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        聯(lián)合含瘤周腫瘤全體積CT影像組學(xué)特征及臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子列線圖預(yù)測(cè)肺腺癌淋巴血管侵犯

        2022-08-25 14:15:24陳巧玲李曼曼朱興華段紹峰
        關(guān)鍵詞:線圖組學(xué)腺癌

        陳巧玲,馮 峰*,李曼曼,薛 婷,彭 慧,石 健,朱興華,段紹峰

        (1.南通大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院放射科,2.病理科,江蘇 南通 226000;3.GE醫(yī)療,上海 210000)

        肺腺癌是肺癌最常見組織學(xué)亞型,手術(shù)切除是治療早期肺腺癌的有效方法,而淋巴血管侵犯(lymphovascular invasion, LVI),即腫瘤細(xì)胞侵犯腫瘤周圍小靜脈、小動(dòng)脈或小淋巴管而形成微轉(zhuǎn)移,是影響肺腺癌切除術(shù)后轉(zhuǎn)歸的重要危險(xiǎn)因素[1],可反映腫瘤侵襲性生物學(xué)行為[2]。對(duì)于LVI陽性肺腺癌患者,術(shù)前行新輔助化學(xué)治療可降低術(shù)后復(fù)發(fā)率[3];相比亞肺葉切除術(shù),行肺葉切除術(shù)、擴(kuò)大淋巴結(jié)清掃范圍有利于改善預(yù)后[4]。術(shù)前準(zhǔn)確判斷肺腺癌有無LVI有助于臨床制定治療方案,但目前主要依靠術(shù)后病理檢查診斷LVI。基于肺腺癌原發(fā)灶CT影像組學(xué)特征可預(yù)測(cè)LVI[5-6];而原發(fā)腫瘤周圍肺組織亦會(huì)參與腫瘤浸潤(rùn)與轉(zhuǎn)移[7]。本研究觀察基于腫瘤全體積(gross peritumoral tumor volume, GPTV)CT影像組學(xué)特征和臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子構(gòu)建的聯(lián)合模型列線圖預(yù)測(cè)肺腺癌LVI的價(jià)值。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料 回顧性分析2013年1月—2018年5月142例于南通大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的單發(fā)肺腺癌患者,男84例,女58例,年齡41~86歲,平均(63.0±8.4)歲;均經(jīng)術(shù)后病理證實(shí)有無LVI,于術(shù)前2周內(nèi)接受胸部CT掃描且圖像符合診斷要求。排除標(biāo)準(zhǔn):①肺腺癌長(zhǎng)徑<1 cm;②合并其他惡性腫瘤;③術(shù)前接受抗腫瘤治療。按7∶3比例將患者隨機(jī)分為訓(xùn)練集(n=100)和驗(yàn)證集(n=42),分別含40例LVI陽性、60例LVI陰性及17例LVI陽性、25例LVI陰性患者。

        1.2 儀器與方法 采用Siemens SOMATOM Sensation 64排CT機(jī)行胸部平掃,管電壓120 kV,管電流自動(dòng)調(diào)制,層厚及層間距均為5 mm,螺距1.0,矩陣512×512,準(zhǔn)直1.0 mm;以流率2.5~3.0 ml/s經(jīng)靜脈注射對(duì)比劑碘海醇(300 mgI/ml)1.5 ml/kg體質(zhì)量后行增強(qiáng)掃描,延遲25 s及50 s采集動(dòng)脈期及靜脈期圖像,參數(shù)同上。

        1.3 圖像分析 重建肺窗 (窗寬1 500 HU,窗位-600 HU)和縱隔窗圖像(窗寬350 HU,窗位40 HU)。由分別具有5年及10年以上胸部影像學(xué)診斷經(jīng)驗(yàn)的主治及副主任醫(yī)師各1名共同閱片,記錄病灶最大徑、成分、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、分葉征、毛刺征、強(qiáng)化程度及臨床分期。選取病灶中心層面實(shí)性部分測(cè)量CT值,以動(dòng)脈期與平掃CT值的差值≥20 HU為明顯強(qiáng)化[8],<20 HU為無明顯強(qiáng)化。

