-(18)F-FDG_PE...非小细胞肺癌化疗预后的价值_李雪艳.pdf

海南医学院学报 2023，29（3）Journal of Hainan Medical University18FFDG PET/CT影像组学预测晚期非小细胞肺癌化疗预后的价值李雪艳，王大维，于丽娟，陈璐，潘登（海南省肿瘤医院医学影像部，海南 海口 570311）摘要 目的：探讨18F-FDG PET/CT 影像组学特征预测晚期非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）化疗预后的价值。方法：本项目回顾性研究了 146例治疗前行18F-FDG PET/CT 检查的期、期NSCLC 病例，全部病例在 PET/CT 检查后都进行了规范化化疗，按 8 2比率将病例随机分为训练组和测试组，并提取影像组学特征。在训练组中应用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法和 Cox风险比例回归模型分别筛选预测无进展生存（Progression-free survival，PFS）的影像组学特征和临床特征，分别建立影像组学模型、临床模型及二者结合的复合模型，计算影像组学评分（Rad-score）、临床评分及复合评分，并在测试组中进行检验。结果：LASSO 算法最终筛选出 4个影像组学特征，ROC 结果表明：影像组学模型在训练组中预测 PFS 的 AUC 为 0.746，测试组 AUC 为 0.622。COX 多因素分析共纳入了 3 种与 PFS 相关的临床特征，分别是病理类型、临床分期及 MTV30。临床模型、影像组学模型及复合模型预测 NSCLC 患者化疗后PFS 的 ROC 曲线下面积分别为 0.746、0.753、0.716，以影像组学模型诊断效能最高，其灵敏度及特异度分别为 0.663及 0.833。Delong检验验证影像组学模型与复合模型（Z=1.777，P=0.076）及临床模型（Z=0.323，P=0.747）间的预测效能无统计学差异。结论：PET/CT 影像组学模型对晚期 NSCLC 的化疗预后具有较好的预测价值。关键词 PET/CT；非小细胞肺癌；影像组学；化疗；预后中图分类号 R734.2 文献标识码 A 文章编号 1007-1237（2023）03-0210-06The prognostic value of radiomics based on 18FFDG PET/CT imaging in advanced nonsmall cell lung cancerLI Xue-yan，WANG Da-wei，YU Lijuan，CHEN Lu，PAN Deng（Hainan Cancer Hospital Medical Imaging Department，Haikou 570311，China）Foundation Project：This study was supported by Research and Cultivation Foundation of Hainan Medical College（HYPY2020022）；Hainan Natural Science Foundation Youth fund（822QN482）；Doctoral Research Fund project of Hainan Cancer Hospital（2022BS04）；Key R&D projects in Hainan Province（ZDYF2021SHFZ244）Author：LI Xue-yan，Visiting Staff，M.D.，E-mail：.Correspondence to：WANG Da-wei，Associate Chief Physician，E-mail：.Received：2022-07-20 Revised：2022-09-01 JHMU，2023；29（3）：210-215View from specialist:It is creative,and of certain scientific and educational value.ABSTRACT Objective：To investigate the prognostic value of radiomics features based on 18F-FDG PET/CT imaging for advanced non-small cell lung cancer（NSCLC）treated with chemotherapy.Methods：A sample of 146 NSCLC patients staged or stage were included in this retrospective study who received 18F-FDG PET/CT before treatment.All patients were treated DOI：10.13210/ki.jhmu.20220906.001网络出版地址：https：/ 海南医学院科研培育基金项目课题（HYPY2020022）；海南省自然科学基金青年基金项目（822QN482）；海南省肿瘤医院博士科研基金项目（2022BS04）；海南省重点研发项目（ZDYF2021SHFZ244）作者简介 李雪艳，主治医师，医学博士，E-mail：。通讯作者 王大维，副主任医师，E-mail：。