基于18F-FDG PET/CT的放射组学模型在预测食管鳞状细胞癌淋巴结转移方面的预测价值

《Annals of Nuclear Medicine》：Predictive value of 18F-FDG PET/CT-based radiomics model for lymph node metastasis in esophageal squamous cell carcinoma

本研究基于18F-FDG PET/CT影像开发radiomics模型，用于预测食管鳞癌患者淋巴结转移。通过回顾性分析145例患者数据，结合LASSO回归筛选关键特征（SUVmax、MTV、TLG等），构建包含SUVmax和加权radiomics评分（Radscore）的nomogram模型。验证显示该模型在训练和验证集的AUC分别为0.809和0.801，优于单一指标，并经决策曲线分析证实临床价值。结论表明该nomogram能有效辅助治疗决策。

　　

摘要

目的

开发并验证一种基于治疗前脱氧-2-[氟-18]-氟-D-葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（¹⁸F-FDG PET/CT）成像的放射组学模型，用于预测食管鳞状细胞癌（ESCC）的淋巴结转移（LNM）。

方法

对145名ESCC患者进行了回顾性分析，使用了治疗前的¹⁸F-FDG PET/CT成像数据和临床信息。患者被随机分为训练组和验证组，比例为7:3。在训练组中，通过单变量和多变量逻辑回归分析确定了ESCC淋巴结转移的独立风险因素。从PET图像中提取放射组学特征，并使用最小绝对收缩选择算子（LASSO）回归进行降维处理。选择了与ESCC淋巴结转移高度相关的特征。然后根据这些选定的特征计算加权放射组学评分（Radscore）。使用接收者操作特征（ROC）曲线评估每个因素的诊断性能，并建立了预测模型诺模图。进行决策曲线分析（DCA）以评估模型的临床实用性。最后，使用验证组对模型进行了验证。

结果

最大标准化摄取值（SUVmax）、代谢肿瘤体积（MTV）、总病变糖酵解（TLG）和性别与ESCC的淋巴结转移显著相关（所有P<0.05）。SUVmax被发现是预测ESCC淋巴结转移的独立风险因素。在训练组和验证组中，SUVmax与Radscore联合使用的曲线下面积（AUC）分别为0.809（95% CI：0.723–0.894）和0.801（95% CI：0.661–0.941），均高于单独使用SUVmax或Radscore时的AUC。基于SUVmax和Radscore的诺模图这一综合预测模型可能提高患者的净临床效益。

结论

该诺模图是一种基于¹⁸F-FDG PET/CT放射组学的预测模型，对ESCC的淋巴结转移具有可靠的预测价值，有望成为ESCC患者治疗决策的参考工具。