Academic Radiology：CT放射组学实现晚期非小细胞肺癌患者EGFR-T790M的耐药突变预测

据统计，肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。其中，非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌病理类型。对于NSCLC患者来说，表皮生长因子受体（EGFR）是一个重要的癌基因。在白种人和东亚人中，EGFR突变的发生率分别为NSCLC病例的10%20%和40%50%、。NSCLC中最常见的致癌性EGFR突变是19号外显子缺失（19Del）和21号外显子L858R，都是第一代/第二代EGFR酪氨酸激酶抑制剂（TKIs）的关键治疗目标。然而，大多数接受第一/第二代EGFR-TKIs治疗的NSCLC患者不可避免地出现耐药性。值得注意的是，EGFR-T790M耐药突变是第一代/第二代EGFR-TKIs获得性耐药最普遍的机制，约占耐药病例的50%-60%。

NCCN指南建议，在第一/第二代EGFR-TKI治疗失败后的晚期NSCLC患者中检测EGFR-T790M突变以指导奥希美替尼治疗。检测晚期NSCLC患者的EGFR-T790M突变，对治疗决策和预后预测至关重要。自AURA系列临床试验成功以来，奥希美替尼已被广泛用于治疗一线EGFR-TKI治疗进展后出现EGFR-T790M突变的晚期NSCLC患者。此外一些研究报告称，在接受奥希美替尼治疗的患者中，T790M阳性患者比T790M阴性患者有更好的临床预后。然而，基于组织活检的突变检测是一种侵入性程序，且有禁忌症、并发症和额外的经济负担。因此，迫切需要开发一种非侵入性的、具有成本效益的、可重复的方法来预测EGFR-T790M突变的状态。

放射组学是一个不断发展的研究领域，可通过将医学图像转化为定量数据来反映肿瘤的生物化学异质性。关于肺癌，放射组学已被广泛应用于病理诊断、分子分型和预后预测。以前的研究表明，CT和PET-CT放射组学不仅可以区分NSCLC患者的EGFR野生型和突变型，还可以预测敏感的EGFR突变，如19Del和L858R的发生。

近日，发表在Academic Radiology杂志的一项研究探讨了利用CT放射组学预测一线EGFR-TKI失败后的晚期NSCLC患者是否存在EGFR-T790M突变的能力及价值。

共有211名和135名晚期NSCLC患者被纳入研究，患者分别接受了基于肿瘤组织（队列1）或基于循环肿瘤DNA（ctDNA）（队列2）的EGFR-T790M检测。队列1用于建模，队列2用于模型的验证。放射性特征是从胸部非增强CT（NECT）和/或对比增强CT（CECT）的肿瘤病灶中提取的。研究使用了八个特征选择器和八个分类器算法来建立放射学模型，并通过接收者操作特征曲线（AUC）下的面积、校准曲线和决策曲线分析（DCA）对模型进行了评估。 

研究显示，肿瘤周边位置的CT形态表现和胸膜牵拉征与EGFR-T790M有关。对于NECT、CECT和NECT+CECT的放射学特征，分别选择了LASSO和逐步逻辑回归、Boruta和SVM以及LASSO和SVM的特征选择器和分类器算法来建立最佳模型（AUC：0.844，0.811和0.897）。所有模型在校准曲线和DCA中表现良好。在队列2中对模型的独立验证显示，NECT和CECT模型单独预测ctDNA检测到的EGFR-T790M突变的能力有限（AUC：0.649，0.675），而NECT+CECT放射组学模型的AUC令人满意（0.760）。 

图 不同CT表现模型的内部验证。(ac）ROC曲线，（df）校准曲线，（gi）决策曲线分析。左侧：NECT模型；中间：CECT模型；右侧： NECT+CECT放射组学模型

本研究证明了利用CT放射学特征预测EGFR-T790M耐药突变的可行性，这对指导临床进行个性化的治疗策略具有重要价值。

原文出处：

Xin Tang,Yuan Li,Li-Ting Shen,et al.CT Radiomics Predict EGFR-T790M Resistance Mutation in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer Patients After Progression on First-line EGFR-TKI.DOI:10.1016/j.acra.2023.01.040