European Radiology:放射组学,为乳腺癌患者的术前评估提供了“病理级”指导!

2022-03-09 shaosai MedSci原创

乳腺癌已成为全世界范围内最常见的癌症之一,也是女性癌症相关死亡的主要原因。在这些患者中,导致死亡的主要原因是远处转移而肺原发肿瘤。

乳腺癌已成为全世界范围内最常见的癌症之一,也是女性癌症相关死亡的主要原因。在这些患者中,导致死亡的主要原因是远处转移而原发肿瘤。转移的关键因素之一是淋巴管浸润(LVI),定义为血管或淋巴管内肿瘤细胞的浸润。值得注意的是,它是转移的关键步骤之一,是乳腺癌局部复发(LR)或远处转移(DM)的一个独立预后因素。目前,LVI只能通过术后的手术标本进行诊断。对乳腺癌LVI的术前评估可以帮助临床医生做出更可靠的临床决策。然而,术前预测LVI仍是一个挑战。

由于高分辨率和多参数扫描的优势,MRI已成为乳腺癌患者检测肿瘤和预测新辅助治疗或预后的重要诊断工具。以前的研究表明,一些MRI特征,如瘤周水肿、邻近血管征(AVS)和肿瘤表观扩散系数(ADC)值与LVI相关。然而,这些特征还没有被广泛地用于预测LVI,尚需进一步的临床评估。

放射组学可以捕捉潜在的病理生理学信息,已越来越多的应用于临床的多项研究中。到目前为止,很少有研究应用放射组学预测乳腺癌患者的LVI,也缺乏专门集中研究基于MRI的多参数放射组学对可靠预测LVI和预后潜在价值的相关研究

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究建立了一项整合了临床因素、MRI特征和从多参数MRI中提取的放射组学特征放射组学列线并进一步评估了其预测浸润性乳腺癌患者的LVI和预后的诊断价值

本研究共纳入160名经病理证实的乳腺IDC患者(训练队列:n = 112;验证队列:n = 48),每位患者均接受了术前乳腺MRI检查。从T2加权成像(T2WI)、表观扩散系数(ADC)图和增强T1加权成像(cT1WI)序列中提取成像特征。建立了一个四步程序进行特征选择和放射组学特征构建。进行了单变量和多变量逻辑回归分析以确定与LVI相关的特征,然后将其纳入放射组学列线图。该列线图的性能通过其辨别力、校准和临床实用性进行了评估。基于两个放射组学模型的Kaplan-Meier生存曲线被用来评估无病生存(DFS)。 

T2WI、cT1WI和ADC图的融合放射组学特征对LVI的预测效果优于单独使用它们中的任何一个。拟议的放射组学列线图结合了放射组学特征和MRI报告的瘤周水肿,在训练和验证数据集中显示出令人满意的校准和辨别能力,AUCs分别为0.919(95% CI:0.871-0.967)和0.863(95% CI:0.726-0.999)。放射组学特征和列线图定义的高风险组比低风险组的DFS更短(均为P < 0.05)。在整个队列中,较高的Rad-scores与较差的DFS独立相关(P < 0.05)。 

图 (a,b)分别显示了训练和验证数据集中放射组学特征、临床放射学模型和放射组学列线图在LVI状态下的ROC曲线。

本研究表明,来自多参数MRI的放射组学特征是预测LVI的潜在指标。所提出的放射组学列线图,结合了基于多参数MRI的放射组学特征和MR显示的瘤周水肿征象,对LVI状态和临床预后的评估表现出良好的预测效果,并为乳腺IDC患者的个化治疗提供宝贵的指导作用

原文出处

Junjie Zhang,Guanghui Wang,Jialiang Ren,et al.Multiparametric MRI-based radiomics nomogram for preoperative prediction of lymphovascular invasion and clinical outcomes in patients with breast invasive ductal carcinoma.DOI:10.1007/s00330-021-08504-6

作者:shaosai

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