个性化乳腺癌辅助放疗决策：一种基于外部测试的MRI放射组学方法用于复发风险分层

《Radiation Oncology》：Personalizing adjuvant radiotherapy decisions in breast cancer: an externally test MRI radiomics approach for recurrence risk stratification

　　

摘要

目的

基于术前MRI数据开发一种放射组学特征，以预测乳腺癌患者的无复发生存期（RFS），并确定哪些患者可以从辅助放疗中获益。

实验设计

从两个独立中心收集了771名符合条件的患者。训练集（n=504）来自云南癌症医院，外部测试集（n=267）来自杜克乳腺癌MRI研究。通过皮尔逊相关性分析和聚类分析构建了放射组学特征Rad-score。根据最佳临界值，将患者分为高风险组和低风险组，并评估了其预后价值。基于放射组学特征和独立的临床病理学风险因素，开发了一个联合模型诺模图。评估了该联合模型在区分能力、校准性和临床实用性方面的表现。使用Kaplan-Meier分析来确定哪些患者可以从辅助放疗中获益。

结果

在训练集和测试集中，高风险组与较差的无复发生存期显著相关（p=0.001和0.048）。该联合模型能够准确预测乳腺癌复发风险（AUC为0.752；95%置信区间[CI]为0.698–0.807）。此外，辅助放疗对高风险患者的预后没有影响（训练集和测试集的p值分别为0.665和0.903）。在低风险组中，辅助放疗与无复发生存期显著相关（训练集和测试集的p值分别为0.004和P<0.001）。

结论

Rad-score能够有效预测乳腺癌患者的预后，并识别出不会从辅助放疗中获益的高风险患者。

临床试验编号

不适用。