定量CT特徵預測非小細胞肺癌的ALK重排及克唑替尼療效

《定量CT特徵預測非小細胞肺癌的ALK重排及克唑替尼療效》是依託天津醫科大學，由王化擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：定量CT特徵預測非小細胞肺癌的ALK重排及克唑替尼療效
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王化
• 依託單位：天津醫科大學

中文摘要

獲得準確的分子表型是指導非小細胞肺癌（NSCLC）靶向治療的前提，但因NSCLC的不均質性，活檢所獲的小塊組織不能完全反映腫瘤的基因突變。CT作為NSCLC的常規檢查手段，其表現能全面反映腫瘤的組織病理學及分子生物學基礎，在ALK重排和靶向治療療效預測中具有廣闊的套用前景。然而，傳統CT定性方法具有無法系統提取腫瘤信息的局限性。申請者已發表的前期工作證明，結合放射科醫師閱片和計算機半自動化的方法提取CT特徵可預測NSCLC患者的預後。本課題擬結合放射科醫師閱片和計算機半自動化的方法提取NSCLC腫瘤和周圍肺組織增強前後的定量CT影像特徵，分析定量CT影像特徵與ALK重排及克唑替尼療效的關係，尋找能預測NSCLC患者ALK重排的CT影像標誌物，並進一步探索能預測克唑替尼療效的CT特徵或特徵變化。該研究有助於指導臨床針對性活檢行ALK重排檢測，並可指導精準個體化治療方案的制定。

結題摘要

非小細胞肺癌（NSCLC）的靶向治療為患者帶來了生存獲益。獲得準確的分子表型是指導NSCLC靶向治療的前提，但因NSCLC的不均質性，活檢所獲的小塊組織不能完全反映腫瘤的基因突變。由於靶向藥物耐藥性的存在，克唑替尼治療ALK重排NSCLC患者療效和預後的早期判定對臨床治療方案的選擇具有重要的意義。本研究結合放射科醫師閱片和計算機半自動化的方法提取NSCLC腫瘤和周圍肺組織增強前後的定量CT影像特徵，尋找能預測NSCLC患者ALK重排的CT影像標誌物，並進一步探索能預測克唑替尼療效和預後的CT特徵。研究發現，分葉、實性和較大的最大淋巴結短徑是預測ALK重排的重要CT特徵，該預測模型的AUC為0.794。影像組學特徵original GLCM Correlation與克唑替尼療效關係密切。療效預測模型訓練集AUC=0.734，驗證集AUC=0.679。胸膜牽拉征和original first-order Maximum對患者無進展生存期（PFS）具有預測潛能。PFS預測模型訓練集平均C-index=0.734，驗證集平均C-index=0.649。根據預測值中位數將患者分為高危組和低危組，兩組PFS具有顯著差異（Log-rank P＜0.001）。研究結果表明，CT特徵可預測NSCLC患者的ALK重排，有助於指導臨床針對性活檢行ALK重排檢測，用於肺癌患者ALK重排的篩查。晚期ALK重排NSCLC患者的CT特徵對克唑替尼療效和預後具有一定的預測價值，有助於指導個體化靶向治療。