宫癌患者的编程细胞死亡联体-1表达与明显扩散系数值之间的关联:对于患者的免疫疗法选择来说,这是一个有希望的工具
Kaihui Liu1, Wei Yang2, Haiping Tian3
1College of Clinical Medicine, Ningxia Medical University, Yinchuan, P.R. China.
European radiology
|April 18, 2024
概括
最小明显扩散系数 (ADCmin) 是可靠的成像生物标志物,用于预测宫癌中编程细胞死亡-1 (PD-L1) 表达. 结合ADCmin和临床病理因素的诺米克图有助于选择患者接受免疫治疗.
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:
- 编程细胞死亡联体-1 (PD-L1) 表达对于预测宫癌 (CC) 免疫治疗反应至关重要.
- 准确预测PD-L1表达对于指导治疗决策至关重要.
研究的目的:
- 调查表面扩散系数 (ADC) 值与CC中的PD-L1表达之间的关联.
- 开发和验证用于使用ADC值和临床病理参数预测PD-L1表达的诺米克.
主要方法:
- 追溯和前性CC患者队列 (N=1015).
- 表面扩散系数 (ADC) 值 (ADC平均值,ADCss,ADCmin) 由瘤ROI进行测量.
- 后勤回归和名录构造,包括ADC值和临床病理因素 (FIGO阶段,等级,入侵,淋巴结状况).
- 使用AUC,校准曲线和决策曲线分析进行性能评估.
主要成果:
- 最小的ADC (ADCmin) 与PD-L1表达独立相关.
- 纳入ADCmin和临床病理因素的诺米图显示出出色的诊断性能 (AUC=0.912和0.903) 和校准.
- 与单独的临床病理学模型相比,名图显示出更高的临床实用性.
结论:
- 在CC中,ADCmin是PD-L1表达的可靠成像生物标志物.
- 开发的整合ADCmin和临床病理因素的诺米图是预测PD-L1表达和指导免疫疗法选择的有希望的工具.
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