基于CT影像组学术前预测胃癌Ki-67表达水平的相关性研究

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研究目的:旨在探讨基于CT影像组学模型术前预测胃癌Ki-67表达水平高低的价值研究方法:收集2017.01至2021.10行腹部CT增强扫描且术后行肿瘤组织免疫组化染色的500例胃癌患者,经一系列纳入及排除标准,最终选取70例入组,影像及临床资料齐全。以50%为界,将标本分为“高表达组”(Ki-67≥50%)和“低表达组”(Ki-67<50%)各35例。由两位经验丰富的放射科医生使用深睿科研平台(https://keyan.deepwise.com),选取静脉期图像并逐层描绘出肿瘤病灶的感兴趣区(ROI),随后在平台上提取特征并降维,筛选与胃癌Ki-67表达水平高/低有关的影像组学特征。最终筛选出5个最优的纹理特征,建立影像组学标签(RS-V)。采用SPSS25.0统计软件、R软件对所有整理完毕的临床数据进行分析,选取并进一步纳入构建临床预测模型。随后二者联合起来构建联合模型,并可视化为诺谟图(即列线图)。随后得出受试者工作特性曲线下面积(AUC),运用De Long’s检验对不同模型的ROC曲线进行两两比较,以p<0.05为差异有统计学意义。使用AUC值来评估预测模型的分类性能,校准曲线和决策曲线分析(DCA)、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值探讨模型的诊断及预测效能。结果:基于静脉期的5个纹理特征,本研究构建了影像组学标签(RS-V)及联合模型,对胃癌患者Ki-67的表达具有良好的预测价值。训练组和验证组RS-V模型的受试者工作特征曲线(ROC)下面积分别为0.900(95%CI:0.829-0.971)、0.867(95%CI:0.782-0.952),准确度分别为0.828、0.785,特异度分别为0.800、0.800,敏感度分别为0.857、0.771,阳性预测值分别为0.810、0.794,阴性预测值分别为0.848、0.778。联合模型在训练组和验证组的受试者工作特征曲线下的面积分别为0.920(95%CI:0.851-0.983)、0.910(95%CI:0.833-0.977),敏感性分别为0.828、0.771,准确性分别为0.828、0.785,特异性分别为0.828、0.777,阳性预测值分别为0.828、0.794,阴性预测值分别为0.828、0.777。因此,基于静脉期的影像组学标签和联合模型可以术前预测胃癌Ki-67的表达状态,有望成为一种无创的预测方法。结论:基于增强CT扫描后静脉期图像的构建的影像组学联合模型可以有效预测胃癌组织中Ki-67表达水平的高低;也为胃癌细胞Ki-67增殖指数高低的评估提供了一种新的无创性预测方法。
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