| 张成孟，丁治民，陈鹏，刘奇峰.CT影像组学联合细胞角蛋白19片段预测EGFR突变阳性非小细胞肺癌患者EGFR-TKIs的疗效[J].放射学实践,2023,(12):1532-1538 |
| CT影像组学联合细胞角蛋白19片段预测EGFR突变阳性非小细胞肺癌患者EGFR-TKIs的疗效 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2023.12.007 |
| 中文关键词: 影像组学 体层摄影术，X线计算机 表皮生长因子受体 非小细胞肺癌 表皮生长因子受体酪氨酸酶抑制剂 预测模型 |
| 基金项目:中国红十字基金会医学赋能-领航菁英科研项目（XM_HR_YXFN_2021_05_24）；安徽省卫生健康科研项目（AHWJ2022b044）；安徽省教育厅2022年度新时代育人质量工程（研究生教育）项目（2022zyxwjxalk165）；皖南医学院弋矶山医院引进人才专项科研基金（YR20220219）；安徽省教育厅高等学校科学研究（自然科学类）重大项目（2023AH040253） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨CT影像组学联合细胞角蛋白19片段在预测表皮生长因子受体（EGFR）突变阳性的非小细胞肺癌（NSCLC）患者行表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂（EGFR-TKIs）治疗的疗效。方法：回顾性搜集在本院确诊为EGFR突变阳性随即接受EGFR-TKIs治疗的194例NSCLC患者的病例资料。在EGFR-TKIs治疗3个月后行CT检查来判断疗效。根据实体肿瘤疗效评价标准1.1（RECIST 1.1），治疗有效121例，无效73例。采用完全随机方法将患者按7∶3的比例分为训练集和验证集。在训练集中提取NSCLC病灶的组学特征，然后使用主成分分析（PCA）、kruskal-wallis（KW）法及逻辑回归分析结合最小绝对值收敛和选择算子（LR-LASSO）对影像组学特征进行降维及影像组学模型的构建，获得每例患者的影像组学标签值。利用临床资料、病灶的CT形态学特征和病理结果建立临床模型，联合临床资料和影像组学标签建立联合模型。使用受试者工作特征曲线（ROC）下面积（AUC）评价各个模型对EGFR-TKIs疗效的预测效能，应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果：训练集中经PCA、KW方法对影像组学特征进行降维后得到9个影像组学特征用于模型的构建。对临床资料、病灶的CT形态学特征和病理结果使用单因素及多因素分析后显示仅细胞角蛋白19片段是疗效的独立预测因子，以此构建临床模型；联合模型由细胞角蛋白19片段结合影像组学标签进行构建。临床模型、影像组学模型及联合模型在训练集中的AUC分别为0.686、0.800和0.836；在验证集中的AUC分别为0.666、0.774和0.837。DCA显示联合模型较影像组学模型和临床模型有更好的临床净收益。结论：CT影像组学联合细胞角蛋白19片段对预测EGFR突变阳性NSCLC患者EGFR-TKIs的疗效具有较高的价值。 |
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