        1.4 提取和選擇影像組學(xué)特征 由上述2名醫(yī)師分別參照文獻(xiàn)[9]方法,結(jié)合平掃縱隔窗所示強(qiáng)化情況觀察腫瘤輪廓、內(nèi)部壞死空洞區(qū)域,于增強(qiáng)動(dòng)脈期肺窗圖像上確定腫瘤邊界,盡可能將氣體、骨質(zhì)和胸壁等組織均排除在靶區(qū)外,并以ITK-SNAP 3.8.0軟件(www.itksnap.org)沿腫瘤邊界勾畫腫瘤全體積(gross tumor volume, GTV)作為ROI。應(yīng)用開源軟件MITK(v2021.02, https://www.mitk.org)以區(qū)域增長(zhǎng)方法將GTV自動(dòng)向周圍分別擴(kuò)增3 mm、6 mm和9 mm,獲得相應(yīng)GPTV的ROI,即GPTV3、GPTV6及GPTV9,見圖1。意見存在分歧時(shí),經(jīng)討論達(dá)成一致。

        利用開源工具Pyradiomics軟件分別提取、計(jì)算靶區(qū)GTV、GPTV3、GPTV6和GPTV9的影像組學(xué)特征。以組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intra-class correlation coefficient, ICC)評(píng)估2名醫(yī)師提取影像組學(xué)特征的一致性,保留一致性較好(ICC>0.75)者。以最大相關(guān)最小冗余方法及最小絕對(duì)收縮和選擇算法(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)邏輯回歸法對(duì)特征降維,分別根據(jù)最優(yōu)超參數(shù)λ值篩選最佳影像組學(xué)特征,構(gòu)建預(yù)測(cè)肺腺癌LVI的GPTV3、GPTV6及GPTV9影像組學(xué)模型,并計(jì)算其影像組學(xué)評(píng)分(radiomics score, Radscore)。采用10折交叉驗(yàn)證,基于每個(gè)獨(dú)立交叉測(cè)試結(jié)果評(píng)估模型診斷效能,以篩選最佳模型。

        1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件和R 語言(version 4.2.0)。以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料,行Mann-WhitneyU檢驗(yàn);以χ2檢驗(yàn)比較計(jì)數(shù)資料。將單因素分析顯示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的臨床因素納入多因素logistic回歸,篩選肺腺癌LVI臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,并建立臨床模型?;谧罴延跋窠M學(xué)模型的Radscore和臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子構(gòu)建聯(lián)合模型,繪制其列線圖。繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線,計(jì)算曲線下面積(area under the curve, AUC),評(píng)估模型診斷效能;以DeLong檢驗(yàn)評(píng)估其AUC差異。采用Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)評(píng)估聯(lián)合模型列線圖的擬合優(yōu)度,以決策曲線分析(decision curve analysis, DCA)評(píng)估聯(lián)合模型列線圖的臨床實(shí)用性。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 構(gòu)建臨床模型 LVI陽性與陰性肺腺癌患者性別、吸煙和毛刺征差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.05),其余參數(shù)差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。見表1。多因素logistic回歸分析顯示,性別[OR=3.09,95%CI(1.12,8.54)]、吸煙[OR=2.28,95%CI(0.90,5.80)]和毛刺征[OR=0.27,95%CI(0.09,0.74)]均為肺腺癌LVI的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子(P均<0.05),故以之建立臨床模型。

        表1 LVI陽性與陰性肺腺癌患者一般資料及病灶CT表現(xiàn)比較

        2.2 構(gòu)建影像組學(xué)模型 分別基于GTV、GPTV3、GPTV6及GPTV9提取1 218個(gè)影像組學(xué)特征,以ICC>0.75為標(biāo)準(zhǔn),分別保留952、1 060、988及973個(gè),經(jīng)LASSO回歸分別選出7、16、10及8個(gè)最佳影像組學(xué)特征(圖2),以之構(gòu)建GTV、GPTV3、GPTV6及GPTV9模型。

        2.3 評(píng)估模型效能 GTV、GPTV3、GPTV6和GPTV9模型預(yù)測(cè)訓(xùn)練集肺腺癌LVI陽性的AUC分別為0.79、0.82、0.80及0.77,在驗(yàn)證集分別為0.72、0.77、0.72及0.72。GPTV3模型在訓(xùn)練及驗(yàn)證集的AUC均高于GTV(Z=3.74、2.62,P均<0.01)、GPTV6(Z=2.40、2.06,P均<0.05)及GPTV9模型(Z=3.03、2.59,P均<0.01)。以GPTV3模型為最佳影像組學(xué)模型,基于其Radscore及臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子構(gòu)建的聯(lián)合模型的列線圖見圖3。

