European Radiology:基于高分辨率CT特征预测IA期肺侵袭性腺癌的病理分级

时间:2023-04-19 10:21:24   热度:37.1℃   作者:网络

根据国际肺癌研究协会(IASLC)、美国胸科学会(ATS)和欧洲呼吸学会(ERS)发布的2011年分类系统,侵袭性腺癌(IAC)可分为5种不同的组织学模式(表皮型、尖锐型、乳头型、微乳头型和实体型)。许多研究表明,具有任何高等级组织学模式(微乳头状和实性)的肺腺癌(AC)患者的预后均较差。即使在总体预后良好的IA期肺部AC患者中,高分化模式(HGP)的5年无复发生存率也明显差于非HGP(73% vs 93%,P < 0.001

现阶段肺部AC诊断是否有HGP的金标准是术后标本的病理检查。然而,由于病理冰冻切片和永久切片之间的取样误差,以及冰冻切片对微乳头状和实性形态诊断的低敏感性(分别为37%和69%),迄今为止,对肺腺癌的病理腺癌HGP的检测仍然具有挑战性。因此,术前预测AC有无HGP十分具有临床意义,可以协助临床准确判断病理。

此外,尽管手术切除是治疗早期肺癌的金标准,自1960年以来,肺叶切除是标准的手术方式,但由于认为肺叶下切除术可以保留术后肺功能,因此对肺切除术(楔形切除术或分段切除术)的需求越来越大。多项研究表明,亚肺切除术适用于病变小于2厘米的肺部AC患者和年轻的IA期NSCLC患者。然而,Nitadori等学者评估了734名接受小面积(≤2cm)肺部AC切除术的患者,发现与接受肺叶切除术的患者相比,微乳头型的存在与复发风险更高。在接受完全肿瘤切除的患者中,存在微乳头状或实心模式被认为是局部复发的独立预测因素。这表明,在IA期肺AC患者中,术前识别HGP的存在对决定肺叶切除或亚肺切除有潜在的临床需求。

据我们所知,还没有研究报道将高分辨率计算机断层扫描(HRCT)的特征用于预测IA期IAC的HGP。近日,发表在European Radiology杂志的一项研究根据HRCT特征进行了IA期IAC的HGP预测,有助于为临床诊断提供有价值的风险分层信息。

本项研究回顾性分析了457名病理证实为IA期IAC的患者(来自双中心)的临床、病理和HRCT成像数据(共459个病灶)。根据病理结果中是否存在HGP(微乳头状和实性),将这459个病变分为高级别模式(HGP)(n = 101)和非高级别模式(n-HGP)(n = 358)组。临床和病理数据包含年龄、性别、吸烟史、肿瘤分期、病理类型以及是否有肿瘤通过空气空间扩散(STAS)。CT特征包括病变位置、大小、密度、形状、棘突、分叶、空泡、空气支气管和胸膜牵拉。通过单变量和多变量的逻辑回归分析,筛选出HGP的独立预测因素。根据多变量分析结果,构建了临床、CT和临床-CT模型。 

多变量分析提出了HGP的独立预测因素,包括肿瘤大小(p = 0.001;OR = 1.090,95% CI 1.035-1.148)、密度(p < 0.001;OR = 9.454,95% CI 4.911-18.199)和分叶(p = 0.002;OR = 2.722,95% CI 1.438-5.154)。临床、CT和临床-CT模型预测HGP的AUC值为0.641(95% CI 0.583-0.699)(敏感性=69.3%,特异性=79.2%),0.851(95% CI 0.806-0.896)(敏感性=79.2%,特异性=79.6%),以及0.852(95% CI 0.808-0.896)(敏感性=74.3%,特异性=85.8%)。 


 每个单一变量之间的相关关系热图。深红色表示正相关,深蓝色表示负相关。颜色越深,关系越强

总而言之,IA期IAC的HRCT特征与HGP的存在相关性,其中肿瘤大小、SN和分叶是HGP的独立预测因素。基于HRCT特征的逻辑回归模型发挥了良好的诊断性能,为临床诊断提供了参考,有助于临床评估患者的预后。

原文出处:

Hao Dong,Le-Kang Yin,Yong-Gang Qiu,et al.Prediction of high-grade patterns of stage IA lung invasive adenocarcinoma based on high-resolution CT features: a bicentric study.DOI:10.1007/s00330-022-09379-x

上一篇: European Radiology:如...

下一篇: 北京长峰医院住院部发生火灾,21人不幸去...


 本站广告