在乳腺癌中识别HER2过度表达,HER2低表达和HER2零表达状态,基于F-FDG PET/CT放射学
Xuefeng Hou1,2,3, Kun Chen4, Huiwen Luo1,2,3
1Department of Molecular Imaging and Nuclear Medicine, Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital, National Clinical Research Center for Cancer, Huan-Hu-Xi Road, Ti-Yuan-Bei, He Xi District, Tianjin, 300060, China.
这项研究表明,将PET/CT放射学与临床病理学数据相结合,可以在乳腺癌患者中非侵入性地预测人类表皮生长因子受体2 (HER2) 表达水平.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 更新的分类系统将人体表皮生长因子受体2 (HER2) 表达分为HER2过度表达,HER2低表达和HER2零表达.
- 由于HER2阴性表达被重新分类为HER2低表达和HER2零表达,因此需要新的诊断方法.
研究的目的:
- 开发和验证用于识别乳腺癌 (BC) 患者三种不同的HER2表达状态的模型.
- 为了利用PET/CT放射学和临床病理学特征进行非侵入性HER2状态确定.
主要方法:
- 来自两个机构的315名BC患者的回顾性分析,数据分为培训,独立验证和外部验证集.
- 提取和选择PET/CT的放射性和临床病理特征.
- 机器学习分类器的开发 (逻辑回归,k-最近邻居,支持矢量机,随机森林) 以预测HER2过度表达,HER2低表达和HER2零表达与其他.
主要成果:
- 随机森林模型在HER2过度表达的AUC达到0.843,与其他模型相比.
- 后勤回归模型显示,HER2低表达的AUC为0.783,而其他则为0.783.
- K-最近的邻居模型显示HER2-零表达的AUC为0.929与其他.
结论:
- 与临床病理学特征相结合的PET/CT放射性模型提供了一种非侵入性方法,用于预测乳腺癌中各种HER2状态.
- 这些模型为乳腺癌管理中准确的HER2表达分类提供了有希望的方法.
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