分子生物学和计算机建模- - 人工神经网络(ANN)技术，深入宫颈癌高发区现场进行了环境因素、遗传因素的综合研究。筛选出该地区宫颈癌发病的高危因素,即高危人乳头瘤病毒感染（生物学因素）、初产年龄低（行为危险因素）、文化水平低、（社会经济因素）、携带HLA-DRB1*13-2、HLA-DRB3(52)*010X HLA-DRB3(52)*02XX/03XX、HLA-DRB1*3(17)基因，非HLA-DRB1*120X 和DRB4(53)*010X基因（遗传因素）。在此基础上构建出对临床具有广泛实用价值的宫颈癌风险判别（评估）模型，即多元非条件Logistic回归模型和人工神经网络模型。两种风险判别模型都显示出良好的准确性和特异性。本研究为探讨宫颈癌高发区宫颈癌发病成因、机制、筛选高危人群及实现风险分级管理提供了理论依据。首次将HLA-II类分子等位基因型作为易感遗传因素纳入宫颈癌危险因素综合模型的构建，首次将人工神经网络技术应用于宫颈癌风险判别模型，实现了对环境因素与遗传因素的危险综合分析，风险判别更为准确。