[18F]氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描-计算机断层扫描代谢组学在预测非小细胞肺癌患者对化疗反应中的作用

《Nuclear Medicine Communications》：Role of [18F]fluorodeoxyglucose positron emission tomography-computed tomography metabolic radiomics in predicting response to chemotherapy in patients with non-small cell lung cancer

非小细胞肺癌患者化疗应答预测中，基于[18F]FDG PET/CT的影像组学特征（如GLRLM GLNU、GLCM相关性和NGLDM对比度）显示AUC>0.7的预测效能，而传统代谢参数SUVmax、TLG差异不显著。

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摘要 通俗语言总结

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研究背景

在非小细胞肺癌（NSCLC）中，准确预测患者对化疗的反应仍然是一个临床挑战。本研究旨在评估从[¹⁸F]氟脱氧葡萄糖（[¹⁸F]FDG）正电子发射断层扫描（PET）/计算机断层扫描（CT）中提取的放射组学特征在预测NSCLC患者对铂类化疗反应方面的实用性。

方法

这项前瞻性观察性研究共纳入了70名经组织病理学确诊的NSCLC患者，这些患者在三级癌症中心接受[¹⁸F]FDG PET/CT成像，并在化疗前后进行了检测。使用市售的纹理分析软件从原发病变中提取放射组学特征，采用固定的标准化摄取值（SUV）阈值进行感兴趣区域分割。分析了传统的代谢参数[SUVmax、SUVmean、代谢肿瘤体积（MTV）、总病变糖酵解（TLG）]以及46个放射组学特征（GLRLM、NGLDM、GLCM、形状特征）。根据PERCIST标准评估治疗反应，并将患者分为响应者和非响应者。统计分析包括Mann–Whitney U检验和接收者操作特征分析，以确定这些参数的区分能力。

结果

在评估的放射组学和代谢参数中，只有少数参数在响应者和非响应者之间存在统计学上的显著差异。GLRLM、GLNU、GLCM相关性、NGLDM对比度和形状表面显示出良好的预测性能，其曲线下面积（AUC）值大于0.7。而传统参数如SUVmax和TLG则没有显示出统计学上的显著差异。同时，还获得了这些显著特征的最佳临界值、敏感性、特异性、AUC值和P值。

结论

从[¹⁸F]FDG PET/CT扫描中提取的放射组学特征，特别是GLNU、GLCM相关性和NGLDM对比度，在预测NSCLC患者对铂类化疗的反应方面具有潜力。这些发现表明放射组学在优化个性化治疗策略方面具有潜在价值，尽管仍需进一步验证。

通俗语言总结本研究探讨了PET/CT扫描中的某些特征是否能够预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者对铂类化疗的反应情况。研究人员分析了70名患者的扫描数据，重点关注了GLRLM、GLNU、GLCM相关性和NGLDM对比度等放射组学特征。这些特征在区分治疗有效患者和无效患者方面表现出一定的能力，其AUC值超过0.7，表明具有较好的预测性能。而传统的参数如SUVmax和TLG的效果较差。研究表明，放射组学有助于制定个性化的治疗计划，但需要更多研究来验证这些发现。

本文为机器生成，可能存在不准确之处。常见问题解答

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