【摘 要】
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目的:Pit-1是垂体神经内分泌细胞分化、成熟的关键因素,其表达状态与肿瘤分类、治疗方法有关,术前预测垂体腺瘤Pit-1表达状态有助于临床医生选择更好的治疗方案。本研究旨在探讨术前预测垂体腺瘤Pit-1表达状态中影像组学的应用价值。方法:回顾性纳入2019年1月至2021年10月期间,在海南省人民医院进行垂体3.0T磁共振平扫及增强扫描,并经手术病理证实的48例垂体腺瘤患者的影像资料和临床资料,根
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目的:Pit-1是垂体神经内分泌细胞分化、成熟的关键因素,其表达状态与肿瘤分类、治疗方法有关,术前预测垂体腺瘤Pit-1表达状态有助于临床医生选择更好的治疗方案。本研究旨在探讨术前预测垂体腺瘤Pit-1表达状态中影像组学的应用价值。方法:回顾性纳入2019年1月至2021年10月期间,在海南省人民医院进行垂体3.0T磁共振平扫及增强扫描,并经手术病理证实的48例垂体腺瘤患者的影像资料和临床资料,根据Pit-1表达情况分为Pit-1阴性表达组（n=28）和Pit-1阳性表达组（n=20）。感兴趣区（ROI）使用ITK-SNAP软件逐层手动勾画冠状位T1WI、T2WI和增强T1WI序列图像上的肿瘤区域,使用A.K.软件提取纹理特征,在图像预处理后提取出396个高维影像组学纹理特征。所有纹理特征经过Z-Score标准化后,使用单因素方差分析（analysis of variance,ANOVA）和Kruskal-Wallis检验初步筛选出具有统计学差异的纹理特征,然后再使用套索算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）进一步筛选出权重较大的特征,以此建立影像组学Logistic回归模型。采用卡方检验或Fisher’s精确概率法、独立样本t检验比较两组患者一般的临床特征,包括肿瘤长径、囊变、出血、K-nosp分级、年龄、性别、激素分泌情况。影像组学特征和临床特征共同构建多因素Logistic回归模型,通过绘制接受者操作特性曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）、决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）、临床影响曲线评估模型的临床效用,筛选出的最佳模型以列线图的形式可视化,采用校正曲线对列线图进行评估。结果:Pit-1阳性表达组男性患者比例显著低于Pit-1阴性表达组（35.0%vs 78.6%,X~2=9.261,P=0.003）,差异有统计学意义。Pit-1阳性表达组患者有激素分泌比例（32.1%vs 65.0%,X~2=5.073,P=0.024）和有出血比例（14.3%vs 45%,X~2=4.114,P=0.018）显著高于Pit-1阴性表达组,差异具有统计学差异。从T1WI、T2WI、增强T1WI序列中分别筛选出2个、2个、4个影像组学纹理特征。单序列影像组学预测模型中,T1WI序列模型对预测垂体腺瘤Pit-1阳性表达的预测能力最好,其AUC为0.852（95%CI:0.720-0.938）,灵敏度为90.0%,特异度为75.0%,约登指数（Youden index）为0.650。多序列预测模型中,T1WI、T2WI、增强T1WI序列联合模型预测能力最好,其AUC为0.921（95%CI:0.806-0.979）,灵敏度为90.0%,特异度为78.6%,约登指数为0.686。而单纯临床特征、影像组学特征模型相比,二者联合模型预测能力更好,AUC为0.973（95%CI:0.880-0.999）,灵敏度为100.0%,特异度为89.3%,约登指数为0.893。结论:垂体腺瘤患者的Pit-1表达状态与患者性别、激素分泌情况、肿瘤出血相关。单序列影像组学模型以T1WI序列模型预测Pit-1表达状态效能最高,多序列影像组学模型以T1WI、T2WI、增强T1WI序列联合模型预测效能最高。多序列影像组学和临床特征结合能进一步提高诊断效能,优于单纯临床或影像组学模型。基于磁共振的影像组学特征在模型中权重大于临床特征,所构建的列线图对于术前预测Pit-1表达状态具有良好的应用前景,可以为临床治疗方案选择和决策提供重要的参考价值。
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