        訓(xùn)練集中,聯(lián)合模型列線圖及GPTV3模型預(yù)測(cè)肺腺癌LVI的AUC(0.86、0.82)均高于臨床模型(0.73,Z=2.66、2.23,P<0.01、P=0.03),而聯(lián)合模型列線圖與GPTV3模型的AUC差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=1.57,P=0.12);驗(yàn)證集中,聯(lián)合模型列線圖及GPTV3模型的AUC(0.73、0.77)均高于臨床模型(0.61,Z=2.31、2.54,P=0.02、P<0.01),而聯(lián)合模型列線圖與GPTV3模型的AUC差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=0.88,P=0.38),見表2及圖4。訓(xùn)練集及驗(yàn)證集中,聯(lián)合模型列線圖的擬合度均良好(χ2=9.23、5.86,P=0.32、0.66)。訓(xùn)練集中,閾值取0.40~0.90時(shí),聯(lián)合模型列線圖的凈收益大于臨床模型及GPTV3模型;驗(yàn)證集中,閾值取0.20~0.50時(shí),聯(lián)合模型列線圖與GPTV3模型的凈收益相當(dāng),且均大于臨床模型。見圖5。

        表2 臨床模型、GPTV3模型及聯(lián)合模型列線圖預(yù)測(cè)肺腺癌LVI的效能

        3 討論

        腫瘤周圍區(qū)域(病灶邊界與正常肺組織之間的過渡區(qū))包含大量反映腫瘤侵襲性的生物學(xué)信息,CT圖像中的腫瘤周圍3~9 mm區(qū)域可提供與肺腺癌異質(zhì)性相關(guān)的影像組學(xué)信息[10-11]。本研究基于增強(qiáng)動(dòng)脈期肺窗CT圖像勾畫GTV的ROI,并分別向外擴(kuò)增3 mm、6 mm和9 mm獲得相應(yīng)GPTV的ROI,各于其中篩選出7、16、10及8個(gè)最佳影像組學(xué)特征,以構(gòu)建影像組學(xué)模型;其中各含6、10、7、6個(gè)小波變換類(wavelet)影像組學(xué)特征,與既往文獻(xiàn)[5]相似。相比GTV、GPTV6及GPTV9模型,本組GPTV3模型預(yù)測(cè)肺腺癌LVI效能最佳,為最佳影像組學(xué)模型,提示含瘤周3 mm的GPTV可提供更多反映肺腺癌LVI的相關(guān)信息[12]。

        本研究發(fā)現(xiàn)性別、吸煙和毛刺征是肺腺癌LVI的臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,并據(jù)此建立臨床模型。毛刺征由肺腫瘤及肺間質(zhì)構(gòu)成,代表腫瘤細(xì)胞浸潤(rùn)周圍結(jié)締組織和淋巴管[13];CT顯示肺腺癌存在毛刺征常提示腫瘤惡性程度較高,腫瘤細(xì)胞增殖較活躍,易侵犯血管或淋巴管。本研究肺腺癌LVI與臨床分期之間無明顯相關(guān),與既往報(bào)道[14]結(jié)果不同,推測(cè)與樣本量較小有關(guān)。本研究結(jié)合臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子及GPTV3模型的Radscore構(gòu)建聯(lián)合模型,并繪制列線圖將之可視化,以綜合評(píng)估肺腺癌LVI;其預(yù)測(cè)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集肺腺癌LVI的AUC與GPTV3模型差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,提示臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子對(duì)聯(lián)合模型列線圖的貢獻(xiàn)小于GPTV3模型的Radscore,與既往研究[5]結(jié)果類似。臨床模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的AUC均小于GPTV3模型及聯(lián)合模型列線圖;閾值取0.2~0.4時(shí),臨床模型的臨床凈獲益小于GPTV3模型及聯(lián)合模型列線圖,而后二者相當(dāng)。

        綜上,基于GPTV3影像組學(xué)特征及臨床相關(guān)獨(dú)立預(yù)測(cè)因子的聯(lián)合模型列線圖可有效預(yù)測(cè)肺腺癌LVI。本研究的主要局限性:①為回顧性研究,樣本量較小,且排除了長(zhǎng)徑<1 cm病灶,可能存在選擇偏倚;②以半自動(dòng)方式勾畫病灶ROI,有待開發(fā)全自動(dòng)軟件用于分割腫瘤。

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