根据原发性瘤和淋巴结放射学特征,预测高级非小细胞肺癌的免疫治疗反应
Dong Xie1, Jinna Yu1, Cong He1
1Department of Radiology, Shaoxing Second Hospital Medical Community General Hospital, Shaoxing, China.
Frontiers in medicine
|April 18, 2025
概括
这项研究发现,淋巴结成像特征 (delta-radiomics) 的变化可以预测高级非小细胞肺癌中对免疫检查点抑制剂的治疗反应. 与瘤或临床模型相比,节点模型显示出更高的预测性能.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 晚期非小细胞肺癌 (NSCLC) 提出了重大治疗挑战.
- 免疫检查点抑制剂 (ICI) 已成为III-IV期NSCLC的关键治疗方法.
- 确定可靠的生物标志物来预测ICI反应对于个性化治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 在初级瘤和淋巴结中识别成像生物标志物,以预测III-IV期NSCLC患者对ICI的治疗反应.
- 评估定量成像特征的预测能力及其随时间变化的治疗结果.
主要方法:
- 对83名用ICI治疗的NSCLC患者的回顾性分析.
- 从基线和免疫疗法开始后从初级瘤和淋巴结中提取定量放射性特征.
- 计算代表时间点之间的变化的三角洲放射学特征 (三角洲射频特征).
- 后勤回归建模以根据选择的三角形射频,瘤直径和节点特征预测治疗反应.
主要成果:
- 一个结节模型包含四个三角形射频显示高预测效率 (AUC 0.96培训,0.94验证).
- 一种使用5个角射频的瘤模型实现了良好的预测 (AUC 0.86训练,0.77验证).
- 与瘤和临床模型相比,节点模型在区分响应者和非响应者方面表现出卓越的性能.
结论:
- 淋巴结放射特征 (delta-RFs) 的变化是晚期NSCLCICI治疗反应的强有力的预测因素.
- 开发的节点模型可以有效地识别可能从免疫治疗中受益的患者.
- 来自淋巴结的成像生物标志物为接受ICI的NSCLC患者预测治疗结果提供了一个有希望的方法.
