开发和外部验证一个多变量Ga-PSMA-11基于PET的预测模型,用于中等或高风险前列腺癌男性的淋巴结参与

科学领域:

• 核医学就是核医学.
• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.

背景情况:

• 精确的前列腺癌 (PCa) 阶段确定对于治疗规划至关重要.
• 淋巴结入侵 (LNI) 是中高风险PCa的关键预后因素.
• 目前对LNI的预测模型有局限性.

研究的目的:

• 开发和评估使用-68 PSMA-11 (Ga-PSMA-11) PET成像对前列腺癌 (PCa) 的男性进行淋巴结入侵 (LNI) 的预测模型.
• 将新模型的性能与传统和基于多参数磁共振成像 (mpMRI) 的预测模型进行比较.

主要方法:

• 对接受Ga-PSMA-11 PET,延伸骨盆淋巴结解剖 (ePLND) 和激进前列腺切除术 (RP) 的中等至高风险PCa患者的回顾性分析.
• 开发和交叉验证三个LNI预测模型.
• 使用接收器运行特征曲线 (AUC),校准图和决策曲线分析 (DCA) 评估表现最佳的模型.

主要成果:

• 一个结合PSA,活检格里森等级组,Ga-PSMA-11阳性瘤体积和N状态的组合模型在外部验证中实现了0.923的AUC.
• 使用≥17%的截止值,可以避免50%的ePLNDs,只有一个错过的LNI病例 (4.8%).
• 与传统和mpMRI模型相比,拟议的模型显示出更高的AUC.

结论:

• [⁶⁸Ga]Ga-PSMA-11 PET信息与临床参数相结合,显著改善了中等至高风险PCa中的LNI预测.
• 未来的研究应该探索将Ga-PSMA-11 PET和mpMRI结合起来,以便在RP之前更好地预测LNI.
• 这个模型有可能减少PCa分期中不必要的手术.