Oncotype DX复发评分的放射基因组学特征能够预测雌激素受体阳性乳腺癌的生存率：一项多队列研究

• 作者: 陈婧（译） 于红（校）
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 国际期刊连线
• 页码范围: 351
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2022.r0301

摘要

影像基因组学探索了影像特征和基因组事件之间的关系，从而揭示了和预后有关的影像特征。然而，这些特征的潜在意义仍然不清楚。目的 为了确定雌激素受体(ER)阳性乳腺癌病人中与OncotypeDX复发评分（RS）相关的术前影像基因组学特征，并评估它们是否是预测新辅助化疗(NAC)疗效和预后的生物标志物。资料与方法 该回顾性研究共包括影像基因组学研发队列、在2016年1月—2019年10月期间获得的术前动态对比增强MRI（DCE-MRI）队列和RS队列。后者用来识别影像基因组学特征。在预后队列中使用多因素Cox回归模型来筛选和总生存期（OS）以及无病进展生存期（PFS）相关的影像特征，以此评估这些特征的预后意义。在2015年8月—2019年3月间建立的治疗队列中使用影像基因组特征来预测NAC的疗效，以此评估这些特征的治疗意义。采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)来评估预测效能。结果 本研究共构建了3个队列，即影像基因组研发队列[130例，年龄（52±10）岁]、预后预测队列[116例，年龄（48±9)岁]和疗效评估队列[135例，年龄(50±11)岁]。结果显示，包括纹理、形态和统计特征的11个影像基因组特征被用来建立预测性RS（R2=0.33，P<0.001)。当RS>29.9时，和较差的OS以及PFS有关（P=0.001和P=0.007）;与RS较低的病人相比，RS较高者对NAC的疗效更好（30.51±6.92∶27.35±4.04，P=0.001）。结合预测性RS和补充特征建立的组合模型可以有效提高NAC疗效的预测效能（AUC，0.85;P<0.001）。结论 与基因组事件相关的影像基因组学特征是预测ER阳性乳腺癌病人NAC疗效和预后的有效生物标志物。