收稿日期 2022-07-20 修回日期 2022-09-01 网络出版时间：2022-09-06 14210李雪艳等.18F-FDG PET/CT 影像组学预测晚期非小细胞肺癌化疗预后的价值with standardized chemotherapy after PET/CT examination and were divided into training group and validation group in an 8：2 ra-tio randomly.Radiomics features were extracted.In the training group，the minimum absolute contraction and selection operator（LASSO）algorithm and Cox risk proportional regression model were used to screen radiomics and clinical prognostic factors of progression-free survival（PFS）.The radiomic model，clinical model and complex model were established respectively.The corre-sponding scores were calculated，then verified in the validation group.Results：The LASSO algorithm finally screened four ra-diomics features.ROC results showed that in the training group，the AUC of PFS predicted by the radiomics model was 0.746，and that in the verification group was 0.622.COX multivariate analysis finally included three clinical features related to PFS in NSCLC patients，namely pathological type，clinical stage and MTV30.The AUC for predicting PFS by clinical model，radiomics model and composite model were 0.746，0.753 and 0.716，respectively.The radiomics model had the highest diagnostic efficacy，and its sensitivity and specificity were 0.663 and 0.833，respectively.Delong test verified that there was no statistical difference in the predictive efficacy between the radiomics model and the composite model（Z=1.777，P=0.076）and the clinical imaging mod-el（Z=0.323，P=0.747）.Conclusion：The radiomics model based on PET/CT has a good predictive value for the prognosis of advanced NSCLC treated with chemotherapy，but it needs further validation before it can be widely used in clinical practice.KEYWORDS PET/CT；Non-small cell lung cancer；Radiomics；Chemotherapy；Prognosis肺癌是当前全球最重要的公共卫生问题之一，是发病和死亡风险最大的恶性肿瘤1。非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）约占肺癌总量的 80%2，其细胞增殖速度通常较迟缓，且病情发展不明显，在发病后往往容易错失根治性治疗的优良时机。统计表明，大约 75%的 NSCLC 病人就诊时已处于中晚期，5年生存率极差3。尽管肺癌治疗方 法 不 断 多 样 化，传 统 细 胞 毒 性 化 疗 仍 然 是NSCLC 患者全程管理特别是辅助治疗中的主要手段，因此，寻找能够预测化疗疗效的分子标志物，建立有效的预后模型来无创地评估 NSCLC 患者的生存，筛选可能从化疗中受益的靶向人群等都是亟待解决的问题。PET 代谢影像组学不仅融合了传统医学影像、基因组学及临床各类大数据，同时把影像组学的基本概念和临床诊断方法进行融合。其更具优势之处在于通过计算机得到了高维信息，使 PET 图像内的微观信息在宏观影像上的数据化成为可能。本研究通过计算机技术深度挖掘多模态18F-脱氧葡萄糖（fluorodeoxyglucose，FDG）PET/CT 数据，预测晚期 NSCLC 化疗敏感性，建立并筛选优势预后模型。1 材料与方法 1.1一般资料选取本院 2017 年 9 月2021 年 4 月期间行18F-FDG PET/CT 检查的 146例晚期 NSCLC患者作为研究对象。入组要求为：（1）初次诊断，支气管镜咬检或细针穿刺病理确诊为 NSCLC；（2）临床分期为、期；（3）接受 PET/CT 检查，并在之后进行了至少两周期的化学药物治疗；（4）PET/CT 影像清晰，且不伴有可能影响图像分析的其他肺部疾病；（5）既往或目前无其他恶性肿瘤；（6）病例资料完整可追踪。查阅入组病例的临床数据，包括年龄、性别、吸烟状况、病理类型、血清肿瘤标志物、化疗方案及周期数以及是否接受过放疗等。随 访 患 者 的 无 进 展 生 存 期（Progression-free survival，PFS）。PFS 定义为患者初始治疗开始到检查发现任何原因的进展、复发或死亡之间的时间。通过我院云平台病案系统或电话随访，所有病例自初始治疗之日开始随访，均随访至死亡或截止日期（2022 年 4 月 20 日），中位随访时间为 8.6（范围：2.85