在头部和部癌症中预测瘤复发地点:已发表的[18F]-FDG PET放射性签名的后期外部验证

科学领域:

• 癌症学
• 放射学
• 医学成像

背景情况:

• 复发性头癌 (HNC) 的治疗选择之一是再照射.
• 预测局部故障对于优化再辐射策略至关重要.
• 使用定量成像特征的放射学在癌症预测方面具有前景.

研究的目的:

• 评估先前开发的[18F]-FDG PET放射性特征,用于预测HNC患者接受再照射的独立队列中的局部区域故障位置.
• 在来自不同机构的外部数据集中评估放射性签名的性能.

主要方法:

• 使用31名复发性HNC患者的[18F]-FDG前照射PET扫描 (外部队列).
• 从原始模型中应用了已确定的放射性特征 (强度_历史图_min,Kurtosis,相关性,对比度) 和主要成分分析.
• 使用原始和优化的切断值来预测现场与外部局部故障的模型性能.

主要成果:

• 使用原始切断值,放射性签名预测了70%的平衡精度 (BA) 和86%的正预测值 (PPV) 的场内复发.
• 在优化了外部队列的截止值后,BA提高到78%和PPV提高到89%.
• 这些结果与最初研究报告的表现非常一致.

结论:

• [18F]-FDG PET放射性特征有效预测HNC再照射后的现场复发,在独立的队列中表现出强大的性能.
• 这些发现支持使用PET放射学来确定在再照射期间可能受益于现场剂量升级的患者.
• 通过LIFEx软件可以访问验证的模型,从而促进临床应用.