Euro Radio:多参数MRI放射组学模型在预测直肠癌微卫星不稳定状态方面的价值

2023-02-08 shaosai MedSci原创 发表于上海

现阶段,直肠癌的利用磁共振成像(MRI)的放射组学研究主要报道了对治疗效果、肿瘤分期、肿瘤转移的预测以及患者的生存率。

根据2021年的统计数据,结直肠癌(CRC)是第三大最常见的癌症,是所有类型癌症中的第三大死因,约占男性癌症总死亡率的9%,女性为8%。微卫星不稳定性(MSI)状态对CRC癌症的辅助化疗反应和整体预后具有重要的预测价值。MSI高(MSI-H)的结直肠癌预后较好,部分原因是期更有可能从免疫疗法中获益。国家综合癌症网络(NCCN)指南建议对所有CRC患者进行MSI检测。

MSI状态通常由肿瘤样本的病理检查来确定。然而,肿瘤组织内部或肿瘤不同部位之间MSI状态的异质性以及肿瘤治疗过程中不同阶段的异质性,导致了组织学检查方法的局限性。因此,开发一个相对无创和方便的替代生物标志物来预测MSI状态意义重大

现阶段,直肠癌的利用磁共振成像(MRI)放射组学研究主要报道了对治疗效果、肿瘤分期、肿瘤转移的预测以及患者的生存率。近日,发表在European Radiology杂志的一项研究建立了基于单序列和多序列MRI的放射组学模型以实现MSI状态的无创预测,为临床早期进行风险分层及预后评估提供了技术支持

本项研究共纳入199名经病理证实的直肠癌患者,通过免疫组织化学(IHC)染色确认MSI状态。分析了与MSI状态相关的临床因素和实验室数据。并使用其中一家医院的100名患者的成像数据用作训练集,来自另外两家医院的其余99名患者被作为外部验证集。从T1加权成像(T1WI)、T2加权成像(T2WI)、扩散加权成像(DWI)和对比增强T1WI(CE-T1WI)序列中划出感兴趣的区域(ROI),以提取放射组学特征。使用随机森林(RF)算法,根据四个单一序列和四个序列的组合构建模型。外部验证集被用来验证每个模型的泛化能力。绘制了接收者操作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)来评估和比较每个模型的预测性能。 

在四个单系列模型中,CE-T1WI模型表现最好。T1WI、T2WI、DWI和CE-T1WI预测模型在训练集中的AUC分别为0.74、0.71、0.71和0.78,而在外部验证集中,相应的AUC为0.67、0.66、0.70和0.77。多序列组合模型的预测和泛化性能与CE-T1WI模型相当,优于其余三个单序列模型,在训练集和验证集的AUC值分别为0.78和0.78。 


MS-L/S型(a-d)和MSI-H型(e-h)直肠癌的轴位T1WIT2WIDWICE-T1WI磁共振图像以及相应的手动感兴趣区(ROI

研究表明,基于CE-T1WI和多参数图像模型的预测和泛化能力优于基于单一非增强序列图像的模型,且与直肠癌的MSI突变状态具有相关性。

原文出处:

Zhi Li,Jing Zhang,Qi Zhong,et al.Development and external validation of a multiparametric MRI-based radiomics model for preoperative prediction of microsatellite instability status in rectal cancer: a retrospective multicenter study.DOI:10.1007/s00330-022-09160-0

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