多期肿瘤-瘤周DCE-MRI影像组学联合传统特征术前预测乳腺癌肿瘤浸润淋巴细胞水平的双中心验证研究

《BMC Medical Imaging》：Preoperative prediction of breast cancer tumor-infiltrating lymphocytes levels with multiphase tumoral–peritumoral DCE-MRI radiomics and conventional features

　　

摘要

背景

肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）是乳腺癌免疫微环境的生物标志物，与治疗反应和预后相关，但其评估主要依赖手术组织病理学。我们旨在开发并验证一个术前模型，该模型结合多期肿瘤-瘤周DCE-MRI影像组学与传统特征来预测TIL水平。

方法

这项回顾性双中心研究纳入495例患者，这些患者术前接受了乳腺DCE-MRI检查，随后以手术切除作为初始治疗。TIL在手术标本上进行评估，采用先前乳腺MRI基础TIL研究中常用的预设10%截断值。来自六个DCE-MRI期相的肿瘤和3毫米瘤周区域的影像组学特征与临床、语义MRI和活检衍生特征相结合。模型性能通过区分度、校准度、增量价值和临床效用进行评估，并使用Shapley加性解释（SHAP）分析评估特征贡献。

结果

联合模型在训练集、内部验证集和外部验证集分别达到AUC 0.882（95%置信区间[CI]：0.840–0.920）、0.777（95% CI：0.672–0.866）和0.738（95% CI：0.637–0.826）。在外部验证中，联合模型较传统模型显示显著的综合判别改进（IDI）（IDI = 0.105，P = 0.005），较肿瘤-瘤周模型（IDI = 0.098，P = 0.001）。决策曲线分析显示，在大多数评估的阈值概率上具有更大的净收益。SHAP分析确定晚期瘤周影像组学特征是TIL估计的主要预测因素。

结论

将多期肿瘤-瘤周DCE-MRI影像组学与传统术前特征相结合，显示出预测TIL水平的潜力，其中晚期瘤周特征主导预测性能。该模型提供了一种有前途的术前工具，用于免疫相关风险分层和个体化多学科治疗规划。