使用多尺度放射学方法对非小细胞肺癌的临床治疗进行非侵入性决策支持
Xingping Zhang1, Guijuan Zhang2, Xingting Qiu3
1School of Medical Information Engineering, Gannan Medical University, 341000, Ganzhou, China; Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, 510006 Guangzhou, China; Institute for Sustainable Industries and Liveable Cities, Victoria University, 3011, Melbourne, Australia; Department of New Networks, Peng Cheng Laboratory, 518000, Shenzhen, China.
概括
一个新的放射学模型准确地预测非小细胞肺癌 (NSCLC) 基因型和免疫表型,从而实现个性化的治疗选择. 这种成像生物标志物指导向治疗和免疫疗法,以改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 放射学和医学成像技术
- 在瘤学瘤学.
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 生物标志物选择对于指导癌症治疗至关重要.
- 对于纵向治疗指导,需要新的生物标志物.
研究的目的:
- 开发和验证一个针对非小细胞肺癌 (NSCLC) 的综合预测生物标志物.
- 将放射性表现型与瘤基因型和免疫表现型联系起来.
- 为个性化医学创建分子特征的放射学解释.
主要方法:
- 开发并验证了一种放射学模型,使用了三所机构508名NSCLC患者的数据.
- 综合临床因素和多区域放射性特征.
- 在不同的voxel间隔中评估模型性能,以实现概括性.
主要成果:
- 放射学模型在预测突变状态 (EGFR,KRAS,ALK,TP53,PIK3CA,ROS1) 和PD-1/PD-L1表达方面明显优于传统模型.
- 在预测各种突变方面获得了高AUC,包括ALK的0.902,ROS1.900的0.900.
- 综合模型在不同的voxel分辨率中展示了一致的性能优势.
结论:
- 在多机构队列中的瘤基因型和免疫类型中验证的多尺度放射性签名.
- 这种基于成像的生物标志物为NSCLC患者选择向疗法或免疫治疗提供了一种非侵入性方法.
- 有望在NSCLC中开发个性化治疗策略.
