European Radiology:MRI纹理分析在预测软组织肉瘤放化疗反应方面的价值

时间:2023-04-17 10:14:35   热度:37.1℃   作者:网络

软组织肉瘤(STS)是一种相对罕见的间质来源的恶性肿瘤,占所有恶性肿瘤的1%。现阶段,保留肢体的广泛切除术结合新辅助或辅助放疗是非转移性STS的首选治疗方法,其生存效果与截肢相似,但生活质量要好得多。随着SR-2随机对照试验结果的公布,新辅助RT正在成为主流的治疗方式,因为该技术的辐射剂量较低目标体积较小,而且不可逆转的后期毒性较小。然而,单纯术前RT的疗效通常并不令人满意,STS中常见的血管迂曲和高度增生是放疗耐药的主要原因。据报道,只有约8-10%的患者在新辅助放疗后能达到病理完全反应(pCR)。同时,酪氨酸激酶抑制剂(TKIs)可以选择适当的靶点,如血管内皮生长因子受体(VEGFR)、血小板衍生生长因子受体(PDGFR)和干细胞因子(SCF)受体/c-kit,以阻断肿瘤相关的信号通路,使血管正常化改善肿瘤的氧合。因此,RT和靶向治疗的结合可以将pCR率提高到约20%至30%。已有研究表明,获得pCR的患者有较好的长期预后。因此,如果能通过无创的诊断方式高度准确地预测STS新辅助RT加靶向治疗后的pCR状态,将对临床有很大帮助。

然而,STS新辅助治疗的最佳疗效评价标准仍不清楚。作为实体瘤最普遍采用的临床评价标准,实体瘤的反应评价标准(RECIST)1.1版对STS的表现并不理想,因为STS的体积变化受坏死、瘤内出血、囊性变等潜在因素影响,与疗效没有必然联系。一些研究试图用发病时的AJCC分期来预测pCR,但收效甚微。最近发表的Choi标准通过增加增强扫描的信号或密度变化,为早期反应评估提供了新的视角;但是,由于报告和病人的数量有限,Choi标准对STS仍然没有结论。

磁共振成像(MRI)具有较高的组织分辨率,被公认为是治疗STS最准确的方式。纹理分析(TA)可以从医学图像中提取和计算像素或体素的灰度变化,并分析图像的定量特征以反映肿瘤组织的深层异质性TA在STS的病理分级和预后预测以及良性和恶性软组织肿块的鉴别上显示出一定的价值。从疗效的角度看,最近的一些研究显示,通过结合多个时间点的放射组学特征对STS的新辅助RT和/或化疗的疗效有良好的预测性能。

然而,目前还没有关于基于MRI的放射组学对接受新辅助RT和靶向治疗的患者的预测准确性的研究。近日,发表在European Radiology杂志的一项研究结合了全面的MRI序列来预测新辅助RT和TKI对STS的pCR状态,并比较了研究提出的模型与RECIST 1.1标准和AJCC分期预测性能的差异。

本项研究纳入了30名四肢或躯干STS患者,所有患者都接受了新辅助治疗前后的MRI检查,从中提取了整个肿瘤的纹理特征,包括T1加权脂肪饱和度和增强(T1FSGd)、T2加权脂肪饱和度(T2FS)和扩散加权成像(DWI)序列及其相应的视扩散系数(ADC)图。根据术后病理结果,将患者分为病理完全反应(pCR)组和非pCR(N-pCR)组。pCR被定义为术后病理残留的肿瘤细胞少于5%。Delta特征被定义为从新辅助治疗前到新辅助治疗后MRI的纹理特征变化的百分比。在数据还原和特征选择后,使用逻辑回归法建立预测模型。进行ROC分析以评估诊断性能。 

30名患者中有5名(16.7%)达到pCR。Delta_Model(AUC 0.92)比Pre_Model(AUC 0.78)和Post_Model(AUC 0.76)有更好的预测能力,并优于AJCC分期(AUC 0.52)和RECIST 1.1标准(AUC 0.52)。Combined_Model(前、后和delta特征)的预测性能最好(AUC 0.95)。 


 四个模型中pCR和N-pCR组之间的RadScore分布。密度宽度表示RadScore的频率。每个方框中的中线表示RadScore的中位数,方框的下界和上界分别表示第一和第三四分位数

本项研究表明,与RECIST 1.1标准和AJCC分期相比,基于MRI的多序列全肿瘤纹理分析可以很好地预测STS患者新辅助治疗加靶向治疗后的pCR状态。具有多个时间点特征的综合预测模型显示出最好的预测效果,其次是Delta_Model。对pCR的预测将有助于临床医生制定个性化的临床治疗策略。
原文出处:

Lei Miao,Ying Cao,LiJing Zuo,et al.Predicting pathological complete response of neoadjuvant radiotherapy and targeted therapy for soft tissue sarcoma by whole-tumor texture analysis of multisequence MRI imaging.DOI:10.1007/s00330-022-09362-6

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