人工智能辅助技术在胃癌新辅助化疗患者HER2表达评估中的价值

来源 :河北医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a60414010299
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目的:评价人工智能辅助技术(Artificial intelligence,AI)在胃癌新辅助化疗(Neoadjuvant chemotherapy,NAC)患者HER2表达评估中的实用性及可行性,探讨NAC前后AI评估的HER2表达变化的影响因素及其对预后的影响,为NAC后HER2表达改变患者后续治疗提供参考。方法:收集来自河北医科大学第四医院多中心、前瞻性、随机对照Ⅲ期临床试验(NCT01516944)中接受NAC的397例胃癌患者临床资料。NAC前胃镜咬检以及NAC后手术标本HER2先由2名病理医师使用普通光学显微镜进行视觉评估,经过2周洗脱期后使用人工智能辅助显微镜评估,金标准设定为3名高年资病理医师使用普通光学显微镜的评估结果。HER2表达上调定义为NAC前咬检评分为0/1+化疗后手术标本为2+/3+,表达下调定义为NAC前咬检评分为2+/3+化疗后手术标本评分为0/1+,及NAC后病理完全缓解(Pathologic complete response,p CR)。Kappa检验分析视觉、AI评估的HER2表达与金标准的一致性。通过χ2或Fisher确切概率检验及logistic回归探讨影响NAC前后HER2表达变化的临床病理因素。不同HER2表达变化患者的生存曲线采用Kaplan-Meier法绘制,log-rank检验比较其总生存时间(Overall survival,OS)、无病生存时间(Disease free survival,DFS)有无差异,Cox检验评估风险比并以95%可信区间表示。结果:1.视觉、AI、金标准三种方式评估的NAC患者HER2表达分布差异无统计学意义(P>0.05)。NAC前、后视觉评估的HER2与金标准Kappa值为0.766、0.773,体现出较高度的一致性;AI评估的HER2与金标准Kappa值为0.853、0.876,体现出极好的一致性。2.97例(24.43%)、27例(6.80%)患者在NAC后出现AI评估的HER2表达下调、上调。单因素分析显示两组间性别、年龄、NAC方案、肿瘤部位、肿瘤大小、分化程度、Lauren分型、神经受侵、脉管瘤栓、肿瘤浸润深度(yp T)、远处转移(yp M)差异无统计学意义(P>0.05),HER2表达变化与淋巴结转移(yp N)(χ2=5.509,P=0.019)、肿瘤退缩分级(χ2=8.557,P=0.003)明显相关。肿瘤退缩不佳是影响HER2表达上调的独立危险因素[P=0.032,OR=2.806,95%CI(1.090-7.222)]。3.397例患者预后方面,p CR患者5年OS、DFS均为92.9%。非p CR患者中位OS、DFS为44.0、26.0个月,5年OS、DFS分别为42.5%、36.0%。p CR患者OS、DFS优于非p CR患者[Plog-rank=0.002,HR=10.98,95%CI(5.88-20.51);Plog-rank=0.001,HR=13.08,95%CI(7.37-23.21)]。4.383例非p CR患者预后方面,AI评估的NAC后HER2表达下调、上调两组5年OS分别为56.7%、30.5%,5年DFS分别为56.1%、23.0%。HER2表达下调者OS、DFS优于上调者[Plog-rank<0.001,HR=2.81,95%CI(1.31-6.03);Plog-rank<0.001,HR=2.82,95%CI(1.37-5.81)]。HER22+/3+患者中,NAC后HER2表达无改变者中位OS、DFS分别为34.0、22.0个月,5年OS、DFS分别为33.5%、32.0%,均劣于HER2表达下调者[Plog-rank=0.003,HR=2.11,95%CI(1.24-3.57);Plog-rank=0.002,HR=2.08,95%CI(1.27-3.451)]。HER2 0/1+患者中,NAC后HER2表达无改变者中位OS、DFS分别为35.0、22.0个月,5年OS、DFS分别为41.4%、31.4%,与HER2表达上调者生存时间差异无统计学意义(Plog-rank>0.05)。结论:1.人工智能辅助技术应用于胃癌新辅助化疗患者HER2表达评估能减少测量误差,可以成为高效、精准评估HER2表达的有力工具。2.新辅助化疗后HER2表达下调的胃癌患者更有可能表现出对化疗药物的高度敏感性。3.新辅助化疗后p CR以及HER2表达下调的胃癌患者更有可能获得更好的远期生存。HER2表达上调提示预后不佳,应密切关注此类患者复发转移情况,及时调整治疗方案。
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