光谱CT碘密度图联合影像组学预测食管癌新辅助化疗联合免疫治疗病理完全缓解的价值

摘要

目的：探讨基于光谱CT碘密度图的影像组学模型对食管癌新辅助化疗联合免疫治疗（nCIT）后病理完全缓解（pCR）的预测价值。方法：回顾性纳入2022年10月—2025年1月在郑州大学第一附属医院接受nCIT并手术的129例食管鳞癌患者的临床病理及影像资料，根据肿瘤退缩分级（TRG）分为pCR组和非pCR组。按7∶3比例将患者随机划分为训练集（n=90）与验证集（n=39）。所有患者于nCIT前接受光谱CT增强扫描，测量并计算碘密度、标准化碘密度、有效原子序数及光谱曲线斜率等光谱参数。基于静脉期碘密度图像勾画感兴趣区并提取影像组学特征，使用特征相关性分析结合F检验进行特征筛选，获取最优特征子集。应用单因素及多因素Logistic回归确定pCR的独立预测因子，并基于线性判别分析构建临床模型、光谱模型、组学模型和联合模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线及分类准确度评估各模型预测效能，使用五折交叉验证对训练集各模型进行测试，并在验证集中进行评估。结果：多因素Logistic回归分析显示分化程度、临床N分期及动、静脉期的标准化碘密度（NID_A、NID_V）为pCR的独立预测因子。在训练集中临床模型、光谱模型、组学模型及联合模型的平均AUC值分别为0.66±0.10、0.66±0.07、0.67±0.04和0.85±0.09，平均分类准确度分别为0.69±0.03、0.72±0.08、0.70±0.06和0.88±0.07，联合模型具有最优的诊断效能。在验证集中联合模型的AUC值为0.88，分类准确度为0.79。结论：基于光谱CT碘密度图影像组学特征联合和临床病理特征及光谱参数构建的联合模型，在预测食管癌nCIT后pCR方面表现出良好的性能，有望为个体化治疗决策提供影像学依据。

关键词

食管肿瘤 / 放化疗,辅助 / 体层摄影术,螺旋计算机

基金资助

河南省科技攻关（252102310073）; 郑州市基础研究与应用基础研究项目（2024ZZJCYJ007）