超声影像组学特征联合miRNA-34a表达水平对乳腺癌新辅助化疗患者病理完全缓解的预测能力

摘要

目的 探讨超声影像组学特征联合外周血miRNA-34a表达水平对乳腺癌新辅助化学治疗（NAC）患者病理完全缓解（pCR）的预测能力。方法 选取2019年1月至2023年12月确诊为乳腺癌并接受NAC的93例女性患者为研究对象进行回顾性分析，其中来自上海市第六人民医院53例，东莞市滨海湾中心医院40例。采用实时荧光定量逆转录聚合酶链式反应（qRT-PCR）检测外周血中miRNA-34a的表达水平，并采用Pyradiomics软件从术前超声图像中提取107个影像组学特征。经Spearman秩相关检验、Z-score归一化处理及LASSO回归分析后，筛选出5个关键影像组学特征。分别构建基于miRNA-34a的临床模型、基于影像组学特征的超声影像组学模型以及结合两者的联合模型，并通过K近邻算法（KNN）分类器进行诊断性能评估。结果 单因素分析显示，pCR组miRNA-34a表达水平高于Non-pCR组（P<0.001）。多因素Logistic分析显示，miRNA-34a表达水平升高是乳腺癌NAC患者pCR的独立危险因素（P=0.015）。临床模型在训练组和验证组中的AUC分别为0.787(95%CI 0.547～1.000)和0.764(95%CI0.640～0.888)，超声影像组学模型分别为0.806(95%CI 0.605～1.000)和0.806(95%CI 0.711～0.901)，联合模型的AUC提高至0.875(95%CI 0.712～1.000)和0.875(95%CI 0.792～0.959)。DeLong检验结果显示，联合模型的性能优于单一临床模型（P=0.015）。决策曲线分析进一步证实了联合模型的临床实用性。结论 通过整合miRNA-34a表达水平与超声影像组学特征的联合模型可有效提高对乳腺癌患者NAC后pCR的预测能力，超声影像组学特征与分子标志物之间具有潜在生物学关联，可为个体化治疗提供新的工具和理论依据。

关键词

乳腺癌 / miRNA-34a / 新辅助化疗 / 病理完全缓解 / 超声影像组学 / 联合模型