基于影像组学预测接受免疫治疗的广泛期小细胞肺癌患者恶病质的发生风险

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第一章背景与目的:恶病质与非小细胞肺癌放化疗及免疫治疗疗效密切相关。目前,广泛期小细胞肺癌(Extensive-Stage small cell lung cancer,ES-SCLC)一线治疗已经进入了免疫时代,程序性细胞死亡配体1(programmed death-ligand 1,PD-L1)抑制剂联合化疗已成为标准方案,而恶病质是否会影响其疗效尚不明确。本部分研究旨在探究恶病质的发生对ES-SCLC一线免疫治疗疗效的影响。方法:纳入一线接受免疫联合化疗的ES-SCLC患者,恶病质的发生被定义为免疫治疗开始后6个月内体重减轻超过5%,或BMI小于20 kg/m2时体重减轻超过2%的患者。研究终点为患者的客观缓解率(objective response rate,ORR),疾病缓解率(disease control rate,DCR)、无进展生存期(progression free survival,PFS)、总生存期(overall survival,OS)、恶病质发生。Kaplan-Meier生存曲线评估恶病质对生存的影响。结果:共纳入123例一线接受免疫联合化疗的ES-SCLC患者,恶病质组间和非恶病质组间的 ORR(43.1%vs.66.7%,P=0.009)和 DCR(49%vs.70.8%,P=0.014)均具有统计学差异。恶病质组的PFS和OS显著差于非恶病质组(中位 PFS,6.5 个月 vs.8.3 个月,p=0.013;中位 OS,9.5 个月 vs.未达到,p=0.015)。结论:恶病质的发生影响了 ES-SCLC患者一线免疫治疗的疗效。第二章背景与目的:恶病质的发生影响了 ES-SCLC患者一线免疫治疗的疗效。对恶病质发生精准预测,可以更好地指导早期营养支持治疗的干预,使患者临床获益最大化。然而,目前尚无可用的生物标志物可以预测恶病质的发生风险,影像组学可以提取并量化影像特征进而表征组织异质性,本部分研究旨在明确影像组学对接受一线免疫治疗的ES-SCLC患者恶病质的预测作用。方法:纳入一线接受免疫联合化疗的ES-SCLC患者,治疗前CT图像中提取影像组学特征,应用LASSO-logistic回归等方法特征降维,筛选与恶病质发生独立相关特征;根据权重系数计算影像组学标签(radiomics signature,RS),并在验证组验证其效能。结果:123例一线接受免疫联合化疗的ES-SCLC患者纳入分析。共提取874个影像组学特征,经多重特征筛选后得到5个稳定的相互独立的恶病质发生风险相关影像组学特征分别为 Dependence Non Uniformity Normalized、Run Length Non Uniformity Normalized、Large Area High Gray Level Emphasis、Mean、Cluster Shade。根据权重系数计算RS,训练组预测患者恶病质发生风险的敏感性是61.7%,特异性是80%,AUC为0.7419,验证组中RS预测恶病质发生风险的敏感性为69.6%,特异性为62.5%,AUC为0.6568,具有较好的预测效能。然后分别构建临床参数模型和整合临床参数联合RS的临床-影像组学模型预测恶病质的发生风险,训练组AUC分别为0.740和0.805,验证组结果同样证实临床-影像组学模型具有更高的预测效能,AUC分别为0.658和0.753。应用临床-影像组学模型风险评分,将患者分为恶病质发生高风险组及低风险组,结果显示训练组中低风险组PFS显著长于高风险组(中位PFS:8.4个月vs.5.6个月,p=0.0022),而OS中有差异但无统计学意义(p=0.087)。同样的,在验证组中呈相同的趋势,低风险组的PFS显著长于高风险组(中位PFS:9.5个月vs.6.5个月,p=0.039),OS同样有差异但无统计学意义(p=0.054),进一步证实了 RS预测效能的适用性和稳定性。结论:治疗前CT图像可以作为一种潜在的预测性生物标记物,用于识别ES-SCLC免疫治疗后可能发展为恶病质的患者,指导早期的临床干预,改善患者预后。
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