基于多参数MRI栖息地整合瘤内瘤周异质性预测EGFR突变型肺癌脑转移颅内进展

《Journal of Translational Medicine》：MRI-based intratumoral and peritumoral heterogeneity for predicting intracranial progression in EGFR-mutant lung adenocarcinoma patients with treatment-naive brain metastases receiving first-line third-generation EGFR-TKIs

　　

摘要

目的

开发并外部验证一种基于多参数MRI栖息地的框架，该框架整合瘤内异质性（ITH）、瘤周异质性（PTH）和临床特征，用于预测接受一线第三代（3代）EGFR-TKI单药治疗的EGFR突变型肺腺癌伴新发脑转移患者的颅内进展。

材料与方法

本回顾性多中心研究纳入了接受一线3代EGFR-TKI单药治疗的EGFR突变型肺腺癌伴新发脑转移患者。患者被分为内部训练队列（n?=?90）和外部测试队列（n?=?51）。二分类预测结局为治疗开始后20个月内颅内进展。对治疗前的增强T1加权成像、T2加权成像和扩散加权成像进行分析。对主要脑转移灶和6毫米瘤周区域进行分割，随后进行逐体素栖息地聚类。提取并选择栖息地特异性放射组学特征，构建ITH、PTH和瘤内-瘤周联合栖息地（PITH）特征签名。采用单变量和多变量逻辑回归评估临床预测因子。使用受试者工作特征曲线、决策曲线、校准分析和Kaplan-Meier分析评估支持向量机模型。

结果

共分析141例患者，包括75例疾病进展（PD）和66例非疾病进展（non-PD）。多变量逻辑回归分析显示，EGFR突变亚型（比值比[OR]?=?2.390，95%置信区间[CI]：1.187–4.811，P?=?0.015）和主要脑转移灶的最大直径为独立预测因子（OR?=?2.048，95% CI：1.204–3.483，P?=?0.008）。基于影像异质性特征的模型总体表现优于临床模型。临床模型的AUC为0.662，而ITH、PTH和PITH模型的AUC分别为0.715、0.724和0.758。联合模型表现出良好的性能（AUC 0.795，准确率76.5%，灵敏度70.4%，特异度83.3%）。联合模型分类为高风险的患者颅内无进展生存期（iPFS）显著短于分类为低风险的患者（对数秩P?=?0.019）。

结论

提出的整合ITH、PTH和临床特征的框架可为接受一线3代EGFR-TKI单药治疗的新诊断脑转移的EGFR突变型肺腺癌患者提供一种非侵入性的方法，用于预测颅内进展风险和预后分层。