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基于磁共振影像組學(xué)預(yù)測乳腺癌新輔助化療后Ki-67表達變化的研究

發(fā)布時間:2020-03-19 05:08
【摘要】:背景:乳腺癌在全球女性罹患的惡性腫瘤中居于第一位,而且也是中國女性發(fā)病率最高的惡性腫瘤,其增長速率已經(jīng)達到每年3%-4%,明顯超出全球平均水平。乳腺癌是一種高度異質(zhì)性的疾病,不同患者對新輔助化療(neoadjuvant chemotherapy,NAC)的敏感性不一,以往都是將病理完全緩解(pathological complete response,pCR)作為預(yù)測長期獲益的指標,但是對于未實現(xiàn)pCR的患者需要找到替代的標志物。Ki-67已被認為是可預(yù)測新輔助化療后pCR率的分子標記物,但目前鮮有關(guān)于預(yù)測NAC后Ki-67表達變化的報道。影像組學(xué)(Radiomics)作為一種既無創(chuàng)且可重復(fù)性高的技術(shù)有望成為預(yù)測Ki-67表達變化的新方法。目的:探討基于磁共振(MR)的影像組學(xué)標簽在預(yù)測乳腺癌新輔助化療前后Ki-67表達變化的價值。資料與方法:本研究以2014年6月到2018年4月廣東省人民醫(yī)院收治的先后行NAC和手術(shù)治療的乳腺癌患者為研究對象,所有患者行NAC前具有完善的臨床及MR檢查資料。穿刺標本和NAC后手術(shù)切除標本經(jīng)過免疫組化測定Ki-67的表達情況,將NAC前Ki-67表達陽性的162例患者納入研究,其中訓(xùn)練集105例,驗證集57例。分別在T2加權(quán)成像(T2WI)和T1加權(quán)增強圖像(T1+C)上對腫瘤進行手動分割,通過LASSO邏輯回歸分析方法從重復(fù)性好的特征中進行篩選,并構(gòu)建影像組學(xué)標簽,建立NAC前后Ki-67表達變化的預(yù)測模型。采用獨立樣本t檢驗方法比較分析NAC后影像組學(xué)標簽在不同的Ki-67表達變化間的差異,采用受試者工作特征曲線(ROC)評價影像組學(xué)標簽對NAC前后Ki-67表達變化的檢測效能。結(jié)果:在訓(xùn)練集中,NAC后Ki-67表達水平轉(zhuǎn)為低表達70例(陽性組),新輔助化療后Ki-67維持高表達35例(陰性組);在驗證集中,陽性組和陰性組分別為46例和11例。從T2WI和T1+C圖像中各提取出16717個影像特征,經(jīng)過降維后分別篩選出16個和2個組學(xué)特征來構(gòu)建標簽;赥2WI序列的影像組學(xué)標簽在陽性組和陰性組之間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(訓(xùn)練組和驗證組P0.05,分別為0.000和0.045)。預(yù)測模型中訓(xùn)練集和驗證集AUC0.7,分別為0.877(95%置信區(qū)間為0.803-0.951)和0.711(95%置信區(qū)間為0.550-0.873)。在訓(xùn)練集中,基于T1+C圖像的組學(xué)標簽在陽性組和陰性組之間有顯著差異(P=0.000),但是在驗證集中差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.597)。結(jié)論:通過T2WI構(gòu)建的影像組學(xué)標簽可以較好的預(yù)測Ki-67表達陽性乳腺癌患者NAC后表達水平的下降,這有助于預(yù)測預(yù)后,同時鑒別出具有高復(fù)發(fā)和死亡風險的患者。
【圖文】:

示意圖,圖像,示意圖,可重復(fù)性


畫隨機選取的30例病例,以此評價可重復(fù)性和一致性。使用ITK-SNAP圖像逡逑處理軟件(Version6.0[https://sourceforge.net/projects/itk-snap/?source=directory])逡逑進行勾畫工作(圖2-1為手動分割腫瘤的示意圖),按照以下步驟操作:逡逑(1)

影像,訓(xùn)練集,影像,陰性


c邐d逡逑圖3-1.邋a、b分別為訓(xùn)練集和驗證集基于T2WI圖像的影像組學(xué)得分分布,界值為-0.631;逡逑c、d分別為訓(xùn)練集和驗證集基于T1WI增強圖像的影像組學(xué)得分分布,界值為-0.669.逡逑黑色實線代表鑒別乳腺癌NAC后Ki-67表達變化的界值,實線左邊得分低于界值,被逡逑分為陽性組(Ki-67表達轉(zhuǎn)為陰性),界限右邊得分高于界值.被分為NAC陰性組(Ki-67逡逑表達仍為陽性)。逡逑Fig邋3-1.邋a-b邋show邋distributions邋of邋radiomics邋scores邋based邋on邋T2WI邋images邋in邋the邋training逡逑cohort邋and邋validation邋cohort,邋respectively,邋with邋a邋cutoff邋value邋of邋-0.631;邋Fig邋c-d邋represent逡逑distributions邋for邋radiomics邋scores邋based邋on邋T1WI邋enhanced邋scan邋in邋the邋training邋cohort邋and逡逑validation邋cohort
【學(xué)位授予單位】:南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:R737.9;R445.2

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本文編號:2589753


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