预处理多相增强CT可以预测局部晚期胃癌的肿瘤消退程度和患者的生存情况

《Abdominal Radiology》:Pretreatment multiphasic contrast-enhanced CT predicts tumor regression grade and survival in locally advanced gastric cancer

【字体: 时间:2026年04月22日 来源:Abdominal Radiology 2.2

编辑推荐:

  胃癌新辅助化疗后病理应答预测及预后评估:多相位CT定量参数联合临床指标优化模型(

  

摘要

目的

在局部晚期胃癌(LAGC)中,对病理反应进行可靠的预处理预测仍然是一个主要挑战。本研究评估了多相增强CT(CECT)的定量参数是否能够预测新辅助化疗(NAC)后的肿瘤消退等级(TRG),并提供预后信息。

方法

我们回顾性分析了2019年1月至2024年12月期间接受新辅助化疗后进行胃切除术的116名cT2-4NxM0胃腺癌患者。定量成像变量包括相位特异性的肿瘤衰减(\({CT}_{p}^{Tumor},\:p=NE,AP,\:VP,\:DP}\))、标准化增强差异(\({Norm\varDelta\:CT}_{p}^{Tumor},\:p=AP,\:VP,\:DP}\))、标准化增强率(\({NormRate}_{p}^{Tumor},\:p=AP,\:VP,\:DP}\)、肿瘤面积和增强模式。使用Mandard系统对手术标本中的TRG进行评估;响应者定义为TRG 1–2,非响应者定义为TRG 3–5。候选变量通过单变量分析和Spearman相关性进行筛选,然后纳入加权多变量逻辑回归并进行5折交叉验证。使用单变量Cox分析和Kaplan-Meier分析评估与总体生存的关联。

结果

41名患者为响应者,75名为非响应者。CA199、CEA和年龄是独立的临床预测因素。在成像特征中,静脉相肿瘤衰减(\({CT}_{VP}^{Tumor}\);OR = 8.809,95% CI: 2.134–36.358,P = 0.003)和动脉相标准化增强率(\({NormRate}_{AP}^{Tumor}\);OR = 3.200,95% CI: 1.365–7.504,P = 0.007)能够独立预测TRG反应。临床、成像和联合模型的平均AUC分别为0.746、0.807和0.869;联合模型显示出最佳的总体区分能力(准确率0.759,敏感性0.703,特异性0.787),且校准效果良好。较高的\({NormRate}_{DP}^{Tumor}\)(HR = 1.01,P = 0.004)和\({NormRate}_{VP}^{Tumor}\)(HR = 1.01,P = 0.043)与较差的总体生存相关。

结论

预处理CECT获得的定量特征可以预测LAGC中的TRG反应,而临床-成像联合模型可以提高预测性能。静脉相和延迟相的较高标准化增强率与较差的总体生存相关,这支持在临床实践中进行预处理风险分层。

目的

在局部晚期胃癌(LAGC)中,对病理反应进行可靠的预处理预测仍然是一个主要挑战。本研究评估了多相增强CT(CECT)的定量参数是否能够预测新辅助化疗(NAC)后的肿瘤消退等级(TRG),并提供预后信息。

方法

我们回顾性分析了2019年1月至2024年12月期间接受新辅助化疗后进行胃切除术的116名cT2-4NxM0胃腺癌患者。定量成像变量包括相位特异性的肿瘤衰减(\({CT}_{p}^{Tumor},\:p=NE,AP,\:VP,\:DP}\))、标准化增强差异(\({Norm\varDelta\:CT}_{p}^{Tumor},\:p=AP,\:VP,\:DP}\)、标准化增强率(\({NormRate}_{p}^{Tumor},\:p=AP,\:VP,\:DP}\)、肿瘤面积和增强模式。使用Mandard系统对手术标本中的TRG进行评估;响应者定义为TRG 1–2,非响应者定义为TRG 3–5。候选变量通过单变量分析和Spearman相关性进行筛选,然后纳入加权多变量逻辑回归并进行5折交叉验证。使用单变量Cox分析和Kaplan-Meier分析评估与总体生存的关联。

结果

41名患者为响应者,75名为非响应者。CA199、CEA和年龄是独立的临床预测因素。在成像特征中,静脉相肿瘤衰减(\({CT}_{VP}^{Tumor}\);OR = 8.809,95% CI: 2.134–36.358,P = 0.003)和动脉相标准化增强率(\({NormRate}_{AP}^{Tumor}\);OR = 3.200,95% CI: 1.365–7.504,P = 0.007)能够独立预测TRG反应。临床、成像和联合模型的平均AUC分别为0.746、0.807和0.869;联合模型显示出最佳的总体区分能力(准确率0.759,敏感性0.703,特异性0.787),且校准效果良好。较高的\({NormRate}_{DP}^{Tumor}\)(HR = 1.01,P = 0.004)和\({NormRate}_{VP}^{Tumor}\)(HR = 1.01,P = 0.043)与较差的总体生存相关。

结论

预处理CECT获得的定量特征可以预测LAGC中的TRG反应,而临床-成像联合模型可以提高预测性能。静脉相和延迟相的较高标准化增强率与较差的总体生存相关,这支持在临床实践中进行预处理风险分层。

相关新闻
生物通微信公众号
微信
新浪微博
  • 搜索
  • 国际
  • 国内
  • 人物
  • 产业
  • 热点
  • 科普

热点排行

    今日动态 | 人才市场 | 新技术专栏 | 中国科学人 | 云展台 | BioHot | 云讲堂直播 | 会展中心 | 特价专栏 | 技术快讯 | 免费试用

    版权所有 生物通

    Copyright© eBiotrade.com, All Rights Reserved

    联系信箱:

    粤ICP备09063491号