【摘 要】
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目的1.建立18F-FDG PET/CT的影像组学模型,以预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者Kirsten大鼠肉瘤病毒基因同源物（KRAS）基因突变状态;2.筛选临床因素并添加至NSCLC KRAS影像组学预测模型,评估其对影像组学模型的影响;3.以KRAS、表皮生长因子受体（EGFR）为例,评估基因突变互斥信息在优化影像组学算法预测基因突变中的意义。方法分析2016年至2021年在西京医院行18
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划“基于肺癌KRAS突变新型靶向探针及其对EGFR-TKI疗效精准预测的研究,91959208”；
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目的1.建立18F-FDG PET/CT的影像组学模型,以预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者Kirsten大鼠肉瘤病毒基因同源物（KRAS）基因突变状态;2.筛选临床因素并添加至NSCLC KRAS影像组学预测模型,评估其对影像组学模型的影响;3.以KRAS、表皮生长因子受体（EGFR）为例,评估基因突变互斥信息在优化影像组学算法预测基因突变中的意义。方法分析2016年至2021年在西京医院行18F-FDG PET/CT、EGFR及KRAS基因检测的258名NSCLC患者资料。按照R语言随机种子数将患者分为训练集（n=180）和验证集（n=78）。用医学影像交互工具包（MITK）分别勾画PET和CT图像肿瘤病灶,Pyradiomics软件包提取4306个PET与CT病灶影像组学特征。通过单因素分析及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）筛选影像组学特征。从年龄、性别、吸烟史、癌胚抗原（CEA）水平、最大标准摄取值（SUVmax）、肿瘤代谢体积（MTV）中筛选出与KRAS相关的临床因素。计算CT影像组学评分（RS）、PET RS及PET/CT RS（mixed RS）,建立CT RS模型、PET RS模型、PET/CT RS模型、影像组学特征与筛选的临床信息相结合的复合模型、影像组学特征与EGFR相结合的复合模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度、特异度、假阳性率（FPR）、假阴性率（FNR）、尤登指数（YI）,以评估模型的效能。结果1.建立了CT RS模型、PET RS模型及PET/CT RS模型。PET/CT RS模型的AUC在训练集和验证集均高于PET RS模型和CT RS模型（训练集:0.858 vs 0.840vs 0.813,验证集:0.834 vs 0.777 vs 0.770）。2.从临床信息中筛选出年龄,与mixed RS建立复合模型。复合模型在预测KRAS基因突变中表现最佳,训练集和验证集AUC分别为0.879和0.852,高于CT RS模型（0.813,0.770）及PET/CT RS模型（0.858,0.834）。3.EGFR是否突变与KRAS是否突变存在显著差异,EGFR野生型患者KRAS突变概率较大。将EGFR突变信息与mixed RS结合建立复合模型,复合模型验证集中预测KRAS突变的AUC、灵敏度、特异度和准确度都有所提高（0.921,0.949,0.872,0.910 vs 0.834,0.923,0.641,0.782）。通过添加EGFR突变信息,复合模型纠正了验证集中PET/CT RS模型产生的64.3%的假阳性病例。结论1.基于影像组学特征的模型可以预测NSCLC KRAS基因突变状态,多模态PET/CT RS模型效能优于单模态PET RS模型和CT RS模型,PET RS模型的预测效能略高于CT RS模型。2.年龄是提升影像组学模型预测KRAS突变效能的有效临床信息,联合mixed RS与年龄的复合模型可以提高预测性能。3.mixed RS联合EGFR可提升影像组学模型预测KRAS突变的预测效能。整合EGFR基因突变互斥信息是优化影像组学模型预测KRAS基因突变的潜在方法。当临床上难以进行重复活检时,这种方法可能有助于预测KRAS基因突变。
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