基于磁共振成像预测肝细胞癌射频消融后复发的价值研究

来源 :北京协和医学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tyllr82
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目的 探讨肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)射频消融(radiofrequency ablation,RFA)后早期复发和晚期复发的最佳分界时间,分析早期复发的临床及磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)危险因素并构建列线图预测模型。材料与方法 选取2012年1月至2017年12月在中国医学科学院肿瘤医院行RFA治疗后复发的肝癌患者119例,根据患者的复发后生存期(post recurrence survival,PRS),采用最小P值法确定早期和晚期复发的最佳界值。根据Kappa系数检验肝癌MRI特征评估的一致性。采用单因素和多因素Logistic回归分析及共线性分析确定早期复发的临床及影像学影响因素,构建列线图预测模型并进行内部验证。结果 HCC射频消融后早期复发和晚期复发的最佳界值是射频消融后12个月(P=0.005)。据此将患者分为早期复发组(47例)和晚期复发组(72例)。早期复发组患者的下四分位PRS(Q1-PRS)和下四分位总生存期(Q1-overall survival,Q1-OS)分别为11.1和19.1个月,均短于晚期复发组(分别为31.6和81.0个月,P分别为0.005和<0.001)。观察者内及观察者间的肝癌MRI特征评估的一致性较好(Kappa系数分别为0.803~0.961和0.772~0.923)。单因素、多因素Logistic回归分析及共线性分析显示,患者的甲胎蛋白(OR=8.459,P=0.002)、白蛋白(OR=0.251,P=0.016)、病灶数量(OR=3.842,P=0.008)和瘤周强化(OR=4.127,P=0.023)是早期复发的独立影响因素,将这些因素纳入构建HCC射频消融后早期复发的列线图预测模型。内部验证结果显示,其受试者工作特性曲线的曲线下面积为0.839,灵敏度为68.1%,特异度为93.1%,准确度为83.2%。校准曲线显示,列线图模型的预测曲线和偏倚校正曲线均接近理想曲线。Hosmer-Lemeshow检验显示,列线图模型的预测结果与实际发生情况差异无统计学意义(P=0.424)。结论 射频消融后12个月是HCC早期复发和晚期复发的最佳分界时间。结合临床和影像学特征的列线图预测模型可用于预测HCC射频消融后的早期复发,并可为患者的个体化治疗或随访策略提供指导。目的 分析与HCC射频消融后晚期复发有关的临床、影像学特征及MRI影像组学特征,构建临床影像学预测模型、影像组学预测模型及两组的联合模型并比较模型在晚期复发无复发生存期(recurrence free survival,RFS)的预测效能。材料与方法 选取2012年1月至2017年12月在中国医学科学院肿瘤医院行RFA治疗后晚期复发或无复发的肝癌患者150例。在治疗前T2加权成像(T2-weighted image,T2WI)和增强扫描动脉期、门脉期及延迟期图像上手动勾画感兴趣区(region of interest,ROI)并提取影像组学特征。应用组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)、最小绝对收缩和选择算子法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)-Cox和10倍交叉验证(10-fold)筛选最优的影像组学特征、构建影像组学标签。使用影像组学评分(Radscore)区分高、低风险组,利用Kaplan-Meier生存曲线及对数秩检验(log-ranktest)分别比较两组患者的RFS。采用Cox单因素和多因素回归分析确定临床、影像学特征及Radscore中的危险因素,构建临床影像学特征模型、影像组学模型和联合模型,使用一致性指数(concordance index,C-index)及综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)比较模型的预测效能,建立最优预测模型的列线图并验证模型效能。结果 影像组学标签由筛选出的11个与晚期复发相关影像组学特征构成,在训练集和验证集中,Radscore标记的高、低风险组的RFS均有统计学差异(均P<0.001)。肝硬化(HR=2.450,P=0.033)、肿瘤边缘(HR=2.494,P=0.004)、Radscore(HR=4.407,P<0.001)是晚期复发的独立危险因素。联合模型在训练集及验证集中的C-index分别是0.794及0.771,较临床影像学特征模型的预测效能明显提高(训练集:C-index=0.650,IDI=0159,P=0.007;验证集:C-index=0.760,IDI=0.141,P<0.001),但较影像组学模型的预测效能均没有得到明显提高(训练集:C-index=0.675,IDI=0.048,P=0.120;验证集:C-index=0.746,IDI=0.048,P=0.060)。但校正曲线显示,联合模型列线图的预测结果均接近实际发生情况。结论MR影像组学标签能够作为预后标志物用于预测HCC射频消融后的晚期复发;相对于单一的临床影像学预测模型,加入影像组学标签后的联合模型能明显提高晚期复发的预测效能,有助于临床医生对HCC患者进行个体化治疗。
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