基于临床参数及CT成像所获得的定量身体成分数据构建结直肠癌预后模型

《BMC Medical Imaging》：Construction of a prognostic model for colorectal cancer based on clinical parameters and quantitative body composition using CT imaging

　　

摘要

研究目的

在结直肠癌患者中，身体成分已被视为与预后相关的个体化影像生物标志物。本研究旨在利用计算机断层扫描获得的定量身体成分数据及临床参数，通过最小绝对值收缩和选择算子回归模型构建联合预测模型，并评估其在接受根治性手术的结直肠癌患者中的预后价值。

材料与方法

这项多中心回顾性研究分析了2017年至2022年间接受手术切除的377例结直肠癌患者。这些患者被分为训练组和验证组。研究使用术前3个月内L3椎体水平和脐部水平的CT图像来量化身体成分。通过LASSO回归和COX比例风险回归确定独立的预后因素，并建立预测 nomogram 模型。模型性能通过C指数、接收者操作特征曲线、校准曲线、决策曲线分析以及外部验证来评估。

研究结果

LASSO回归确定了7个与总生存期和无病生存期密切相关的临床指标。随后结合身体成分指标建立了预测nomogram模型。ROC曲线显示，5年总生存期和无病生存期的曲线下面积分别为0.915和0.882。该联合模型的表现显著优于单独的TNM分期，训练组的5年总生存期AUC为0.915，而TNM分期的AUC为0.788；验证组的相应数值分别为0.910和0.735。校准曲线和决策曲线分析也表明该模型具有很强的预测能力和临床实用性。

结论

基于CT量化身体成分数据及临床指标的联合预测模型能够有效预测结直肠癌的预后，其效果优于单独的TNM分期模型。

临床试验编号

为回顾性研究，无相关试验编号。