预测乳腺癌患者用液体活检和多参数MRI对新辅助化疗的反应
L M Janssen1, M H A Janse1, B B L Penning de Vries2
1Image Sciences Institute, University Medical Centre Utrecht, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.
NPJ breast cancer
|January 20, 2024
概括
结合液体活检和先进的MRI成像,可以改善乳腺癌患者化疗反应的预测. 这种方法有助于个性化治疗,通过准确预测新辅助化疗 (NAC) 后的结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 生物标志物 生物标志物
背景情况:
- 准确预测新辅助化疗 (NAC) 反应对于量身定制乳腺癌治疗至关重要.
- 液体活检和多参数MRI (mpMRI) 功能对NAC反应的联合预测潜力在很大程度上仍未被探索.
- 标准的临床和病理信息提供了基线,但在预测治疗结果时可能缺乏准确性.
研究的目的:
- 为了前性地评估结合液体活检和计算机提取的mpMRI特征对乳腺癌中NAC反应的预测价值.
- 为了比较结合临床,放射学和液体活检数据的模型的预测性能.
- 评估在NAC后改善病理完整反应 (pCR) 预测的潜力.
主要方法:
- 一项前性研究涉及61名乳腺癌患者在荷兰四家医院接受NAC治疗.
- 在NAC之前,期间和之后获得了多参数MRI扫描.
- 在每个化疗周期和手术前收集液体活检.
- 预测模型是使用处罚线性回归来开发的,性能是使用pCR的leave-one-out交叉验证 (LOOCV) 来评估的.
主要成果:
- 23名患者 (38%) 实现了pCR.
- 预测模型在治疗后的时间点显示出最高的准确性.
- 一个仅用于临床的模型 (AUC 0.76) 通过治疗后的MRI (AUC 0.82) 得到改善.
- 结合计算机提取的MRI特征产生了0.84.8的AUC.
- 仅用液体活检信息 (取代MRI) 才能达到0.85.5的AUC.
- 将液体活检与临床放射学数据相结合,得出最高AUC为0.86.6.
结论:
- 将液体活检衍生的标记物整合到临床放射学预测模型中,显示出在乳腺癌中增强NAC后的PCR预测的巨大潜力.
- 这种综合方法可能为接受新辅助化疗的乳腺癌患者的管理提供更个性化和更有效的策略.
- 需要进一步的研究来验证这些发现,并将其转化为临床实践.
