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研究目的1.本研究旨在回顾性分析经手术切除且证实为肺腺癌患者表皮生长因子受体(Epidermal growth factor receptor,EGFR)外显子19和21突变以及间变淋巴瘤激酶(Anaplastic lymphoma kinase,ALK)基因重排相关的临床病理和放射学特征,寻找预测相应基因突变的独立预测因子并构建模型;2.比较EGFR突变和ALK重排阳性肺腺癌患者之间人口统计学、组织病理和放射学特征的区别,以更好地区别两种基因突变。材料与方法对2015年10月至2017年1月在我院接受手术切除且组织病理学证实为肺腺癌的患者进行回顾性分析。根据入组标准,共纳入505名患者,用于分析人口统计学、组织病理学资料和术前胸部计算机断层扫描(Computed tomography,CT)图像特征与EGFR突变状态和ALK基因重排之间的相关性。我们总共量化了了24个CT特征进行评估。所有统计分析均采用Medcalc 15.6.1和SPSS 19.0软件进行。单变量分析用于评估临床放射学特征与基因突变状态之间的相关性。等级变量和连续变量采用非参数双样本Wilcoxon检验,分类变量采用卡方检验或Fisher检验。随后进行多变量分析,通过反向逐步选择变量的逻辑回归模型,计算各特征95%置信区间(Confidence interval,CI)的优势比(Odds ratios,OR)。根据其显著性特征绘制受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC),并计算出相应的曲线下面积(Area under curve,AUC)。p值<0.05被认为具有统计学意义。结果1.505例患者中471例患者进行了EGFR基因检测,其中有252例(53.5%)存在EGFR突变,并与11个临床放射学特征相关。对于具有临床和放射学特征的模型,携带EGFR突变的独立预测因子为:较小的最大径(≤3.9cm)(p=0.020)、非吸烟者(p<0.001)、微乳头型成分(p=0.034)、胸膜收缩征(p=0.044)、血管集束征(p<0.001)和无实性型成分(p=0.045),ROC曲线下面积为0.784。2.多变量逻辑回归分析表明,非吸烟者(P<0.001)、血管集束征(P<0.001)和无实性型成分(P=0.045)是EGFR外显子19突变的重要独立预测因子,而非吸烟者(P<0.001)和血管集束征(P<0.001)是EGFR外显子21突变的独立预测因子,ROC曲线下面积分别为0.807和0.794。与外显子19突变组相比,外显子21突变肿瘤附壁型生长模式更为常见(P<0.001)。3.505例患者全部进行了ALK基因检测,其中39例(7.7%)存在ALK重排,与13个临床放射学特征相关。对于具有临床和放射学特征的模型,含有ALK重排的独立预测因子是较年轻患者(p=0.010)、浸润粘液型成分(p<0.001)和无胸膜收缩征(p=0.009),ROC曲线下面积为0.877。4.年轻患者(P=0.010)、II及III期肿瘤、实性型(P=0.002)和浸润粘液型(P<0.001)成分、分叶征(P=0.002)、实性质地(P<0.001)以及液化坏死(P=0.001)在ALK重排阳性肿瘤中出现的频率更高;而I期肿瘤、腺泡型(P=0.011)和附壁型(P<0.001)成分、胸膜收缩(P<0.001)、血管集束征(P=0.002)、毛刺征(P=0.004)、GGO成分(P<0.001)、空泡征(P=0.013)及不同叶结节(P=0.003)在EGFR突变肿瘤中更常见。结论肺腺癌的CT图像特征结合临床特征可用于预测EGFR突变状态和ALK重排,单独对EGFR外显子19或21突变进行预测可进一步提高诊断效能。