肿瘤及瘤周影像组学特征对乳腺癌新辅助化疗（NACT）病理完全缓解（pCR）的预测价值研究

为探究影像组学尤其是瘤周组织影像组学在预测乳腺癌新辅助化疗（NACT）病理完全缓解（pCR）中的作用，研究人员开展回顾性研究。结果显示联合模型预测准确性更高，这为治疗个性化提供了依据。

　　背景：新辅助化疗（NACT）可改善乳腺癌患者手术预后，病理完全缓解（pCR）与生存率提高相关。影像组学，尤其是瘤周组织影像组学在预测 pCR 中的作用仍在研究中。方法：回顾性分析 150 例接受 NACT 患者治疗前动态对比增强乳腺 MRI 扫描的影像组学特征。采用比例法定义瘤周区域，分别评估 10% 和 30% 扩展范围，结合临床和生物学数据预测 pCR。通过单因素和多因素分析、逻辑回归及随机森林模型评估特征与 pCR 的关联，并构建多种预测模型，用曲线下面积（AUC）和 95% 置信区间（CIs）评估模型性能。结果：最终纳入 95 例患者（平均年龄 47 岁）。HER2⁺、基底样分子亚型和高 Ki67 水平（≥20%）与更高的 NACT 病理完全缓解（pCR）可能性相关。联合临床 - 生物学 - 影像组学模型，尤其是瘤周扩展 10% 的模型，预测准确性更高（AUC 0.76，CI 0.65 - 0.85），优于仅使用临床 - 生物学数据的模型（AUC 0.73，CI 0.63 - 0.83）。结论：将瘤周影像组学特征与临床和生物学数据相结合，可增强对 NACT 病理完全缓解（pCR）的预测，凸显多方面方法在个性化治疗中的潜力。