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European Radiology:使用动态对比增强成像放射组学预测尼莫单抗治疗的晚期鼻咽癌患者的无进展生存期

2025-03-20 shaosai MedSci原创 发表于陕西省

DCE - MRI 是一种功能性成像技术,可反映组织灌注、血管状态和血流情况,有助于评估各种肿瘤的微观结构变化和治疗反应。

NPC 是头颈部最常见的恶性肿瘤,在中国南方地区每年每 10 万人中约有 20 - 30 例发病。由于其位置隐蔽、症状多样,超过 75% 的 NPC 患者在局部晚期才被诊断出来。尽管采用调强放射治疗(IMRT)和标准化综合治疗后,局部晚期 NPC(LA - NPC)患者的 5 年总生存率(OS)约为 85%,但局部复发和远处转移仍是治疗失败的主要原因,因此迫切需要优化全身治疗策略以提高患者生存率。

EGFR 在 NPC 的发生和发展中起着关键作用,约 80 - 90% 的 NPC 患者存在 EGFR 过表达。EGFR 磷酸化会激活下游调节肿瘤细胞侵袭和迁移的通路,EGFR 表达阳性的患者比阴性患者面临更高的局部复发和远处转移风险。此外,EGFR 过表达还会导致对放疗和化疗的抵抗,从而导致预后较差。

NTZ 是一种人源化抗 EGFR 单克隆抗体,可阻断肿瘤细胞中的 EGFR 并增强放射敏感性,提高放疗效果,在 LA - NPC 的临床治疗中广泛应用。研究表明,NTZ 可延长晚期、复发或转移性 NPC 患者的 OS 和无进展生存期(PFS),延缓生活质量恶化,且耐受性良好、安全性高。然而,部分患者对 NTZ 治疗反应不佳,出现疾病进展、不良反应,且治疗成本较高。目前基于 EGFR 表达水平预测 NTZ 治疗反应的研究存在争议。

DCE - MRI 是一种功能性成像技术,可反映组织灌注、血管状态和血流情况,有助于评估各种肿瘤的微观结构变化和治疗反应。既往研究表明,从 Tofts 模型获得的 Ktrans 可无创反映 NPC 中 EGFR 的表达水平。近期研究显示,基于 DCE - MRI 的影像组学在预测多种肿瘤的预后和治疗反应方面比传统 MRI 序列更有效。研究团队也曾尝试基于治疗前 DCE - MRI 影像组学特征构建临床 - 影像组学模型来预测晚期 NPC 患者的 PFS,结果证实包含 DCE - MRI 数据的模型性能明显提高。但目前尚无研究专门评估 DCE - MRI 影像组学在评估恶性肿瘤对 NTZ 治疗反应中的应用。


最近,发表在European Radiology 上的一篇文章探索了基于动态对比增强磁共振成像(DCE - MRI)的影像组学模型,相较于主要基于表皮生长因子受体(EGFR)表达的临床模型,在预测接受尼妥珠单抗(NTZ)治疗的局部晚期鼻咽癌(LA - NPC)患者无进展生存期(PFS)方面的潜在价值。

研究纳入 2018 年 1 月至 2022 年 6 月期间接受 NTZ 治疗的 136 例 LA - NPC 患者,按照 7:3 的比例随机分为训练组(n = 95)和验证组(n = 41)。构建 DCE - MRI 影像组学模型、临床模型和临床 - 影像组学模型来预测 PFS。使用 Kaplan - Meier 曲线评估 EGFR 表达水平与 NTZ 疗效之间的关系。使用曲线下面积、校准和 DeLong 检验评估模型性能。通过决策曲线分析评估净临床获益。根据最佳模型的影像组学评分将患者分为高风险组和低风险组,使用 Kaplan - Meier 曲线比较预后。

单因素 Cox 回归分析表明,EGFR 表达水平是 PFS 的唯一独立预测因素(p < 0.05)。EGFR 3 + 的患者接受 NTZ 治疗后的 PFS 显著长于 EGFR 1 + 的患者(风险比 = 3.025,p < 0.05)。临床 - 影像组学模型的预测效能优于影像组学模型和临床模型(训练集:0.887 vs. 0.845、0.654;验证集:0.831、0.824 vs. 0.567,所有 p < 0.001)。


图 三种模型的A-C校正曲线。A临床模型;B放射组学模型;C临床放射组学模型。临床放射组学模型的校正曲线更接近理想曲线

本项研究表明,结合 DCE - MRI 和 EGFR 水平的临床 - 影像组学模型能够有效预测 LA - NPC 患者的 NTZ 治疗效果,为个性化治疗调整提供客观依据。

原文出处:

Xin Jin,Wen-Zhu Li,Yi-Hao Guo,et al.Predicting progression-free survival using dynamic contrast-enhanced imaging-based radiomics in advanced nasopharyngeal carcinoma patients treated with nimotuzumab.DOI:10.1007/s00330-025-11433-3

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    2025-03-20 梅斯管理员 来自陕西省

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