换一批CT影像组学预测晚期非小细胞肺癌化疗及免疫治疗效果
Prediction of CT Radiomics for Chemotherapy and Immunotherapy in Patient with Advanced Non-Small Cell Lung Cancer
摘要目的 分析CT影像组学联合临床特征对晚期非小细胞肺癌(NSCLC)化疗及免疫治疗效果的预测价值.资料与方法回顾性纳入 2021 年 9 月—2023 年 10 月内蒙古医科大学附属医院经病理证实的 120 例晚期NSCLC,患者均接受程序性死亡受体1/程序性死亡配体1抑制剂单免疫治疗或化疗联合免疫治疗,观察患者2个疗程(3～6周)治疗后3个月内增强胸部CT,依据实体瘤疗效评价标准1.1版评估临床疗效,并将患者分为疾病进展组66例和疾病未进展组54例.按 7∶3随机分为训练组和验证组,训练组中疾病进展患者 46 例,疾病未进展 38 例;验证组中疾病进展患者 20 例,疾病未进展 16 例.对开始治疗前1个月内胸部增强CT图像进行感兴趣区分割,提取和筛选影像组学特征,建立支持向量机机器学习模型,采用受试者工作特征曲线分析模型预测疗效的诊断效能,绘制校准曲线和决策曲线,评估模型的预测概率及临床收益.结果 临床模型纳入有无肾上腺转移及免疫药物种类 2 个临床因素,影像组学模型纳入 11 个最具标签的影像组学特征,两者联合构建联合模型.临床模型、影像组学模型、临床-影像组学联合模型的预测效能分别为:训练组曲线下面积0.65、0.92、0.90,验证组曲线下面积0.64、0.83、0.85;校准曲线显示联合模型预测概率最高;决策曲线显示影像组学模型与联合模型收益相当,均优于单一临床模型.结论 CT影像组学很大概率可以无创预测晚期NSCLC化疗及免疫治疗效果,尤其结合临床特征的联合模型预测效能最佳,影像组学可以为晚期NSCLC生存期及改善预后提供有利导向.
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关键词
癌,非小细胞肺影像组学化学疗法,辅助免疫疗法病理学,临床预测预后Carcinoma,non-small-cell lungRadiomicsChemotherapy,adjuvantImmunotherapyPathology,clinicalForecastingPrognosis
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-5185.2025.07.013
发布时间
2025-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
内蒙古自治区自然科学基金项目（2022MS08056）
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