[18F] FDG PET/CT放射学在预测多发性骨髓瘤中高风险细胞遗传异常方面的可行性研究
Hong Chen1, Jingxin Han2, Haozhe Huang3
1Department of Nuclear Medicine, Shanghai Sixth People's Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, 600 Yishan Road, Shanghai, 200233, China.
EJNMMI research
|October 15, 2025
概括
这项研究开发了一种非侵入性放射学模型,使用PET/CT扫描来预测多发性骨髓瘤患者的高风险细胞遗传异常,提高预后准确性.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 无线电学 (Radiomics) 是一种放射学.
背景情况:
- 多发性骨髓瘤 (MM) 是一种异质癌症,其预后受到高风险细胞遗传异常 (HRCAs) 的显著影响.
- 目前用于检测HRCAs的方法,如光 in situ 杂交,是侵入性的,可能无法完全捕捉疾病异质性.
- 需要使用非侵入性方法来预测HRCAs并改善患者风险分层.
研究的目的:
- 开发和验证一个放射学模型使用预处理[18F]脱氧葡萄糖正子发射断层扫描/计算机断层扫描 (18F-FDG PET/CT) 成像.
- 在新诊断的多发性骨髓瘤 (MM) 患者中非侵入性预测高风险细胞遗传异常 (HRCAs).
- 评估该模型根据风险对患者进行分层并预测临床结果的能力.
主要方法:
- 使用从新诊断的MM患者的18F-FDG PET/CT扫描中提取的特征开发了一个放射学模型.
- 采用决策树分类器,利用PET活性病变特征.
- 使用曲线下的面积 (AUC) 评估模型性能,并与PET指标和临床模型进行比较. 使用夏普利添加式扩展 (SHAP) 分析来确定关键的预测特征.
主要成果:
- 决策树放射学模型在验证队列中实现了0.89的AUC,超过PET指标 (AUC=0.84) 和临床模型 (AUC=0.74).
- 通过SHAP分析,PET衍生的特征被确定为模型预测能力的最重要的贡献者.
- 该模型成功地将患者分为高风险和低风险组,高风险组的无进展生存率 (PFS) 和整体生存率 (OS) 显著下降.
结论:
- 基于PET/CT的放射学显示出作为一种非侵入性成像生物标志物的前景,用于预测MM中高风险细胞遗传状态.
- 这种方法可以帮助分层患者进行个性化治疗策略.
- 需要进一步的大规模,多中心的前性验证,以确认PET/CT放射学在MM管理中的临床实用性.
关键词:
细胞遗传异常 细胞遗传异常机器学习 机器学习多发性骨髓瘤是一种多发性骨髓瘤.无线电学 (Radiomics) 是一种放射学.[18F] FDG PET/CT PET/CT/CT [18F] FDG PET/CT/CT PET/CT/CT FDG [18F] FDG PET/CT/CT FDG [18F] FDG PET/CT/CT FDG [18F] FDG [18F] FDG更多相关视频
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