Academic Radiology:CT放射组学实现晚期非小细胞肺癌患者EGFR-T790M的耐药突变预测
2023-12-25 shaosai MedSci原创 发表于上海
放射组学是一个不断发展的研究领域,可通过将医学图像转化为定量数据来反映肿瘤的生物化学异质性。
据统计,肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。其中,非小细胞肺癌(NSCLC)是最常见的肺癌病理类型。对于NSCLC患者来说,表皮生长因子受体(EGFR)是一个重要的癌基因。在白种人和东亚人中,EGFR突变的发生率分别为NSCLC病例的10%20%和40%50%、。NSCLC中最常见的致癌性EGFR突变是19号外显子缺失(19Del)和21号外显子L858R,都是第一代/第二代EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)的关键治疗目标。然而,大多数接受第一/第二代EGFR-TKIs治疗的NSCLC患者不可避免地出现耐药性。值得注意的是,EGFR-T790M耐药突变是第一代/第二代EGFR-TKIs获得性耐药最普遍的机制,约占耐药病例的50%-60%。
NCCN威廉亚洲博彩公司 建议,在第一/第二代EGFR-TKI治疗失败后的晚期NSCLC患者中检测EGFR-T790M突变以指导奥希美替尼治疗。检测晚期NSCLC患者的EGFR-T790M突变,对治疗决策和预后预测至关重要。自AURA系列临床试验成功以来,奥希美替尼已被广泛用于治疗一线EGFR-TKI治疗进展后出现EGFR-T790M突变的晚期NSCLC患者。此外一些研究报告称,在接受奥希美替尼治疗的患者中,T790M阳性患者比T790M阴性患者有更好的临床预后。然而,基于组织活检的突变检测是一种侵入性程序,且有禁忌症、并发症和额外的经济负担。因此,迫切需要开发一种非侵入性的、具有成本效益的、可重复的方法来预测EGFR-T790M突变的状态。
放射组学是一个不断发展的研究领域,可通过将医学图像转化为定量数据来反映肿瘤的生物化学异质性。关于肺癌,放射组学已被广泛应用于病理诊断、分子分型和预后预测。以前的研究表明,CT和PET-CT放射组学不仅可以区分NSCLC患者的EGFR野生型和突变型,还可以预测敏感的EGFR突变,如19Del和L858R的发生。
近日,发表在Academic Radiology杂志的一项研究探讨了利用CT放射组学预测一线EGFR-TKI失败后的晚期NSCLC患者是否存在EGFR-T790M突变的能力及价值。
共有211名和135名晚期NSCLC患者被纳入研究,患者分别接受了基于肿瘤组织(队列1)或基于循环肿瘤DNA(ctDNA)(队列2)的EGFR-T790M检测。队列1用于建模,队列2用于模型的验证。放射性特征是从胸部非增强CT(NECT)和/或对比增强CT(CECT)的肿瘤病灶中提取的。研究使用了八个特征选择器和八个分类器算法来建立放射学模型,并通过接收者操作特征曲线(AUC)下的面积、校准曲线和决策曲线分析(DCA)对模型进行了评估。
研究显示,肿瘤周边位置的CT形态表现和胸膜牵拉征与EGFR-T790M有关。对于NECT、CECT和NECT+CECT的放射学特征,分别选择了LASSO和逐步逻辑回归、Boruta和SVM以及LASSO和SVM的特征选择器和分类器算法来建立最佳模型(AUC:0.844,0.811和0.897)。所有模型在校准曲线和DCA中表现良好。在队列2中对模型的独立验证显示,NECT和CECT模型单独预测ctDNA检测到的EGFR-T790M突变的能力有限(AUC:0.649,0.675),而NECT+CECT放射组学模型的AUC令人满意(0.760)。
图 不同CT表现模型的内部验证。(ac)ROC曲线,(df)校准曲线,(gi)决策曲线分析。左侧:NECT模型;中间:CECT模型;右侧: NECT+CECT放射组学模型
本研究证明了利用CT放射学特征预测EGFR-T790M耐药突变的可行性,这对指导临床进行个性化的治疗策略具有重要价值。
原文出处:
Xin Tang,Yuan Li,Li-Ting Shen,et al.CT Radiomics Predict EGFR-T790M Resistance Mutation in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer Patients After Progression on First-line EGFR-TKI.DOI:10.1016/j.acra.2023.01.040
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