基于MR形态成像与影像组学的胶质瘤预后及基因表型的初步研究

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第一部分 残腔周围FLAIR早期高信号预测高级别胶质瘤生存:影像组学初步研究目的:高级别胶质瘤(HGG)预后评估具有一定困难。本研究的目的是建立一个基于FLAIR图像的影像组学模型,并评估该模型在预测HGG患者术后长期生存状态中的价值。资料与方法:回顾性纳入77例手术残腔周围FLAIR高信号的HGG患者(Ⅲ级34例,Ⅳ级43例),所有患者均接受肿瘤全切手术、术后同步放化疗和辅助化疗。对残腔周围FLAIR高信号区域进行图像分割及影像组学特征提取。然后利用随机森林算法(RF)和logistic回归(LR)算法建立影像组学模型及其与临床因素的综合模型。比较了两种算法的三种模型对HGG良好生存状态的预测效能。结果:预后良好组(OS=877.12±212.583,PFS=603.76±253.661)总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)均大于预后不良组(OS=334.77±126.792,PFS=235.84±119.002)(P<0.001)。影像组学及综合模型中使用RF算法的模型均优于使用LR算法的模型(AUCRF:0.79,0.98;AUCLR:0.51,0.51)。影像组学与临床因素综合RF模型(0.950、0.957、0.941、0.995)预测预后的准确度、敏感度、特异度和ROC曲线下面积(AUC)均高于单纯影像组学RF模型(0.883、0.880、0.888、0.974)和临床RF模型(0.833、0.864、0.794、0.935)。结论:综合模型整合了影像组学特征及临床预后因素,在预测HGG患者术后及放化疗后生存状态方面,比单纯影像组学模型和单纯临床模型具有更高预后预测价值。第二部分 MR征象预测较低级别胶质瘤1p/19q杂合性缺失状态的初步研究目的:较低级别胶质瘤(lower grade glioma,LGG)染色体1p/19q杂合性缺失(loss of heterozygosity,LOH)状态与化疗敏感性及预后明显相关,本研究将通过术前及术后MR征象预测LGG 1p/19q LOH状态。材料与方法:回顾性分析69例LGG患者的术前与术后MR及临床资料,术前MR征象包括肿瘤部位、均质性、T2-FLAIR不匹配、室管膜下区(subventricular zone,SVZ)受累及中线移位征,术后MR征象包括新增强化形态、残腔周围FLAIR高信号范围变化趋势、残腔FLAIR信号强度变化、假性进展,临床资料包括性别、年龄与WHO肿瘤分级。通过单因素及多因素logistic回归分析评估各参数与1p/19q LOH状态的相关性并计算多因素logistic回归模型预测1p/19q LOH的灵敏度、特异度、PPV、NPV及准确度。结果:单因素分析显示术前征象:肿瘤部位(P<0.001)、均质性(P=0.049)、T2-FLAIR不匹配(P<0.001)及SVZ受累(P=0.031),术后征象:新增强化形态(P<0.001)、假性进展(P=0.026)与1p/19q LOH相关性有统计学意义;中线移位、术后残腔FLAIR信号强度变化、残腔周围FLAIR范围变化及临床因素无统计学差异。多因素logistic回归分析显示部位、T2-FLAIR不匹配及术后新增强化形态与1p/19q LOH有关,多因素logistic回归模型预测1p/19q LOH的灵敏度、特异度及准确度分别为0.88、0.85、0.86。结论:本研究评估了常规MR征象与1p/19q基因状态的相关性,提供了一种无创预测1p/19q LOH的方法。
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