空间模式和基于MRI的放射性预测,在肝细胞癌中高周三性淋巴体结构密度:一个多中心研究

科学领域:

• 免疫学 免疫学 免疫学
• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 瘤微环境中的三级淋巴体结构 (TLS) 影响癌症预后和治疗疗效.
• 高周TLS (pTLS) 密度在肝细胞癌 (HCC) 中的作用及其临床影响需要进一步阐明.

研究的目的:

• 调查与HCC中pTLS密度相关的生物特征.
• 开发一种放射性分类器,用于在HCC中非侵入性预测pTLS密度.
• 为HCC临床诊断和治疗策略提供新的见解.

主要方法:

• 综合空间转录组学 (n=4) 和RNA测序 (n=952) 来识别pTLS调节器.
• 从660名HCC患者的基线MRI图像进行回顾性分析,用于放射性特征提取和分类器开发.
• 在多个培训,时间和外部队列中验证放射性分类器 (总n=683).

主要成果:

• 在HCC患者中,高pTLS密度与显著延长的整体存活率和改善的免疫治疗反应有关.
• 成熟B细胞的免疫透和高CXCL9/CXCL10联合表达与扩大的pTLS有关.
• 开发的放射性分类器在预测pTLS密度和按生存和治疗结果分层的患者方面表现出高准确性 (AUC=0.91).

结论:

• 在HCC中确定了pTLS密度的关键调节者.
• 开发了一种非侵入性放射性分类器来预测pTLS密度,有助于HCC患者分层进行预后和治疗选择.