超声影像组学联合临床特征对乳腺癌新辅助化疗疗效后病理完全缓解的预测价值

摘要

目的 探讨基于乳腺癌病灶的超声影像组学特征联合临床病理特征构建的联合模型预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）后达到病理完全缓解的临床价值。方法 回顾性收集2021年8月～2024年7月蚌埠医科大学第一附属医院160例在术前接受NAC治疗的乳腺癌患者的临床病理资料及超声影像数据。通过超声图像分析，提取影像组学特征，筛选出具有统计学意义的特征用于后续建模。采用多因素logistic回归分析和XGBoost算法，分别构建基于超声影像组学特征、临床病理特征以及两者结合的联合模型，并绘制诺模图。通过ROC曲线下面积（AUC）和决策曲线分析（DCA）评估上述3种模型对NAC疗效的预测效能，采用校准曲线评估联合模型预测结果与实际发生结果的一致程度。结果 在临床病理特征中，雌激素受体（P=0.006）、孕激素受体（P=0.024）及人表皮生长因子受体-2(P=0.034)是NAC疗效的独立预测因子。基于这3种临床特征联合影像组学特征构建的联合模型在预测性能上表现最佳，训练集的AUC值为0.863，高于单一模型。校准曲线的结果显示，联合模型在校准度方面表现良好。决策曲线分析证实该模型在临床应用中能够带来显著的净收益。结论 基于超声影像组学特征和临床病理特征构建的联合模型能够有效预测乳腺癌NAC疗效，为临床决策提供有力支持。该模型具有较高的预测准确性和临床应用价值，有望成为乳腺癌个体化治疗的重要工具。

关键词

乳腺癌 / 新辅助化疗 / 影像组学 / 病理完全缓解