Sci Rep:肿瘤周围和肿瘤内的放射学特征可以预测肺癌患者的生存结局

2020-06-29 xiangting MedSci原创

这项研究建立了一种新的放射学模型,该模型可以识别预后不良的高风险早期患者。

美国国家肺癌筛查试验((NLST)证实,使用低剂量CT(LDCT)进行筛查与肺癌死亡率降低20%相关。LDCT筛查的潜在局限性之一是对生长慢和恶性程度低的癌症存在过度诊断。这项研究使用肿瘤周围和肿瘤内的图像来确定与肺癌患者预后不良相关的影像亚组。

来自NLST的偶发性肺癌患者被分为训练队列和验证队列,一个非筛查发现的腺癌外部队列被用于进一步验证。删除多余和非重复性放射学特征后,反向消除分析确定了一个模型,该模型根据两个放射学特征(NGTDM忙度和均方根值[RMS]),通过分类和回归树将患者分为三个风险组。最终模型在验证队列和腺癌队列中得到了验证。使用放射-基因组学数据集,通过相关分析和两组分析,RMS与FOXF2基因显著相关。

这项研究建立了一种新的放射学模型,该模型可以识别预后不良的高风险早期患者。这些患者可能需要更积极的随访和/或辅助治疗,以减轻其不良结局。

原始出处:

Jaileene Pérez-Morales. Peritumoral and intratumoral radiomic features predict survival outcomes among patients diagnosed in lung cancer screening. Sci Rep. 29 June 2020.

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