基于机器学习的高级别胶质瘤 MRI 影像组学:预测 CD44 表达和总生存期的有力工具

【字体: 时间:2025年03月04日 来源:Scientific Reports 3.8

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  为预测高级别胶质瘤(HGG)患者 CD44 表达并评估其预后意义,研究构建影像组学模型,效果良好。

  高级别胶质瘤(High-grade glioma,HGG)是中枢神经系统中常见的原发性恶性肿瘤,尽管在手术、化疗、放疗和靶向治疗等方面取得了进展,但由于治疗效果有限,它仍然是一种致命性疾病。目前,胶质瘤的预后指标存在不足,难以满足精准医疗的需求,急需探索新的预测指标。CD44 抗原(CD44)作为一种潜在的预后标志物,其检测方法存在诸多不便,因此,开发一种高效、无创、可重复的方法来预测 HGG 患者的 CD44 表达至关重要。
在此背景下,中国医科大学附属盛京医院等机构的研究人员开展了相关研究。研究成果发表在《Scientific Reports》上,为 HGG 的诊疗提供了新的思路和方法。

研究人员为了构建基于机器学习的无创影像组学模型以预测 HGG 患者的 CD44 表达,并探索 CD44 与肿瘤微环境(Tumor microenvironment,TME)的潜在关系,开展了一系列实验。研究中用到的主要关键技术方法包括:从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)和癌症影像存档(The Cancer Imaging Archive,TCIA)数据库下载 HGG 患者的 MRI 图像、基因表达数据和临床病理数据;运用免疫组化(Immunohistochemistry,IHC)实验检测 CD44 蛋白水平;采用重复最小绝对收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)筛选影像组学特征;构建基于逻辑回归(Logistic regression,LR)和支持向量机(Support vector machine,SVM)的影像组学模型进行预测,并通过多种评估指标评价模型性能 。

研究结果主要如下:

  • CD44 的临床意义:通过对 HGG 样本和正常脑样本(Normal brain samples,NBTs)的研究发现,HGG 样本中 CD44 表达显著升高。CD44low组患者的总生存期(Overall survival,OS)明显长于 CD44high组。单因素和多因素 Cox 分析表明,高 CD44 表达是 HGG 患者 OS 缩短的独立因素。此外,CD44 表达与 IDH 状态、Chr 1p19q 共缺失状态和 MGMT 启动子状态呈负相关。
  • 免疫浸润和富集分析:研究发现 CD44high组中 M2 巨噬细胞、单核细胞和 CD4 记忆静止 T 细胞的浸润较高。GO 和 KEGG 分析显示,CD44 相关的生物功能和通路包括突触组织、粘着斑、溶酶体、Epstein-Barr 病毒感染等。
  • 影像组学模型的构建和评估:通过对 82 例患者的影像组学分析,最终保留 7 个影像组学特征构建预测模型。基于 LR 和 SVM 的模型预测性能良好,AUC 分别达到 0.806 和 0.809。校准曲线和决策曲线分析(Decision curve analysis,DCA)验证了模型的拟合度和临床实用性。此外,高影像组学评分(Radiomic score,RS)与较差的 OS 相关,且 RS 与一些参与上皮 - 间质转化(Epithelial - to - mesenchymal transition,EMT)的分子显著相关。

研究结论和讨论部分指出,本研究证实了 CD44 表达水平是 HGG 患者 OS 的独立预测指标,高表达的 CD44 与较差的 OS 相关。构建的两个影像组学模型能够有效预测 HGG 患者的 CD44 表达水平,且高 RS 预示着较短的 OS。这为临床医生提供了一种潜在的有力工具,有助于在个性化精准医疗和靶向治疗时代预测患者预后、辅助临床决策。然而,该研究也存在一定局限性,如需要进一步的验证研究、应纳入更多功能 MRI 序列、样本量较小等,未来研究可针对这些方面展开探索。总的来说,这项研究为 HGG 的研究和治疗开辟了新方向,具有重要的理论和实践意义。
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