European Radiology:小胃肠道间质瘤的CT放射组学风险分层

2023-03-27 shaosai MedSci原创 发表于上海

最近的研究表明,放射组学在预测较大尺寸的GISTs的恶性潜力方面有很好的准确性,并有可能帮助指导监测和治疗的临床决策。

小胃肠间质瘤(gGISTs)是指那些长径不超过2厘米的胃肠间质瘤。很少有小的胃肠道间质瘤患者可以进展或发生转移;因此,定期监测被作为替代手术的一种治疗方案。据报道,只有2.2%的直径不超过1厘米的小GGISTs是高危GGISTs。相比之下,1-2cm GGISTs的恶性风险被报道为10.1%;因此,识别高风险的1-2cm GGISTs对于决定手术策略非常重要。

现阶段内窥镜超声检查(EUS)通常被选为识别和监测小型GGISTs的重要成像方式之一。美国国家综合癌症网络(NCCN)指南建议,如果小GISTs在EUS上出现形态学上的高风险特征,包括异质回声模式、囊性空间、回声病灶、不规则边界和溃疡,就应该采取手术治疗。然而,这些高危特征是根据大小不一的GISTs确定的。在EUS上具有高风险特征的1-2cm GGISTs队列呈现出较高的恶性风险,需要进一步调查。此外,由于限制了不适感和潜在的发病率,EUS作为常规监测的服从性被报道为低于50.0%。因此,需要一种无创的、更便捷的成像方式来识别1-2厘米的胃肠道疾病并进行风险分层。

现阶段计算机断层扫描(CT)已被应用于具有异质性大小的GISTs的风险分层。以前曾有报道称,CT检测到的大尺寸肿瘤、坏死、不规则边界、溃疡和异质性增强模式与较高的恶性潜能有关。然而,由于CT的分辨率有限,以前被认为不足以识别胃肠道的小病灶。然而,以前的研究发现,CT扫描对以前由内窥镜或EUS确定的1-2厘米的gGISTs有100.0%的良好检出率。此外,CT和EUS检测到的高危特征可能有强烈的相关性。

放射组学可以从医学图像中挖掘出超出人类视觉评估的高维数据,此前已被应用于各种疾病的诊断和风险分层。最近的研究表明,放射组学在预测较大尺寸的GISTs的恶性潜力方面有很好的准确性,并有可能帮助指导监测和治疗的临床决策。然而,基于CT图像的放射组学方法是否可以应用于1-2厘米的GISTs的风险分层仍需要研究。

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了由CT和EUS检测到的那些高风险特征是否可以用于预测1-2厘米gGISTs的恶性风险,并进一步证明了基于CT图像的放射组学方法对1-2厘米GGISTs恶性风险分层的价值。

本项研究于2010年1月至2021年3月期间,7家机构通过增强CT扫描151个病理证实的1-2厘米gGISTs进行了确认。有73个gGISTs的EUS形态学特征的详细描述评估了EUS或CT高危特征与病理恶性潜能之间的关联。gGISTs被随机分为三组以建立放射组学模型,包括训练队列中的74个,验证队列中的37个,以及测试队列中的40个。在门静脉期的CT图像上划定了覆盖整个肿瘤体积的ROI。使用皮尔逊检验和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行特征选择,使用ROC曲线评估模型性能。 

基于EUS和CT的形态学高风险特征的存在,包括钙化、坏死、瘤内异质性、边界不规则或表面溃疡,在极低风险和中度风险的1-2厘米gGISTs之间没有差异(P>0.05)。由五个放射组学特征组成的放射组学模型在鉴别恶性1-2cm gGISTs方面表现良好,训练、验证和测试队列的AUC分别为0.866、0.812和0.766。 


 (a)训练队列和(b)验证队列中病变的放射分数分布。辐射分数-辐射组学分数

本项研究表明,CT放射组学模型显示了对1-2cm恶性GGISTs的有利鉴别,而不是CT和EUS检测到的形态学高危特征。本项研究显示,放射组学分析可应用于1-2cm gGISTs的术前风险分层,并有助于临床进行手术决策。
原文出处:

Xiaoxuan Jia,Lijuan Wan,Xiaoshan Chen,et al.Risk stratification for 1- to 2-cm gastric gastrointestinal stromal tumors: visual assessment of CT and EUS high-risk features versus CT radiomics analysis.DOI:10.1007/s00330-022-09228-x

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