定量F-FDG PET/CT模型用于预测NSCLC中新辅助免疫化学疗法的病理完整反应:与RECIST 1.1和PERCIST进行比较
Yueling Deng1,2,3, Xiao Zhang1,2,3, Fan Hu1,2,3
1Department of Nuclear Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430022, China.
概括
一个新的18F-FDG PET/CT模型准确地预测了免疫化疗后可切除的非小细胞肺癌 (NSCLC) 的病理完整反应 (pCR). 这种使用 ΔTLR% 和 SULpeak 的定量模型,表现优于 RECIST 1.1 和 PERCIST 标准.
科学领域:
- 核医学成像技术 核医学成像技术
- 在瘤学瘤学.
- 无线电学 (Radiomics) 是一种辐射学.
背景情况:
- 新辅助免疫化学疗法是可切除非小细胞肺癌 (NSCLC) 的标准治疗方法.
- 准确预测病理完整反应 (pCR) 对治疗分层和患者的结果至关重要.
- 目前的响应评估标准,如RECIST 1.1和PERCIST在预测新辅助疗法后的pCR方面存在局限性.
研究的目的:
- 评估18F-FDG PET/CT在接受新辅助免疫化疗的可切除NSCLC患者中对pCR的预测能力.
- 开发和验证使用18F-FDG PET/CT参数的pCR定量预测模型.
- 将开发模型的性能与RECIST 1.1和PERCIST标准进行比较.
主要方法:
- 对接受新辅助免疫化疗的可切除NSCLC患者的回顾性分析.
- 收集治疗前和手术前的18F-FDG PET/CT扫描,临床数据和病理结果.
- 后勤回归分析以建立基于显著的18F-FDG PET/CT参数 (ΔTLR%,SULpeak) 和外部验证的预测模型.
主要成果:
- 开发的定量预测模型实现了0.975的AUC,对pCR具有100%的灵敏度和94.1%的特异性.
- 第二次扫描中的ΔTLR%和SULpeak被确定为pCR的显著预测指标.
- 与RECIST 1.1 (敏感性差) 和PERCIST (敏感性中等) 相比,该模型表现出更高的性能.
结论:
- 18F-FDG PET/CT参数,特别是 ΔTLR% 和 SULpeak,可靠地预测用新辅助免疫化学疗法治疗可切除的NSCLC中的pCR.
- 开发的定量预测模型比RECIST 1.1和PERCIST.提供了更好的准确性.
- 需要在更大的队列中进行进一步验证,以确认该模型的稳定性和临床适用性.
