多模态超声评估肿瘤生物学行为联合系统免疫炎症指数构建乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的前瞻性研究

摘要

目的:探究多模态超声评估肿瘤生物学行为联合系统免疫炎症指数构建乳腺癌新辅助化疗(NAC)疗效预测模型的预测价值。方法:选取98例乳腺癌患者为前瞻性队列研究对象。根据NAC后Miller-Payne分级分为有效组(MP4-5级，n=62)与无效组(MP1-3级，n=36)。所有患者于NAC前接受多模态超声检查，评估肿瘤血流Adler分级、应变率比值(SR)、峰值强度(PI)、达峰时间(TTP)。采用全自动血细胞分析仪检测基于血常规报告中的绝对值参数计算系统免疫炎症指数(SII),NAC后手术病理Miller-Payne分级。多因素Logistic回归(ForwardLR法)建立联合预测模型；ROC曲线分析，计算AUC、敏感度、特异度；Delong检验比较曲线差异。结果:有效组的Adler血流分级、应变率比值及峰值强度均低于无效组(P<0.001)。相反，有效组的达峰时间则高于无效组(P<0.001);有效组的SII、中性粒细胞计数和血小板计数均低于无效组(P<0.05)。相反，有效组的淋巴细胞计数则高于无效组(P<0.001);多因素逻辑回归分析显示，肿瘤直径、Adler血流分级、SR、PI、TTP及SII均是治疗效果的独立预测因素(P<0.05);经多变量调整后，SR、PI及SII仍是治疗效果的独立预测因素(P<0.05);ROC曲线分析显示，SR、PI及SII对疗效失败均具有良好预测价值，联合模型预测效能显著提升。结论:利用多模态超声评价肿瘤生物学特性及SII反映机体免疫炎症状态，二者联合作用于乳腺癌患者的病情判断时能更好地提示疾病的发展趋势及化疗敏感情况。

关键词

多模态超声 / 系统免疫炎症指数 / 乳腺癌 / 辅助化疗 / 疗效 / 预测模型