基于18F-FDG PET/CT原发灶代谢参数预测非小细胞肺癌隐匿性淋巴结转移的临床研究

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目的本研究旨在分析非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者隐匿性淋巴结转移(occultlymphnodemetastasis,OLM)的危险因素,评估基于18F-FDG PET/CT原发灶相关代谢参数在预测NSCLC患者OLM中的价值。方法回顾性分析了 124例2013年1月1日至2017年12月31日于苏州大学附属第三医院行18F-FDG PET/CT检查并诊断为临床N0期(clinical NO,cN0)的患者,所有患者均于检查后三周内于本院行原发灶切除术及系统性淋巴结清扫术,依据术后病理有无转移淋巴结分为隐匿性淋巴结转移组(OLM)及无隐匿性淋巴结转移组(non-occult lymph node metastasis,NOLM)。分析获得患者的一般资料、临床指标及18F-FDG PET/CT原发灶相关参数:原发灶最大径(Dmax)、原发灶位置、形态学特征、原发灶最大标准摄取值(maximum standardized uptake value,T-SUVmax)、平均标准摄取值(mean standardized uptake value,T-SUVmean)、肿瘤代谢体积(metabolic total volume,T-MTV)、病灶糖酵解总量(total lesion glycolysis,T-TLG)。标准化摄取比(standardized uptake ratio,SUR)由原发灶 SUV-血池 SUVmean 比值(tumor SUV to blood SUVmean standardized uptake ratio,B-SUR)以及原发灶 SUV-肝脏 SUVmean 比值(tumor SUV to liver SUVmean standardized uptake ratio,L-SUR)得出。运用独立样本 T 检验、Mann-WhitneyU检验、Pearson卡方检验对各参数进行组间比较,运用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)评估不同参数的诊断效能,通过单因素及多因素逻辑回归分析OLM的独立危险因素并建立预测模型。结果124例cN0的NSCLC患者中,19例(15.3%,19/124)被诊断为OLM,共36枚转移淋巴结,其中N1淋巴结25枚(69.4%,25/36),N2淋巴结1 1枚(30.6%,11/36)。OLM 组癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)、细胞角蛋白 1 9 片段(cytokeratin 19 fragment,CYFRA21-1)、原发灶分叶征和原发灶PET代谢参数(T-SUVmax、T-TLG、L-SURmax、L-TLGsur、B-SURmax、B-TLGsur)均显著高于 NOLM组(z=-3.853~-1.680,χ2=7.521,均 P<0.05)。其中,原发灶 L-SURmax 预测 OLM ROC 曲线下面积最大(AUC=0.778),大于 CEA、CYFRA21-1、分叶征、T-SUVmax、T-TLG、L-TLGsur、B-SURmax、B-TLGsur(AUC 分别为 0.625、0.684、0.671、0.767,0.707,0.724,0.774,0.718),但差异无统计学意义。L-SURmax>2.68 时,其诊断OLM的灵敏度,特异度,阳性预测值(positive predictive value,PPV)和阴性预测值(negativepredictive value,NPV)分别为 94.7%(18/19),57.1%(60/105),28.6%(18/63)和98.4%(60/61)。多因素逻辑回归分析显示,L-SURmax(OR=35.390,95%CI=3.957~316.489,P=0.001),CEA(OR=4.149,95%CI=1.069~16.110,P=0.040)和 CYFRA21-1(OR=8.309,95%CI=2.072~33.311,P=0.003)是预测 OLM 的独立危险因素。与L-SURmax单因素以及CEA和CYFRA21-1的组合(Model 2)相比,由三个独立的危险因素(L-SURmax,CEA和CYFRA21-1)构建的模型Model 1预测OLMROC 曲线下面积最大(0.901 vs.0.778 vs.0.780,P=0.021 和 0.0141)。结论18F-FDG PET/CT原发灶代谢参数L-SURmax是NSCLC患者OLM的独立危险因素且能灵敏预测OLM。由三个独立危险因素(CEA,CYFRA21-1和L-SURmax)构建的模型可更有效预测NSCLC患者OLM。
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