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目的:建立并验证影像组学诺模图预测周围型肺腺癌EGFR突变的能力。材料与方法:搜集2015年1月至2018年4月经病理证实且具有完整的临床、影像及基因检测资料的周围型肺腺癌340例,采用留一法分为训练队列(226例)和验证队列(114例)。从每个患者的CT动脉期图像中提取396个组学特征。使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归来选择特征并在训练队列中生成组学标签。采用多因素Logistic回归方法,结合组学特征和临床特征变量建立影像组学诺模图,评价其校正和鉴别能力。最后,将训练队列和验证队列进行决策曲线分析以评估诺模图的临床实用性。临床特征描述主要包括:性别、年龄、吸烟史、病理分型、TNM分期及CT征象;CT征象观察目标包括:肿瘤横轴位最大直径(Dmax)、含磨玻璃密度影(GGO)、分叶征、空气支气管征、血管集束征、胸膜凹陷征、毛刺征、空泡征。患者EGFR基因突变状态在临床特征的差异采用Fisher检验或Wilcox-on秩和检验,并进行单因素Logistic回归分析及多因素Logistic回归分析,对EGFR突变与临床特征进行相关危险因素分析并建立临床病理模型。P<0.05具有统计学意义。结果:本研究中EGFR突变型220例(64.7%),野生型120例(35.3%)。经单因素分析结果显示:女性患者中EGFR基因突变率(75.8%)高于男性患者(51.9%),P<0.05。非吸烟患者中EGFR基因突变率(70.4%)高于吸烟患者(46.3%),P<0.05。当肿瘤被分为贴壁生长为主型腺癌(原位腺癌、微浸润腺癌和贴壁型腺癌)和其他主要组织学表现的亚型(腺泡、乳头、微乳头和实体为主型腺癌以及侵袭性粘液腺癌),以贴壁生长为主型腺癌突变率(81.9%)高于非贴壁生长为主型腺癌(60.1%),P<0.05。早期患者突变率(70.2%)高于晚期患者(33.3%),P<0.05。含GGO肿瘤EGFR突变率(80.4%)明显高于无GGO者(51.9%),P<0.05。EGFR突变与年龄、Dmax、分叶征、毛刺征、空泡征、空气支气管征、血管集束征、胸膜凹陷征的有无间差异均无明显统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示:肿瘤分期和GGO是周围型肺腺癌EGFR突变的独立危险因素。由13个组学特征组成的组学标签在训练队列(AUC:0.739;95%CI,0.686-0.792)和验证队列(AUC:0.730;95%CI,0.624-0.835)中有良好的预测效果。在训练队列中,影像组学诺模图(AUC,0.80;95%CI,0.75-0.85)预测性能高于临床模型(AUC,0.72;95%CI,0.67-0.78),在验证队列中,影像组学模型(AUC,0.84;95%CI,0.78-0.91)预测性能亦优于临床模型(AUC,0.74;95%CI,0.65-0.82)。决策曲线结果显示影像组学模型的临床实用性高于临床模型。结论:影像组学诺模图是一种结合组学特征和临床特征的无创预测工具,为预测周围型肺腺癌EGFR突变提供有意义的参考。