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European Radiology:脑转移的多区域放射组学分析在预测转移性NSCLC对EGFR-TKI反应中的价值

2024-03-06 shaosai MedSci原创 发表于加利福尼亚

学影像分析的最新进展使我们能够通过检查大量的放射组学特征对肿瘤表型进行全面的量化。这些特征在许多癌症类型中显示出强大的诊断和预后能力。

肺癌是全世界最致命的癌症,其中非小细胞肺癌NSCLC)是最常见的类型。大约40%的NSCLC病例在诊断时就出现原发肿瘤的转移,并与较短的生存时间和不良预后有关。脑转移(BM)通常被认为是最不利的预后因素报告显示,NSCLC和BM患者的中位总生存时间为4-8个月。

表皮生长因子受体(EGFR)基因突变是NSCLC中公认的驱动突变。使用EGFR-酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKIs)的EGFR靶向治疗是既定的标准一线治疗,并显示出理想的临床疗效。近年来,与标准化疗相比,EGFR-TKI治疗已被证明具有优越的疗效,并为EGFR突变的NSCLC患者带来良好的获益。因此,早期评估EGFR突变状态在临床上至关重要,当无法对原发肿瘤进行检测时,转移瘤可以作为反映原发肿瘤基因状态的重要替代。另一方面,以前的报告显示,检测EGFR突变是必要的,但不足以预测对EGFR-TKI治疗的反应。此外,大约30%的患者在接受EGFR-TKI治疗后会出现快速的肿瘤进展,而目前还没有一个术前生物标志物可以用来区分可能从这种治疗中获益的患者和那些有快速肿瘤进展高风险的患者。因此,建立一种能够早期评估对EGFR-TKI的反应可能性的新方法对于适当的治疗选择非常重要。

医学影像分析的最新进展使我们能够通过检查大量的放射组学特征对肿瘤表型进行全面的量化。这些特征在许多癌症类型中显示出强大的诊断和预后能力。以前的研究特别指出,放射组学分析可以确定与EGFR-TKI治疗反应相关的新标志物,并允许对NSCLC患者的治疗反应进行非侵入性分析。然而,以前的报告只关注原发肿瘤和计算机断层扫描(CT)数据的分析。最近,基于磁共振成像(MRI)的放射组学分析可以反映原发性脑瘤内的微环境,基于明确的多区域放射组学特征分析,对遗传异质性和治疗预后进行了细化描述。然而,对BM的MRI特征与基因突变状态或治疗反应之间的关系知之甚少。


近日,发表在European Radiology杂志上的一篇研究探讨了BM的放射组学特征的临床价值并开发了一项联合多区域放射组学特征(RSs)以预测EGFR突变状态和对EGFR-TKI的反应。

本项研究纳入了2017年1月至2021年12月期间在我们医院治疗的230名NSCLC患者和2014年7月至2021年10月期间在另一家医院治疗的80名患者,分别组成主要和外部验证队列。所有患者都接受了增强T1加权(T1C)和T2加权(T2W)MRI检查,并从每位患者的肿瘤活动区(TAA)和瘤周水肿区(POA)中提取了放射组学特征。使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)来确定最具预测性的特征使用逻辑回归分析构建了放射组学特征(RSs)。 

对于预测EGFR突变状态,创建的RS-EGFR-TAA和RS-EGFR-POA表现出相似的性能。通过TAA和POA的组合,多区域组合RS(RS-EGFR-Com)取得了最高的预测性能,在初级训练、内部验证和外部验证队列中,AUCs分别为0.896、0.856和0.889。对于预测对EGFR-TKI的反应,多区域联合RS(RS-TKI-Com)在初级训练(AUC=0.817)、内部验证(AUC=0.788)和外部验证(AUC=0.808)队列中分别产生最高的AUC。


 
 在初级培训(A)、内部验证(B)和外部验证(C)队列中,每个病人预测对EGFR-TKI反应RS值的比较。红条表示无反应者,蓝条表示反应者 

本项研究结果表明,BM的多区域放射组学分析对预测EGFR突变和对EGFR-TKI的反应有重要的临床价值。

原文出处:

Ying Fan,Xinti Wang,Yue Dong,et al.Multiregional radiomics of brain metastasis can predict response to EGFR-TKI in metastatic NSCLC.DOI:10.1007/s00330-023-09709-7

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