European Radiology：可预测侵袭性非黏液性肺腺癌分化等级的LDCT放射组学模型

据统计，肺癌仍然是全世界癌症相关死亡的主要原因。随着低剂量计算机断层扫描（LDCT）在肺癌筛查中的广泛使用，腺癌现已成为肺癌的主要组织学亚型。2020年，国际肺癌研究协会病理委员会（IASLC）提出了基于主要和高等级模式的浸润性非粘液性肺腺癌（IPA）的新型分级系统，并且在2021年世界卫生组织（WHO）的胸部肿瘤分类中也得到了更新。这种新的分级系统与仅有的主要模式相比，提供了更优越的预后分层，其预后意义已经在几个大型队列中得到验证。因此，在肺癌筛查中早期识别IPA的分化等级，可以为进一步监测、手术策略或更多的辅助治疗提供指导。

目前，由于在没有对肿瘤进行整体组织学取样的情况下，无法明确诊断浸润性成分及其组织学模式，因此在手术干预前对组织学模式的无创评估依赖于CT成像。以往的研究表明，CT特征，包括语义、常规定量和放射学特征，可以区分侵袭性肺腺癌的主要组织学模式。然而，这些研究仅限于之前在2011年提出的分类系统，并使用标准剂量CT数据而非肺癌筛查的LDCT数据。有研究发现，LDCT和标准剂量CT的放射组学模型在区分实性结节中的腺癌和良性病变以及纯磨玻璃结节中的浸润性腺癌和非浸润性腺癌方面具有相当的诊断性能。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究开发并验证了一项预测IPA分化等级的LDCT放射组学模型，并将其诊断性能与传统的定量语义模型和放射科医生进行了比较。

根据不同的扫描仪，共682个肺结节被分为初级队列（181个一级；254个二级；64个三级）和验证队列（69个一级；99个二级；15个三级）。采用序贯逻辑回归法建立放射组学和定量语义模型，并通过接收器操作特征曲线的曲线下面积（AUC）和准确性来评估模型和放射科医生的诊断性能。 

放射组学模型在验证队列中表现出优异的诊断性能（AUC，0.900（95%CI：0.847-0.939），用于1级与2级/3级；AUC，0.929（95%CI：0.882-0.962），用于1级/2级与3级；准确性，0.803（95%CI：0.737-0.857））。放射组学模型和放射学专家之间的诊断性能没有显著差异（1级与2级/3级的AUC，0.840（95%CI：0.779-0.890），P = 0.130；1级/2级的AUC，0.852（95%CI：0.793-0. 900），对于1级/2级与3级，p=0.170；准确性，0.743（95%CI：0.673-0.804），p=0.079），但放射组学模型优于定量语义模型和无经验的放射学家（所有p<0.05）。 

图 具有代表性的结节图像和分割结果。A, D 51岁女性，分化良好的浸润性非粘液腺癌（1级）；B, E 57岁女性，中度分化的浸润性非粘液腺癌（2级）；C, F 58岁男性，分化差的浸润性非粘液腺癌（3级）

研究表明，LDCT的放射组学模型可用于肺癌筛查中IPA分化等级的预测及评估，其诊断性能与放射学专家的诊断性能相当。

原文出处：

Yong Li,Jieke Liu,Xi Yang,et al.An ordinal radiomic model to predict the differentiation grade of invasive non-mucinous pulmonary adenocarcinoma based on low-dose computed tomography in lung cancer screening.DOI:10.1007/s00330-023-09453-y