量化明显扩散系数测量的可复制性和有用性,用于预测鼻癌中程序死亡-ligand 1表达的量化扩散系数

科学领域:

• 放射学和瘤学 放射学和瘤学
• 医疗成像医学成像
• 癌症生物标志物 癌症生物标志物

背景情况:

• 准确评估编程死亡配体1 (PD-L1) 表达对于在鼻癌 (NPC) 中的免疫治疗至关重要.
• 目前用于PD-L1评估的方法可能是侵入性的或耗时的.
• 探索用于PD-L1状态预测的非侵入性成像生物标志物是非常可取的.

研究的目的:

• 评估NPC中定量表面扩散系数 (ADC) 测量的可重复性.
• 确定ADC参数在预测NPC患者PD-L1表达状态中的有用性.
• 评估ADC测量的性能,以区分高与低PD-L1表达.

主要方法:

• 追溯分析134名NPC患者的MRI扫描和PD-L1检测.
• 两个独立观察员测量的ADC参数 (ADC平均值,ADC最小值,ADC最大值).
• 在ADC参数和PD-L1综合阳性得分 (CPS) 之间的相关性分析;通过AUC评估的性能.

主要成果:

• 对ADCmean,ADCmin和ADCmax测量的良好可重现性 (在1.5-T队列中,ICC>0.84,在3.0-T队列中>0.92).
• 在ADC参数和PD-L1CPS之间观察到反向相关性 (r: -0.37到-0.60,P <0.01).
• ADC参数实现了从0.689到0.820的AUC,用于预测高PD-L1表达.

结论:

• 定量ADC测量是可重现的,并且可用于预测NPC中的PD-L1表达状态.
• ADC参数显示出作为指导NPC免疫疗法决策的非侵入性生物标志物的潜力.
• 需要在更大的多中心研究中进一步验证.