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      1. 普通外科

        MRI紋理分析在預測乳腺癌新輔助化療pCR中的價值

        作者:佚名 來源:MedSci梅斯 日期:2021-06-06
        導讀

                 現階段,新輔助化療(NAC)是手術或局部晚期乳腺癌的首選治療選擇。NAC可以縮小乳腺癌范圍,使得保乳手術得以進行,并在治療期間評估對化療的反應。此外,病理完全緩解(pCR)的實現是較好無病生存的獨立預測因子;在未來,NAC后表現為pCR的患者可能無需進一步的手術治療。因此,對這類患者的早期發現對于提高患者預后和個性化治療至關重要。 紋理分析是一種可以評估像素的灰度強度和位置以及體素強度之間關系的

        關鍵字:  乳腺癌 

        現階段,新輔助化療(NAC)是手術或局部晚期乳腺癌的首選治療選擇。NAC可以縮小乳腺癌范圍,使得保乳手術得以進行,并在治療期間評估對化療的反應。此外,病理完全緩解(pCR)的實現是較好無病生存的獨立預測因子;在未來,NAC后表現為pCR的患者可能無需進一步的手術治療。因此,對這類患者的早期發現對于提高患者預后和個性化治療至關重要。

        紋理分析是一種可以評估像素的灰度強度和位置以及體素強度之間關系的數學模型。醫學成像中的紋理分析通過對病變的異質性和組織成分的不規則性進行定量,以用于診斷、表征和監測治療反應。一些研究已經評估了MRI紋理分析在預測乳腺癌對NAC反應中的價值。然而,這些研究的隊列相對較小,且沒有比較不同序列之間的診斷性能。

        近日,發表在Radiology雜志的一項研究探討了以MRI特征為基礎的紋理分析與乳腺癌新輔助化療(NAC)的病理完全緩解(pCR)之間的關系,為進一步制定個性化治療方案并提高患者預后提供了有價值的參考依據。

        本項回顧性研究納入了2012年1月至2017年8月間接受NAC和隨后的乳腺癌手術的136名女性(平均年齡47.9歲;范圍31-70歲)。在NAC治療前(治療前)和三個或四個周期治療后(治療中期)對患者進行了3.0T MRI監測 。使用商業軟件,在治療前和治療中期進行的T2、增強T1、擴散加權和表觀擴散系數(ADC)mapping中進行紋理分析。應用隨機森林方法來建立預測模型,以使用紋理參數對具有pCR的對象進行分類。通過使用Wald檢驗和DeLong方法,評估了預測pCR的診斷性能,并將其與其他六個機器學習分類器(自適應提升,決策樹,k最近鄰,線性支持向量機,貝葉斯和線性判別分析)進行了比較。

        NAC后136例患者中有40例(29%)達到了pCR。在預測pCR時,隨機森林分類器在治療前ADC情況下表現出最低的診斷性能(在受試者工作特性曲線[AUC]下的面積為0.53;95%置信區間為0.44,0.61),而在治療前和治療中期的T2加權MRI、增強T1加權MRI、擴散加權MRI和ADC mapping中,治療中期在增強T1加權MRI的情況下診斷性能最高(AUC,0.82;95%置信區間:0.74,0.88)。

         

        圖1(A)T1加權(T1) MRI, (B) T2加權(T2) MRI, (C)表觀擴散系數(ADC) mapping,(D)擴散加權成像(DWI)在治療前特征(PRE)、治療中期特征(MID)、治療中期與治療前特征差異(MID-PRE)預測病理完全緩解的受試者工作特征曲線下面積(AUC)比較。

        表1 圖像和特征類型在預測病理完全緩解中的診斷性能。

        綜上所述,在我本研究建立的數學建模分析中,增強T1加權圖像的紋理特征在紋理參數中顯示出與乳腺癌患者新輔助化療(NAC)的病理完全緩解相關的最有價值的結果。本研究同時提出,在此方法用于實際臨床決策之前,需要在更大的獨立外部驗證數據集中進行進一步研究。經驗證后,該分析可成為預測乳腺癌對NAC反應的重要監測工具。

        原文出處:

        Na Lae Eun,Daesung Kang,Eun Ju Son,et al.Texture Analysis with 3.0-T MRI for Association of Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer.DOI:10.1148/radiol.2019182718

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