Academic Radiology：基于放射组学特征亚实性肺腺癌的间隔生长

近年来，肺癌筛查项目的实施越来越多，特别是低剂量计算机断层扫描的广泛使用，包括将吸烟者开始筛查的年龄标准降低到50岁以及在亚洲国家对高风险的非吸烟者群体进行筛查的应用。然而，与筛查相关的弊端，如过度诊断、假阳性率和过度管理也在增加。根据2011年国际肺癌研究协会（IASLC）的分类系统，肺腺癌谱系病变按侵袭程度分为以下四类：非典型腺瘤性增生（AAH）、原位腺癌（AIS）、微侵袭性（MIA）和侵袭性肺腺癌（IPA）。

相关研究文献回顾发现，在肺癌筛查项目中，亚实性结节（SSN）的发病率高达9%。其中，小于五毫米（5mm）的磨玻璃结节（GGNs）占筛查发现的所有SSNs的70%。

尽管大多数研究表明，GGNs倾向于缓慢生长，但仍有少数结节（约10%）可能在9年的随访期内表现出超过5毫米的实质性间隔增长。部分实性结节（PSNs）往往比GGNs具有更异质的侵袭性生长行为。以前的研究表明，PSNs在5年内发展为临床阶段恶化或转移的增长率约为24.2%。由于相关研究证明了亚实性结节自然过程中的异质性生长模式，这一证据使人们认识到SSNs的生长和随后因肺癌导致的死亡率的不确定性。因此，在手术前使用临床和基于CT的定量影像参数来有效监测SSNs的间隔生长是临床实践中的一个重要决策步骤。虽然根据目前的欧洲立场指南，只推荐对实性结节进行体积测量，但在SSNs中没有明确的证据需要进行体积测量。

近日，发表在Academic Radiology杂志的一项研究将放射组学和体积-双倍时间分析应用于连续的CT扫描，并在预后预测方面建立了一个检测间隔增长的预测模型，并与临床-语义模型进行了比较。

本研究共纳入了2012年至2022年间在我院接受一系列CT检查的133名SSN患者（平均年龄59.02岁；男性，37.6%）。从每个感兴趣的体积区域提取了41个放射学特征。然后选择放射线特征与传统的临床和语义参数相结合，用于建立基于放射线特征的模型。为了研究模型在SSN大幅增长和阶段转移增长方面的性能，通过接收器操作特征分析得到的曲线下面积（AUC）来比较模型的性能。 

平均随访时间为3.62年。对于SSN的大幅增长，基于临床特征、CT语义特征和放射学特征的放射学模型（模型2）的AUCs为0.869（95%CI：0.799-0.922）。与模型1（临床特征和CT语义特征）相比，模型2在SSN大幅增长方面的表现优于模型1（AUC模型1：0.793对AUC模型2：0.869，p = 0.028）。为预测SSN的大幅度增长，建立了一个基于放射学的提名图，将性别、随访期和三个放射学特征结合起来。对于阶段性转变的增长，基于临床特征、CT语义特征和放射学特征的基于放射学的模型（模型4）产生的AUCs为0.883（95%CI：0.815-0.933）。与模型3（临床特征和CT语义特征）相比，模型4在阶段性转变增长方面比模型3表现更好（AUC模型1：0.769对AUC模型2：0.883，p = 0.006）。结合初始结节大小、SSN分类、随访期和三个放射学特征，建立了一个基于放射学的列线图来预测阶段转移的增长。 

图一个66岁男性的典型病例，出现了阶段性增长。在基线扫描中可以看到左上叶有一个GGN结节病变，直径为0.7厘米。大约7.3年后（87个月），这个结节显示出明显的间隔性生长，在后续的CT扫描中，结节大小增加到5.2厘米。手术切除证实为浸润性肺腺癌（T2N2M1，4期）

本项研究表明，与传统的临床语义学模型相比，基于放射学的模型在估计早期肺腺癌（≤3厘米）患者的预后间隔增长和阶段转移增长方面具有重要的预测价值，可指导临床决策与个性化精准医疗中的SSN随访策略。

原始出处：

Fu-Zong Wu,Yun-Ju Wu,Chi-Shen Chen,et al.Prediction of Interval Growth of Lung Adenocarcinomas Manifesting as Persistent Subsolid Nodules ≤3 cm Based on Radiomic Features.DOI:10.1016/j.acra.2023.02.033