利用[1?F]FDG PET/CT进行肿瘤微环境与代谢热点分布分析，预测不可切除的局部晚期非小细胞肺癌的治疗反应及疾病进展：一项双中心竞争风险研究

《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》：Integrated tumor habitat and metabolic hot spot displacement analysis on [1?F]FDG PET/CT for predicting treatment response and progression in unresectable locally advanced NSCLC: a two-center competing risk study

　　

摘要

研究目的

旨在评估[1?F]FDG PET/CT所检测到的肿瘤微环境特征及代谢热点位移值在预测无法切除的局部晚期非小细胞肺癌患者的治疗反应和疾病进展方面的价值。

研究方法

这项回顾性双中心研究共纳入403名无法切除的局部晚期非小细胞肺癌患者，这些患者在接受抗肿瘤治疗前均接受了基线[1?F]FDG PET/CT检查。研究对象被随机分为训练组（n=241，60%）、验证组（n=81，20%）和测试组（n=81，20%）。通过Otsu阈值算法划分出四种代谢密度区域，并据此生成区域评分。同时通过代谢热点位移值和边缘接近度得分来描述代谢活性的空间分布特征。该肿瘤微环境模型通过接收者操作特征曲线下面积与整体肿瘤放射组学特征及临床PET/CT模型进行比较。此外，还使用精细灰度竞争风险回归分析法来识别那些能够独立预测影像学上证实的疾病进展的因素。

研究结果

该肿瘤微环境模型在训练组、验证组和测试组中的AUC值分别为0.843（95%置信区间为0.789–0.895）、0.822（95%置信区间为0.725–0.904）和0.847（95%置信区间为0.744–0.935），其性能优于其他两种模型。在多变量精细灰度分析中，升高的促胃泌素释放肽水平（亚分布危险比为1.86，95%置信区间为1.23–2.81，P值为0.004）、每增加0.1单位对应的区域评分升高值（亚分布危险比为1.49，95%置信区间为1.31–1.70，P值小于0.001）以及EPS-SUVmax值（亚分布危险比为1.80，95%置信区间为1.13–2.88，P值为0.014）都被确定为能够独立预测影像学上证实的疾病进展的因素。

研究结论

结合[1?F]FDG PET/CT所检测的肿瘤微环境特征及代谢热点位移值进行综合分析，有望提升无法切除的局部晚期非小细胞肺癌患者的治疗反应预测精度及疾病进展风险的分层能力。这些影像学生物标志物能够提供超出传统放射组学指标和临床PET/CT指标范围的预后信息，不过其在不同治疗方案中的具体预测价值仍需通过前瞻性研究进一步验证。