基于CT影像组学构建胃癌新辅助免疫治疗联合化疗疗效的预测模型

Construction of a predictive model for efficacy of neoadjuvant immunotherapy combined with chemotherapy in gastric cancer based on CT radiomics

二维码有效期 120s

摘要目的:探讨基于CT影像组学构建的预测模型对于局部进展期胃癌(locally advanced gastric cancer,LAGC)新辅助免疫治疗联合化疗疗效的预测价值.方法:回顾性收集 2019年 6月至 2021年 6月邢台医学高等专科学校第二附属医院收治的 114例新辅助免疫治疗联合化疗后行胃癌根治术的LAGC患者的临床病理资料,按收治时间分为训练集(n=67)和验证集(n=47).对所有患者治疗前静脉期CT图像进行高通量特征提取,并筛选特征构建影像组学预测模型.采用ROC曲线以及校正曲线评价模型的预测效能,采用Kaplan-Meier曲线评估模型的预后分层能力.结果:基于mRMR算法以及LASSO回归模型,本研究在584个特征中筛选出 5个特征构建影像组学Rad评分.该评分在训练集和验证集中预测病理完全缓解(pathological complete re-sponse,pCR)率的曲线下面积分别为 0.865和 0.830,且拟合度良好(Hosmer-Lemeshow检验:P>0.05).根据约登指数确定Rad评分的最佳截点值,高Rad评分的患者其 3年无复发生存率(训练集 82.7%vs.60.4%;验证集 78.9%vs.53.8%)、3年总体生存率(训练集 78.9%vs.60.2%;验证集 79.3%vs.50.0%)均显著高于低Rad评分者(P<0.05).结论:CT影像组学预测模型能够有效预测LAGC患者行新辅助免疫治疗联合化疗后的病理学反应及预后,有望成为一个实用的临床工具.