【摘 要】
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目的:探究临床独立危险因素结合增强CT组学特征构建的列线图,在术前预测进展期胃癌（AGC）脉管侵犯（LVI）和术后预测早期复发中的价值。方法:回顾性分析从2017年9月到2021年2月,在兰州大学第一医院收治的164名AGC患者的术前临床及增强CT影像资料。在每个病人的动静脉期CT图像上,沿着肿瘤边缘逐层勾画感兴趣区（ROI）并对相应的影像组学特征进行提取,使用Spearman相关性分析（SPM）
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目的:探究临床独立危险因素结合增强CT组学特征构建的列线图,在术前预测进展期胃癌（AGC）脉管侵犯（LVI）和术后预测早期复发中的价值。方法:回顾性分析从2017年9月到2021年2月,在兰州大学第一医院收治的164名AGC患者的术前临床及增强CT影像资料。在每个病人的动静脉期CT图像上,沿着肿瘤边缘逐层勾画感兴趣区（ROI）并对相应的影像组学特征进行提取,使用Spearman相关性分析（SPM）、最小绝对收缩与选择算法（LASSO）对特征进行降维、筛选,根据筛选出的特征构建3种影像预测模型（动脉期A、静脉期V、动静脉期A+V）。然后将临床指标先后进行单因素分析和多因素Logistic、Cox回归分析,用多因素Logistic回归中P＜0.05的临床独立危险因素构建临床预测模型（C）,并与得到的3组影像组学评分（Radscores）结合,构建组合模型（A+C、V+C、A+V+C）,基于组合模型及Cox回归得出的临床独立危险因素,分别选择最优模型在训练组中构建预测LVI以及术后早期复发的列线图。使用曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线分析（DCA）分别评价列线图的诊断效能、校准度和临床应用价值,使用De Long检验和净重新分类指数（NRI）进行AUC值差异的比较,使用Kaplan-Meier法和log-rank检验进行生存分析及生存曲线的绘制。结果:与LVI阴性组相比,阳性组的Radscores值明显更高（P＜0.05）。LVI的独立预测因素包括动静脉期影像组学评分（A+V Radscore,OR=1.915;P=0.008）、肿瘤最大径（OR=1.266;P=0.022）、CT报告的T分期（T3:OR=3.142,P=0.026;T4:OR=3.745,P=0.015）以及N分期（OR=2.463;P=0.035）。术前预测LVI的列线图表现出良好的预测效能,AUC分别为0.821（训练组）和0.810（验证组）,De Long检验及NRI结果表明其显著高于其余模型;校准曲线显示列线图模型校准度优良,DCA曲线表明模型具有很好的临床应用价值。在术后预测早期复发的列线图中,纳入的独立预测因素包括LVI（HR=2.634;P=0.002）、肿瘤最大径（HR=1.120;P=0.036）和癌胚抗原（CEA,HR=1.853;P=0.023）,基于以上因素构建的列线图C指数（AUC值）为0.823,校正C指数为0.816,其预测术后1年和2年无复发生存期（RFS）的AUC值分别为0.875、0.840,校准曲线显示列线图模型校准度优良,DCA曲线显示列线图具有很好的临床应用价值,De Long检验表明列线图模型是最优模型。基于模型预测1年和2年RFS的截断值96分和78分,将患者分为复发高危组和低危组,其预测1年、2年RFS的准确度、敏感度和特异度分别为82.4%、87.2%、80.7%和74.3%、92.2%、64.9%。生存分析显示预测的LVI阳性组与阴性组之间、早期复发高危组和低危组之间的中位RFS和累积RFS均有显著差异（P＜0.001）。结论:基于增强CT的影像组学评分（A+V Radscore）、肿瘤最大径、CT报告的T、N分期构建的影像组学-临床列线图,可术前预测AGC患者的LVI,基于肿瘤最大径、LVI和CEA构建的列线图可对AGC患者的术后早期复发进行预测,从而有望辅助临床医生优化术前决策和制定个体化的术后随访及治疗方案。
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