利用剂量-体积、放射计量学和剂量学特征预测肺癌放疗后的放射性食管炎：一项外部验证研究

《Scientific Reports》：Predicting radiation esophagitis after lung cancer radiotherapy using dose-volume, radiomic and dosiomic features: an external validation study

　　

摘要

急性放射性食管炎可能会中断胸部放射治疗，但目前尚不清楚基于影像学和剂量学特征的预测模型是否能在剂量-体积直方图（DVH）指标之外进一步提高预测准确性，以及这些模型在不同医疗机构中的性能是否稳定。我们使用226名福州患者的数据对基于临床、DVH、放射组学和剂量组学因素组合的七个模型进行了内部验证，并用76名厦门患者的数据进行了外部验证，这些模型用于预测≥2级的急性放射性食管炎。研究分别分析了原始食管感兴趣区域（ROI）以及向外扩展3毫米后的等密度区域（ROI）。研究采用了嵌入特征选择的弹性网络逻辑回归方法，并通过包含五个外部折叠和三个内部折叠的嵌套交叉验证来评估模型的开发性能。在外部验证中，仅使用临床因素的模型的AUC为0.650；而结合临床因素和DVH数据的模型的AUC分别为0.802（针对原始ROI）和0.797（针对扩展后的ROI）。观察到最高的AUC值分别出现在结合临床因素和DVH数据以及CT放射组学的模型中，其AUPRC分别为0.602和0.545；然而，在经过Holm校正后，这些模型之间的双样本AUC比较均无统计学意义。基于EQD2的敏感性分析并未显示出相较于物理剂量的显著优势。DVH变量在两种ROI定义下均表现出相对一致的鉴别能力，构成了稳定的预测基础，而较高的外部验证AUC值表明CT放射组学可能具有潜在的互补价值。但由于外部病例数量有限、变量校准问题以及Holm校正后比较结果无显著性，这些模型在临床应用前仍需通过多中心研究进行进一步验证。