European Radiology:基于能谱 CT的列线图食管鳞癌新辅助化疗疗效评价

时间:2025-02-16 12:09:47   热度:37.1℃   作者:网络

食管癌(EC)在全球癌症中排名第八,其发病率在稳步上升。在中国,食管癌(EC)主要是食管鳞状细胞癌(ESCC),具有恶性程度高、治疗反应率低和复发率高的特点。

手术前的新辅助化疗(NAC)或放化疗仍然是局部晚期食管鳞状细胞癌(ESCC)患者的标准治疗方法。新辅助化疗(NAC)可以缩小肿瘤大小、降低分期并提高肿瘤完全切除率,从而改善预后。然而,在临床实践中,并非所有患者对新辅助化疗(NAC)都有积极反应。肿瘤退缩分级(TRG)是判断对新辅助治疗反应的标准,也是生存的重要预测指标。

肿瘤退缩分级(TRG)是基于新辅助化疗(NAC)后肿瘤组织纤维化的量和残余肿瘤的比例。贝克尔(Becker)标准将对新辅助化疗(NAC)的反应性定义为残余肿瘤减少到 10% 以下,由于其较高的预测准确性而被普遍使用。然而,肿瘤退缩分级(TRG)评估是有创的,并且存在滞后性,需要通过手术获取组织标本来进行评估。残余肿瘤超过 10% 的无反应患者可能不会从治疗中获得显著益处,但可能会面临不必要的副作用、经济压力,并且在生存率没有提高的情况下还可能出现肿瘤进展。因此,开发一种非侵入性的、治疗前的标志物来预测食管鳞状细胞癌(ESCC)对新辅助化疗(NAC)的反应,对于优化治疗策略至关重要。

以往的研究表明,肿瘤分期、位置、分化程度和患者的炎症状态可能有助于预测对新辅助化疗(NAC)的反应,但这些发现还需要进一步验证。影像学技术的进步使得磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描 / 计算机断层扫描(PET/CT)成为预测对新辅助化疗(NAC)反应的潜在方法。然而,磁共振成像(MRI)经常受到心脏运动和食管阴影的干扰,并且需要患者高度配合;正电子发射断层扫描(PET)的空间分辨率差且成本高,这些都限制了它们的使用。能谱 CT 是一种先进的成像方式,它基于物质组成提供定量测量,能够增强对细微组织变化的检测。能谱 CT 不需要预先规划或预选双能量扫描模式,也不会增加患者的辐射剂量。先前的研究已经显示了能谱 CT 在食管鳞状细胞癌(ESCC)的诊断、特征描述和评估方面的功效,然而,它在预测食管鳞状细胞癌(ESCC)对新辅助化疗(NAC)反应方面的价值仍不清楚。


最近,发表在European Radiology 上的一篇文章建立了一个基于能谱 CT 的列线图,用于预测局部晚期食管鳞状细胞癌(ESCC)患者对新辅助化疗(NAC)的反应。

本项研究纳入了 172 名食管鳞状细胞癌(ESCC)患者,这些患者在接受新辅助化疗(NAC)前进行了能谱 CT 扫描,随后接受了手术切除。根据术后肿瘤退缩分级(TRG)情况,34%(58 名)的患者对治疗有反应(TRG1),66%(114 名)的患者无反应(TRG2 - 3)。将数据按 7 : 3 的随机比例划分为主要数据集(120 例)和验证数据集(52 例)。测量指标包括非增强期和静脉期(VP)的碘浓度(IC)、标准化碘浓度(nIC)、40keV 下的 CT 值(CT40kev)、70keV 下的 CT 值(CT70kev)、能谱衰减曲线斜率(λHU)以及有效原子序数(Zeff)。同时收集患者的临床病理特征。通过单变量和多变量逻辑回归分析来确定对新辅助化疗(NAC)反应的独立预测因素。利用列线图对模型进行可视化展示,并通过受试者工作特征(ROC)曲线来评估模型的效能。

多变量逻辑回归分析确定了中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、临床分期、静脉期有效原子序数(ZeffVP)以及静脉期标准化碘浓度(nICVP)为对新辅助化疗(NAC)反应的独立预测因素。纳入这四个独立预测因素的列线图,其表现优于单独的能谱 CT 和临床模型,在主要数据集上曲线下面积(AUC)最高可达 0.825(95% 置信区间:0.746 - 0.895),在验证数据集上可达 0.794(95% 置信区间:0.635 - 0.918)(德朗(DeLong)检验:所有 p < 0.05)。

模型包括NLR、临床分期、ZeffVP和nICVP,用于预测ESCC患者的NAC反应

本项研究表明,能谱 CT 模型和临床模型在预测食管鳞状细胞癌(ESCC)患者对新辅助化疗(NAC)的反应方面均有一定作用。将能谱 CT 成像参数与临床病理特征相结合构建列线图,可提高预测的准确性。

原文出处:

Jing Wang,Yueqiang Zhu,Qian Li,et al.Spectral CT-based nomogram for evaluation of neoadjuvant chemotherapy response in esophageal squamous cell carcinoma.DOI:10.1007/s00330-024-11294-2

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