【摘 要】
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研究背景结直肠癌（colorectal cancer,CRC）是我国常见的恶性肿瘤之一,发病率和死亡率呈逐年上升趋势。鼠类肉瘤病毒癌基因（kirsten rat sarcoma viral oncogene,KRAS）是结直肠癌中最常见发生突变的致癌基因,是驱动肿瘤细胞发生远处转移以及提示患者预后不良的高危因素之一,同时提示患者对于抗表皮生长因子受体（epidermal growth factor
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研究背景结直肠癌（colorectal cancer,CRC）是我国常见的恶性肿瘤之一,发病率和死亡率呈逐年上升趋势。鼠类肉瘤病毒癌基因（kirsten rat sarcoma viral oncogene,KRAS）是结直肠癌中最常见发生突变的致癌基因,是驱动肿瘤细胞发生远处转移以及提示患者预后不良的高危因素之一,同时提示患者对于抗表皮生长因子受体（epidermal growth factor receptor,EGFR）靶向药物治疗欠佳。影像组学是一种能标准化定量提取图像纹理信息进而反映病变生物学特性的新兴技术,目前CT影像组学在预测结直肠癌KRAS基因突变状态研究方面较少,且多采用门静脉期图像的组学特征,并未探讨其他CT时相图像的组学特征与KRAS基因突变状态的关系以及多时相联合对于预测KRAS基因突变的价值。因此,本研究旨在探讨多时相CT影像组学预测结直肠癌KRAS基因突变状态的价值。研究目的建立基于术前不同时相CT图像预测结直肠癌KRAS基因突变状态的影像组学模型,并探讨不同模型的诊断效能。材料与方法本研究回顾性收集我院231例经组织病理学确诊的结直肠癌患者的临床及影像资料,所有患者均在术前一周内行腹部CT增强扫描以及术后行肿瘤组织基因检测,将所有患者按4:1比例随机分组成训练组（n=184）及验证组（n=47）。分析KRAS基因突变组与野生组间的临床病理资料的差异。初级医生使用ITK-SNAP软件在平扫期、动脉期及静脉期CT图像上肿瘤的最大层面勾画感兴趣区（regions of interest,ROI）,由审核医生对感兴趣区进行审核及校正。采用AK软件分别在不同时相CT图像上的ROI提取1316个影像组学特征,然后采用四种方法进行特征筛选,分别为Correlation＿xy、方差分析、最小绝对收缩与选择算子（Lasso）以及多因素Logistic回归分析方法。采用Logistic回归方法基于平扫期、动脉期、静脉期、动-静脉期联合以及三期联合组学特征分别构建预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）分析、校正曲线和决策曲线分析（DCA）评价预测效果。研究结果本研究共建立5个预测模型,最佳预测模型为动-静脉期联合模型,在训练组中的AUC、敏感性、特异性及准确度分别为0.840（95%CI,0.784-0.895）、0.675、0.817、0.755,在验证组中分别为0.826（95%CI,0.700-0.952）、0.714、0.769、0.745。单一时相模型中以动脉期模型预测效能最高,其在训练组和验证组中的AUC分别为0.777（95%CI,0.709-0.844）、0.811（95%CI,0.685-0.938）。三期联合模型预测效能较高,其在训练组和验证组中的AUC分别为0.864（95%CI,0.813-0.915）、0.811（95%CI,0.679-0.944）,且模型的敏感性、特异性及准确度均高于其他模型,在训练组中分别为0.725、0.817、0.777,在验证组中分别为0.810、0.808、0.809。结论基于多时相CT影像组学模型预测结直肠癌KRAS基因突变状态具有可行性,其中动-静脉期联合模型的预测效能最高,而联合平扫期CT图像可进一步提高模型的敏感性、特异性及准确度。
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