【摘 要】
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第一部分CT影像特征与肺腺癌EGFR基因突变状态的相关性目的:探讨CT影像特征与肺腺癌表皮生长因子受体（EGFR）基因突变状态的相关性。方法:回顾性分析2016年6月至2019年6月我院经穿刺活检或手术病理证实的156例已知EGFR基因检测结果的肺腺癌患者资料,其中EGFR突变型104例,男40例,女64例,平均年龄（62.68±12.65）岁;EGFR野生型52例,男38例,女14例,平均年龄（
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第一部分CT影像特征与肺腺癌EGFR基因突变状态的相关性目的:探讨CT影像特征与肺腺癌表皮生长因子受体（EGFR）基因突变状态的相关性。方法:回顾性分析2016年6月至2019年6月我院经穿刺活检或手术病理证实的156例已知EGFR基因检测结果的肺腺癌患者资料,其中EGFR突变型104例,男40例,女64例,平均年龄（62.68±12.65）岁;EGFR野生型52例,男38例,女14例,平均年龄（60.33±12.05）岁。所有患者随机分为训练集（110例）和验证集（46例）。收集CT影像特征,包括发生部位、肿瘤的轮廓（有无分叶毛刺、边缘清楚还是模糊）、有无肿瘤内部征象（磨玻璃密度影、空泡征、空洞、支气管气像、钙化、支气管扩张、支气管狭窄）、有无胸膜凹陷征、有无肺气肿、有无肺大疱、有无胸腔积液和有无淋巴结肿大。计量资料使用两独立样本t检验分析,计数资料使用卡方检验或Fisher确切概率法;采用多因素logistic回归分析研究CT影像特征与肺腺癌EGFR基因突变状态之间的相关性。结果:单因素分析结果显示,女性、有磨玻璃密度影和无肺气肿与肺腺癌发生EGFR突变存在相关性,在EGFR突变组和野生组中,差异具有统计学意义（P<0.05）。年龄与其他CT特征,如发病部位、毛刺征、空泡征、空洞、支气管气像、钙化、支气管扩张、支气管狭窄、胸膜凹陷征、肺大疱、胸腔积液和淋巴结肿大均与肺腺癌EGFR突变无明显相关性,突变组和野生组中的统计学差异不显著（P>0.05）。多因素logistic回归分析结果表明,仅女性是预测肺腺癌EGFR基因突变的独立危险因素（P<0.05）,而GGO和有无肺气肿均与EGFR突变状态无关,差异无统计学意义（P>0.05）。结论:单因素分析,性别、GGO和肺气肿是肺腺癌EGFR突变的影响因素,而多因素logistic回归分析,仅女性在EGFR突变型与野生型肺腺癌中差异具有统计学意义（P<0.05）,可作为独立预测因子。第二部分CT纹理分析对肺腺癌EGFR基因突变状态的预测价值目的:探讨CT纹理分析对肺腺癌表皮生长因子受体（EGFR）基因突变状态的预测价值。方法:收集第一部分的CT图像资料导入ITK-SNAP软件,在肺窗图像上手动勾画病灶三维容积感兴趣区（VOI）,AK软件提取CT纹理特征。应用m RMR、LASSO回归及十折交叉验证筛选最佳特征子集。使用性别、磨玻璃密度影和肺气肿构建临床模型,采用筛选后的CT纹理特征构建影像组学模型,并计算每位患者的放射组学分数（radsocre）。将临床模型和radsocre共同构建联合模型,并绘制成联合模型诺模图。绘制ROC曲线评估各模型的效能。使用校正曲线评估联合模型预测值与观测值之间的一致性。采用决策曲线分析（DCA）综合考虑各模型的临床实用性。结果:共提取396个CT纹理特征,筛选后得到9个最具有预测价值的特征用于构建影像组学模型,训练集AUC为0.846（95%CI:0.766-0.926）,特异度、灵敏度分别为0.865、0.726;验证集AUC为0.794（95%CI:0.608-0.979）,特异度、灵敏度分别为0.800、0.871。临床模型训练集AUC为0.746（95%CI:0.649-0.844）,特异度、灵敏度分别为0.811、0.603;验证集AUC为0.771（95%CI:0.604-0.938）,特异度、灵敏度分别为0.667、0.935。联合模型诺模图训练集AUC为0.902（95%CI:0.846-0.957）,特异度、灵敏度分别为0.865、0.781;验证集AUC为0.871（95%CI:0.734-1.000）,特异度、灵敏度分别为0.800、0.935。校准曲线显示,联合模型诺模图的预测值与观测值之间一致性较好。影像组学模型预测效能高于临床模型,联合模型诺模图预测性能均优于前两种模型。决策曲线分析显示,诺模图比临床模型和影像组学模型更具有临床效用价值。结论:基于CT平扫肺窗图像的纹理分析对肺腺癌EGFR突变有较好的预测价值,并且结合临床及影像特征后的诺模图有利于临床精准医疗的实现。
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