【摘 要】
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肺癌是最常见且致死率极高的恶性肿瘤,预后极差。免疫治疗的出现改变了晚期非小细胞肺癌(Non-smallcelllungcancer,NSCLC)的治疗格局。纳武单抗作为首个被中国食品药品监督管理局批准的进入中国市场的免疫治疗药物,为中国晚期非小细胞肺癌患者提供了新的治疗选择。但研究表明并不是所有患者均可从免疫治疗中获益,只有不到1/5的患者可以获得持久的临床缓解。因
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肺癌是最常见且致死率极高的恶性肿瘤,预后极差。免疫治疗的出现改变了晚期非小细胞肺癌(Non-smallcelllungcancer,NSCLC)的治疗格局。纳武单抗作为首个被中国食品药品监督管理局批准的进入中国市场的免疫治疗药物,为中国晚期非小细胞肺癌患者提供了新的治疗选择。但研究表明并不是所有患者均可从免疫治疗中获益,只有不到1/5的患者可以获得持久的临床缓解。因此,寻找预测性生物标志物以筛选出对免疫治疗获益的人群至关重要。第一部分研究目的:目前己经有许多基于临床参数建立的评分模型来预测免疫治疗的疗效,如LIPI、mLIPI和EPSILoN评分模型。我们旨在比较这三个评分模型,在预测接受免疫治疗的中国晚期NSCLC患者预后的能力,选择出适合中国患者的评分模型。方法:收集了2018年9月至2020年2月,就诊于山东省肿瘤医院429名NSCLC患者首次接受免疫检查点抑制剂(immunecheckpointinhibitors,ICIs)治疗前基线水平的临床基本资料。通过绘制受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲线,并计算曲线下面积(areaundercurve,AUC)对三种评分模型的预测效能进行评价。通过计算各评分的一致性指数(Indexofconcordance,C-index)评估三种评分模型的预测精度。结果:LIPI、mLIPI和EPSILoN评分预测患者PFS的AUC值分别为0.642(95%CI0.590-0.694)、0.720(95%CI0.675-0.762)和0.633(95%CI0.585-0.679);敏感性为53.6%、72.6%和79.5%;特异性为71.1%、66.3%和40.4%。C-index分别为0.627(95%CI0.611-6.643)、0.677(95%CI0.652-0.682)和0.631(95%CI0.617-0.645)。结论:通过对LIPI、mLIPI和EPSILoN三种评分模型进行外部验证,发现这三种预测模型均可用于接受ICIs患者的预后预测。而mLIPI评分在中国NSCLC患者中具有最佳预测效能。第二部分研究目的:筛选出与接受免疫治疗的晚期NSCLC患者预后相关的影像组学特征,构建影像组学标签,将临床模型与影像组学相结合,进一步分析能否提高模型的预测能力。从而建立一个集临床参数与影像组学的混合评分模型,进而快速筛选出更有可能从免疫治疗获益的NSCLC患者。方法:纳入接受免疫治疗的NSCLC患者,收集患者治疗前1个月内的强化CT图像,并导入3D-Slicer.软件进行感兴趣区勾画,提取影像组学特征。采用最小绝对收缩和选择算子(leastabsoluteshrinkageandselectionoperator,LASSO)法进行特征降维,筛选出与预后相关影像组学特征,将所选特征和相应的权重系数进行线性组合,建立影像组学特征标签(radiomicsscore,Radscore),然后与第一部分筛选出的预测效能最佳临床参数模型mLIPI相结合,构建了集临床参数与影像组学的Rad-mLIPI混合预测模型。结果:将317例晚期NSCLC患者纳入研究,提取出854个影像组学特征。经Lasso-CoX回归分析法降维,筛选出5个与预后相关的影像组学特征,分别为Original.shape.Flatness、Original.GLCM.JointEntropy、wavelet.HLL.GLMC.DifferenceEntropy、wavelet.HLL.GLRLM.GrayLevelNonUniformityNormalized、wavelet.LLL.GLRLM.RunVariance。Radscore在训练组预测患者PFS的AUC为0.762(0.697-0.827),C-index为0.643(0.602-0.684),验证组的AUC为0.682(0.580-0.785),C-index为0.632(0.571-0.693)。混合Rad-mLIPI模型在验证组预测PFS的AUC为0.749(0.655-0.843),C-index为0.706(0.633-0.778)。结论:影像组学可以用于预测接受免疫治疗晚期NSCLC患者的预后,集临床参数-影像组学建立的Rad-mLIPI混合模型,相比于单一的预测模型该模型的预测能力有着显著提高。
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