基于PET/CT的内异质性的量化,用于预测乳腺癌患者接受新辅助化疗的病理完整反应:一项多中心研究

科学领域:

• 放射学和成像学 放射学和成像学
• 在瘤学瘤学.
• 计算病理学计算病理学

背景情况:

• 内异质性 (ITH) 影响乳腺癌 (BC) 的治疗反应.
• F-氧葡萄糖正子发射断层扫描/计算机断层扫描 (F-FDG PET/CT) 可以可视化瘤特征.
• 对新辅助化疗 (NAC) 预测病理完整反应 (pCR) 对BC管理至关重要.

研究的目的:

• 开发一种从预处理中获得的ITH的定量测量方法¹⁸F-FDG PET/CT.
• 评估这个ITH测量对BCBC中PCR到NAC的预测潜力.
• 将ITH与放射学和临床病理学数据集成为一个全面的预测模型.

主要方法:

• 对接受NAC.的323名BC患者的回顾性分析.
• 从F-FDG PET/CT中提取了内生态多样性特征和放射性特征.
• 使用极端梯度提升 (XGBoost) 开发了一个ITH指数和放射学得分.
• 将变量集成到一个组合模型 (ICR-COME) 中,并使用ROC,校准和决策曲线分析 (DCA) 评估性能.

主要成果:

• 对于PCR预测,ICR-COME实现了高AUC值 (0.95培训,0.87-0.88测试队列),表现优于现有模型.
• 该模型通过DCA证明了令人满意的一致性和卓越的临床实用性.
• 预测的非pCR状态与所有队列的预后较差相关.
• 高的ICR-COME得分与增加的免疫细胞透和激活的免疫通路有关.

结论:

• 结合ITH指数,放射学得分和临床病理学变量,ICR-COME显示了BC中PCR到NAC的强大预测性能.
• 该模型还有效预测乳腺癌患者的预后.
• 研究结果表明,ICR-COME.的预测能力的生物学基础包括免疫反应.