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European Radiology:ITHscore,对非小细胞肺癌肿瘤内异质性的量化评估

Tags: 非小细胞肺癌   CT   机器学习   ITHscore      作者:shaosai 更新:2023-01-30

肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因,85%的肺癌属于非小细胞肺癌(NSCLC)。非小细胞肺癌呈现出明显的肿瘤内异质性(ITH),同一肿瘤内细胞群的组成和空间分布多种多样。ITH是NSCLC和其他癌症类型的一个重要问题,导致治疗失败和肿瘤抗药性的产生,并被证明是癌症治疗和预后的主要障碍。随着测序技术的发展,科学家们已经确定了几种不同类型癌症的分子生物标志物,这有助于解释肿瘤细胞的异质性来源。然而,从活检或手术中取样的区域受到限制,因此不能提供肿瘤组织的全貌。

计算机断层扫描(CT)是一种强大的非侵入性影像学工具,用于包括NSCLC在内的许多癌症类型的诊断、分期和监测。目前,临床上利用CT图像进行ITH量化的方法主要有两大类:识别单一或组合计算特征作为临床指标的放射组学特征构建,或定位肿瘤内高风险子区域的生境分区。但这两类方法都存在着ITH相关信息的损失。

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究开发了一个基于机器学习的放射学测量方法--ITHscore,以实现二维CT图像ITH的全面量化,并进一步探讨了ITHscore与肿瘤表型、基因型和患者预后的关系。

本项研究通过整合局部放射学特征和全局像素分布模式,开发了一个定量的ITHscore以衡量ITH。在六个病人群组(n = 1399)中研究了ITHscore与肿瘤表型、基因型和病人预后的关系,以验证其在描述ITH方面的有效性。 

对于I期NSCLC,ITHscore与肿瘤从IA1期到IA3期的进展一致(p < 0.001),并捕捉到恶性程度方面的关键病理变化(p < 0.001)。ITHscore区分了肿瘤中是否存在淋巴管浸润(p = 0.003)和胸膜浸润(p = 0.001)以及具有不同总生存期(p = 0.004)和无病生存条件(p = 0.005)的患者组。放射基因组学分析显示,I期和II期NSCLC的ITHscore水平与异质性相关途径相关。此外,ITHscore被证明是一个稳定的测量方法,可以应用于头颈部癌症(HNC)的ITH量化。 

 
 ITHscore在肿瘤表型中的分布。a LUNG1队列中不同TNM分期的ITHscore;b 两个GDPH队列组合中从IA1到IA3的TNM分期的ITHscore;c 分别属于AIS、MIA和IAC的肿瘤的ITHscore d 淋巴管侵犯方面的ITHscore分布;e 胸膜侵犯方面的ITHscore分布

本项研究提出了一个多尺度测量的ITHscore,可从CT图像中全面量化NSCLC的ITH。研究结果显示了ITHscore的有效性和概括能力,可以作为一种识别肿瘤表型和患者预后的影像学指标纳入临床应用。

原文出处:

Jiaqi Li,Zhenbin Qiu,Chao Zhang,et al.ITHscore: comprehensive quantification of intra-tumor heterogeneity in NSCLC by multi-scale radiomic features.DOI:10.1007/s00330-022-09055-0

来源:MedSci原创
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