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European Radiology:头颈部鳞癌Ki-67指数的无创预测!CT放射组学有话说

Tags: Ki-67   头颈部鳞癌   CT放射组学      作者:shaosai 更新:2023-01-10

头颈部鳞状细胞癌(HNSCC),包括产生于口腔、咽部和喉部粘膜表面的恶性肿瘤,是头颈部最常见的恶性肿瘤。HNSCC进展迅速术后复发率高预后差,约50-60%的患者会发生局部复发和转移。HNSCC的恶性程度和预后与肿瘤细胞的增殖方式和速度有关。

Ki-67是一种在细胞增殖期表达的核抗原,能准确反映其增殖活性。以前的研究报道,Ki-67的高表达水平与HNSCC患者的肿瘤侵袭性和预后不良有关。此外,以前的研究报告称,Ki-67水平较高的肿瘤对放射线更敏感,对放射治疗的反应明显更好。因此,Ki-67的表达不仅是肿瘤特征和预后的有用指标,也可能在选择治疗方案时发挥重要作用。在HNSCC中,Ki-67的表达只能通过免疫组化(IHC)利用活检或手术组织病理学进行确定。然而,由于HNSCC样本的异质性和相对较小的尺寸,针头活检样本获得的Ki-67指数可能不能完全代表整个HNSCC肿瘤,从而限制了这种分析的准确性。此外,IHC十分耗时,而且不能对Ki-67指数进行实时评估。因此,找到一种无创的、更全面和准确的方法来术前预测HNSCC患者的Ki-67表达至关重要。

放射组学涉及高通量提取视觉评估无法检测到的成像特征,并能反映细胞水平的肿瘤异质性通过提供大量反映纹理、强度、异质性和形态学信息的定量成像特征实现对肿瘤表型的全面分析。放射性组学方法已成功用于预测各种类型的实体瘤的Ki-67指数,包括乳腺癌、膀胱癌、肺癌、肝癌、胶质瘤和胃肠道间质瘤。然而,目前临床上对放射组学预测HNSCC患者Ki-67表达方面的价值还不明确

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究开发并验证了一项将放射组学特征与临床因素相结合的基于对比增强CT(CECT)的放射组学列线图,可用于HNSCC患者Ki-67指数的术前预测,为临床对患者的风险分层及治疗方案制定提供了有价值的参考依据。

本研究共纳入217名接受CECT扫描和免疫组化检查的HNSCC患者,收集了每位患者的Ki-67指数。患者被分为训练集(n=140;Ki-67:≥50%[n=72]和<50%[n=68])和外部测试集(n=77;Ki-67:≥50%[n=38]和<50%[n=39])。采用最小绝对收缩率和选择算子法,为基于CECT图像的放射组学特征选择关键特征,并计算出放射组学分数(Rad-score)。利用临床数据和CT结果建立了一个临床模型。然后将独立的临床因素和Rad-评分结合起来,构建一个放射组学列线图。使用ROCs和决策曲线分析评估了Rad-评分、临床模型和列线图的性能特点。
最终选择了20个特征来构建Rad-评分。在训练(AUC,0.919 vs. 0.648,p < 0.001)和测试(AUC,0.832 vs. 0.685,p = 0.030)中,包含Rad-score、低组织学等级和淋巴扩散的放射组学列线图对Ki-67指数(≥50% vs. < 50%)的预测价值高于临床模型。决策曲线分析表明,放射组学列线图比临床模型更有临床意义。



 三个模型在(a)训练集和(b)测试集中的ROC曲线

本项研究提出的基于CECT的放射组学列线图在预测HNSCC患者Ki-67指数(≥50% vs. <50%)方面表现良好,对HNSCC患者的预后评估和临床决策具有重要的价值。

原文出处:

Ying-Mei Zheng,Jing Chen,Min Zhang,et al.CT radiomics nomogram for prediction of the Ki-67 index in head and neck squamous cell carcinoma.DOI:10.1007/s00330-022-09168-6

来源:MedSci原创
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