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影像组学可区分筛查肺癌的预后

作者: 来源: 发布时间:2020-11-05

美国莫菲特癌症中心Pérez-Morales等分析NLST试验中低剂量CT(LDCT)扫描结果显示,将体积倍增时间(VDT)和精选的影像组学特征加入模型后,能预测筛出肺癌的肿瘤学行为。根据234天VDT以及紧密度和平均同时性的影像组学特征,极高危患者对比低危患者的5年总生存(OS)率分别为21.4%和82.4%(P<0.0001)。(2020 NACLC虚拟大会. 摘要号OA05.09)

Pérez-Morales等在首次随访时使用了来自NLST的LDCT扫描,涉及88例恶性肿瘤患者,以产生可以帮助分类风险的影像组学特征。该研究的参与者在基线、第1年和第2年接受了3次LDCT扫描。研究者应用决策树分析将患者分为四个风险组(低危,中危,高危和极高危),他们的无进展生存期(PFS)和OS均有差异。

决策树能够区分高危肿瘤和更惰性的肿瘤,各自患者的5年OS率分别为39.9%和80.8%(P<0.0001)。

相对第一次随访,在较晚的后线筛查随访中存在更具侵袭性的VDT。这些高危患者可能需要积极的随访和/或辅助治疗,以减轻其不良预后。因为VDT需要进行时间成像,所以研究者还明确了影像组学特征是否可以从最初的LDCT扫描中识别出高危肿瘤,并发现了两个肿瘤周围特征(灰度区域大小矩阵GLSZM和平均3D行程的不一致性)都可以预测VDT。

杜克大学医学中心Tong指出,使用VDT是NELSON研究的标志,其研究方案将VDT<400天定义为阳性。根据该研究结果及近期的其他相关研究,人们可以想象一个可能的未来场景:仅基于影像组学研究,即VDT、影像组学甚至影像基因组学就可以为肺癌筛查提供个性化的一站式服务,结果不限于检出结节的病因学,还涉及针对恶性肿瘤的预后甚至潜在的靶标。

(编译 李兰清)