Tomografía por emisión de positrones multimodal/tomografía computarizada radiómica combinada con un modelo clínico...

Área de la Ciencia:

• Radiología
• En el campo de la oncología
• Imágenes médicas

Sus antecedentes:

• Diferenciar el adenocarcinoma invasivo (IAC) de los nódulos de vidrio molido no invasivos (GGNs) es crucial para el tratamiento del cáncer de pulmón en etapa temprana.
• La estratificación precisa del riesgo preoperatorio es esencial para la toma de decisiones quirúrgicas personalizadas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar modelos predictivos para distinguir el IAC de las GN no invasivas.
• Integrar la tomografía por emisión de positrones de F-fluorodeoxiglucosa / tomografía computarizada (F-FDG PET / CT) con datos clínicos para mejorar el rendimiento diagnóstico.

Principales métodos:

• Extracción de las características radiómicas de las imágenes preoperatorias F-FDG PET/CT en 164 pacientes con adenocarcinoma pulmonar.
• Construcción y evaluación de modelos predictivos (SVM, RF, XGBoost) que incluyen TC, PET, radiómica PET/TC, factores clínicos y enfoques combinados.
• Evaluación del rendimiento utilizando las curvas ROC, DCA, las curvas de calibración, el ensayo DeLong, el NRI y el IDI.

Principales resultados:

• El modelo combinado que integraba la radiómica PET/CT y los datos clínicos logró el mayor rendimiento diagnóstico (AUC: 0.950 entrenamiento, 0.911 prueba).
• Este modelo multimodal demostró una IDI y un NRI superiores y superó significativamente al modelo clínico.
• Se desarrolló un nomograma clínico para la estratificación del riesgo individualizado.

Conclusiones:

• La integración de la radiomía PET/CT con los modelos clínicos mejora significativamente la predicción preoperatoria de la invasividad de la GGN.
• Los datos de imagen multimodal ayudan en la estratificación del riesgo preoperatorio y la toma de decisiones quirúrgicas personalizadas para el adenocarcinoma pulmonar en etapa temprana.