基于MRI与临床病理的联合模型鉴别乳腺癌HER2表达状态的研究

摘要

目的：探讨基于MRI特征与临床病理特征构建的联合模型对乳腺癌HER2表达状态的鉴别价值。方法：回顾性收集2016年9月—2024年10月（两个中心）经病理证实的274例（中心1:149例；中心2:125例）乳腺癌患者的MRI及临床病理资料，根据HER2表达状态分为HER2阳性组和HER2阴性组，评估两组间的MRI特征及临床病理特征的差异。应用多因素Logistic回归分析筛选出独立预测因子，采用受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）、校准曲线及决策曲线分析评估模型对乳腺癌HER2表达状态的鉴别效能。结果：多因素Logistic回归分析结果显示，ADC值（P=0.010）、病灶数目（P<0.001）、PR(P<0.001)及Ki67(P=0.007)是HER2阳性的独立预测因子；影像-临床病理联合模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.783(95%CI:0.717～0.850)、0.773(95%CI:0.670～0.875)。结论：影像-临床病理联合模型可鉴别乳腺癌患者HER2表达状态，为临床提供了一种简便、直观、高效的影像检查手段，为乳腺癌患者的预后评估及HER2阳性乳腺癌患者的个体化诊疗提供了一种便捷的影像评估手段。

关键词

乳腺肿瘤 / 病理学,临床 / 磁共振成像

基金资助

杭州市科技局项目（202204B07）; 浙江省医药卫生科技计划项目（2023KY990）; 杭州市医药卫生科技项目（A20220619）