基于临床参数和超声波特征的HER2状态评估患者的预测模型:一个双中心研究
Lei Zhou1, Yingnan Wu2,3, Xin Wen4
1Department of Ultrasound Medicine, The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, No. 246 Xuefu Road, Nan Gang Dist, Harbin, Heilongjiang Province, 150086, China.
BMC women's health
|July 3, 2025
概括
这项研究使用超声波和临床数据开发了一个名录,以预测乳腺癌患者的人类表皮生长因子受体2 (HER2) 状态. 这种非侵入性工具有助于确定符合HER2向疗法的资格.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 生物标志物 生物标志物
背景情况:
- 准确的人体表皮生长因子受体2 (HER2) 评估对于乳腺癌 (BC) 治疗选择至关重要.
- 针对HER2的治疗提供了更好的结果,但需要精确地确定HER2状态.
研究的目的:
- 开发和验证一个名谱模型,用于预测乳腺癌患者的HER2表达状态.
- 整合多式超声波成像功能与临床病理学数据,以加强HER2状态评估.
主要方法:
- 追溯分析456名乳腺癌患者的超声波数据.
- 在训练队列 (n=319) 上使用后勤回归开发名录,并在单独的队列 (n=137) 上进行验证.
- 使用ROC曲线,DCA和校准曲线进行性能评估.
主要成果:
- 组合名录模型实现了AUC为0.864 (培训) 和0.874 (验证),以区分HER2-阳性患者和HER2-阴性患者.
- 关键预测因素包括雌激素受体 (ER) 状态,Ki67,病变大小,化和后声特征.
- 该模型在两个队列中都表现出了良好的校准.
结论:
- 纳米图集临床和超声波特征提供了一个有希望的非侵入性方法来评估HER2表达.
- 这种工具可以帮助临床医生预测HER2向治疗的资格.
