放射学使用计算机断层扫描来预测CD73表达和结直肠癌肝脏转移的预后

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.
• 免疫治疗是一种免疫疗法.

背景情况:

• 在结直肠癌肝转移 (CRLM) 中的CD73表达与预后不佳相关.
• CD73通过腺生产促进瘤免疫抑制.
• 鉴定CD73的非侵入性生物标志物对于预测对免疫检查点抑制剂的反应至关重要.

研究的目的:

• 开发一种机器学习模型,使用手术前CT扫描来预测CRLM中的CD73表达水平.
• 评估放射性评分对患者结果的预后意义.

主要方法:

• 在CT扫描中的放射性特征上训练了一种注意的可解释表格式学习 (TabNet) 模型.
• 该模型预测了高与低的CD73表达,与免疫光数据进行验证.
• 模型性能使用交叉验证和持久测试集进行了评估.

主要成果:

• TabNet模型在预测CD73表达方面取得了很高的准确性 (AUC 0.95训练,0.79测试).
• 放射性评分 (rad-CD73) 与组织学CD73表达有很强的相关性 (ρ=0.6004,P<0.0001).
• rad-CD73预测了明显更短的复发时间和疾病特异性存活率,独立于临床因素.

结论:

• 基于CT的非侵入性放射性分析可以准确地预测CD73在CRLM中的表达.
• rad-CD73得分显示了CRLM患者的独立预后价值.
• rad-CD73可以作为预后和对enosine通路向免疫疗法的反应的生物标志物.