European Radiology:低剂量CT在吸烟者常规肺癌筛查中的应用

2023-05-27 shaosai MedSci原创 发表于上海

研究表明,用于肺癌筛查的LDCT检查中对肺气肿变化的评估可以通过视觉或密度测量进行且肺部密度测量法受观察者间变异性的影响较小,并能更好地对肺气肿的严重程度进行分层。

血管疾病(CVD)、肺癌(LC)和呼吸系统疾病是接受低剂量计算机断层扫描(LDCT)进行肺癌筛查的吸烟者和前吸烟者的三个主要死亡原因。目前,美国推荐50-80岁、有至少20包烟史或在过去15年内戒烟的受试者采用LDCT进行常规肺癌的筛查。值得注意的是,LDCT还能可视化和评估与吸烟相关的合并疾病的表现,特别是冠状动脉钙化(CAC)和肺气肿性改变。尽管CT上的肺气肿变化与符合慢性阻塞性肺病(COPD)条件的气流阻塞的临床或功能证据之间的相关性很弱,但人们越来越关注将LDCT后与吸烟相关的潜在生物标志物(如CAC和肺气肿变化)纳入个人风险档案。这可能会改善肺癌风险分层调整LDCT筛查干预(开始年龄、LDCT复查和停止年龄并预测与吸烟相关的竞争性原因的个人死亡结果,根据个性化的医学方法使肺癌筛查的益处最大化危害最小化。

用于肺癌筛查的LDCT检查中对肺气肿变化的评估可以通过视觉或密度测量进行肺部密度测量法受观察者间变异性的影响较小,并能更好地对肺气肿的严重程度进行分层。近日,发表在European Radiology杂志的一项研究评估了基线LDCT的肺气肿变化的量化与在ITALUNG随机临床试验中招募的受试者中随机13年后死亡率之间的关系,为临床对患者进行准确的肺癌风险评估提供了参考依据。

项研究在ITALUNG试验中的524名参与者的基线LDCT中用密度测量法(体积校正相对面积低于-950 Hounsfield单位)评估了肺气肿变化0-3视觉量表评估了冠状动脉钙化(CAC)并用常规统计和机器学习方法分析了与随访13.6年后死亡率的关系。 

32.3%的受试者存在肺气肿变化,14.9%的受试者为轻度(6%≤RA950≤9%),17.4%的受试者为中重度(RA950 > 9%)。67%的受试者存在CAC(34.7%为轻度,32.2%为中度-重度)。在随访中,81名(15.4%)受试者死亡(20人死于肺癌28人死于其他癌症15人死于心血管疾病4人死于呼吸系统疾病14人死于其他疾病)。在调整了年龄、性别、吸烟史和CAC后,中度-重度肺气肿与总体(OR 2.22;95CI 1.34-3.70)和心血管疾病(OR 3.66;95CI 1.21-11.04)死亡率显著相关。机器学习显示,RA950是预测总体和心血管疾病死亡率的最佳单一特征。 


 用平均绝对SHAP值衡量,显示每个特征的全局相关性的摘要条形图。平均绝对SHAP值已被报告为总死亡率(A)、LC死亡率(B)和CVD死亡率(C)

本项研究表明,中度严重程度的肺气肿改变是参与肺癌筛查受试者长期总体和CVD死亡率的独立预测因素,因此应该纳入个人死亡风险档案的测试中并进行全面的分析及评估。

原文出处:

Mario Mascalchi,Chiara Romei,Chiara Marzi,et al.Pulmonary emphysema and coronary artery calcifications at baseline LDCT and long-term mortality in smokers and former smokers of the ITALUNG screening trial.DOI:10.1007/s00330-023-09504-4

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