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基于机器学习的组合模型在预测乳腺癌新辅助化疗疗效中的价值

磁共振成像传媒  · 公众号  ·  · 2024-04-09 08:06

正文


来源:磁共振成像传媒

新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy, NAC)作为目前中晚期乳腺癌患者进行系统性全身细胞药物治疗方法之一,其作用在于降低肿瘤分期,控制潜在的转移病灶,观察肿瘤对药物的敏感性,增加手术成功的机会。然而,高达30%的患者可能对NAC不敏感,部分患者还伴有肝肾功能损伤及心力衰竭等不良反应。此外,大约5%的患者在接受NAC治疗后出现疾病进展。化疗前对患者进行有效评估有助于避免潜在的毒副作用,加快不敏感患者的手术进程,在临床实践中,寻找一种无创、准确的方式来预测乳腺癌患者对NAC的敏感性是至关重要的。

磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)较其他影像技术具有更高的软组织分辨率,评估残余浸润性病灶范围的能力更加敏感。在NAC有效的病例中,大部分肿瘤体积缩小,在MRI上显示肿瘤在动态增强扫描序列上的强化信号减低。其中,动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI)可以反映组织病理状态变化及肿瘤形态学特征,是检测乳腺癌和评估疗效最敏感的方法之一。实体瘤疗效评定标准(Response Evaluation Criteria in Solid Tumors, RECIST)是基于影像学帮助规范肿瘤对系统性治疗反应的评估,通过比较NAC前后MRI上肿瘤直径的变化来评估疗效。以前绝大多数的疗效评估是通过治疗后再次进行MRI检查并对比两次图像获得的,不能在治疗前预测疗效。

影像组学作为一种新型的定量分析方法,无创地提取影像中放射科医生无法肉眼独立识别的大量定量信息,并将其转化为高层次的定量特征。其常规流程包括:图像获取,图像分割,特征提取和选择,模型的建立和验证。机器学习作为影像组学的一种方法,已经在肿瘤诊断、分类和预后预测等方面展现出潜力。同时有研究表明,使用影像组学特征可以预测乳腺癌NAC疗效 ,然而方法各不相同,获得的结果存在相似和差异,但均证明影像组学预测NAC疗效值得进一步研究。

之前的研究通过Miller-Payne分级系统将病理完全缓解(pathologic complete response, pCR)率作为预测结果的参考指标。但既往研究都是基于pCR结果使用影像组学对NAC进行预测,尽管手术切除得到的组织病理学检查是疗效评估的金标准,但过程有创且结果具有滞后性,而且该过程通过比较化疗前后肿瘤细胞的变化来判断,需要进行二次穿刺,部分患者可能因有创而拒绝穿刺,无法通过患者是否达到pCR进行评估。

与既往研究的标准不同,中国人民解放军总医院第五医学中心放射诊断科盛复庚教授团队此次研究旨在基于RECIST结果,使用机器学习组合模型拓展影像组学预测肿块型乳腺癌NAC疗效,补充既往基于pCR的影像组学研究,针对一些无法及时进行二次穿刺的患者,无创地预测患者对NAC的敏感性,使影像组学在预测乳腺癌NAC疗效的能力更为丰富。

该项目受到国家自然科学基金项目(22277140)的资助。

【岳文怡,张洪涛,高珅,等.基于机器学习的组合模型在预测乳腺癌新辅助化疗疗效中的价值[J].磁共振成像,2024,15(3):93-99,106.

DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2024.03.016

(岳文怡,张洪涛,高珅,周娟,蔡剑鸣,田宁,董景辉,刘渊,白旭,盛复庚)

点击此处“ 阅读原文 ”可查看详细内容;关注“磁共振成像传媒”公众号与《磁共振成像》杂志共同成长!


盛复庚 副教授

盛复庚, 解放军总医院第五医学中心放射诊断科副主任、副主任医师、博士、副教授、硕士研究生导师。

专业特长: 肿瘤影像诊断及分子影像学。

社会兼职: 中华医学会放射学分会乳腺学组青年俱乐部成员,中国救援协会影像分会常务理事,全军放射医学专业青年委员会委员,中国研究型医院学会肿瘤影像诊断专业委员会委员,全军放射诊断设备质量安全控制专业委员会委员。

获得成果、奖项和荣誉: 发表论文80余篇,SCI收录30余篇。承担国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目,参加省部级以上课题多项。笹川医学奖学金(日本东京大学医科学研究所附属医院访问学者)。原军事医学科学院优秀青年科技工作者,原军事医学科学院首批科技创新后备人才,原解放军第307医院研究型后备人才,享受军队优秀专业技术人才三类岗位津贴。


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