CT影像组学评分联合临床特征预测局部进展期胃癌新辅助免疫治疗疗效：基于双中心模型研究

摘要

目的 构建基于CT的影像组学评分，结合临床因素预测局部进展期胃癌患者对程序性死亡受体-1(PD-1)抑制剂联合氟尿嘧啶+亚叶酸钙+奥沙利铂+多西他赛（FLOT）方案的反应性。方法 回顾性分析2019年12月～2024年7月在河南省肿瘤医院接受PD-1抑制剂（信迪利单抗）联合FLOT方案治疗的97例局部进展期胃癌患者，按照7∶3的比例将患者划分为训练集（n=65）和内部验证集（n=32），另选取郑州大学第一附属医院同时期收治的125例局部进展期胃癌患者作为外部验证队列。根据肿瘤消退程度分级（TRG）标准将患者治疗结局分为有效组和无效组。收集患者的影像学和临床数据，使用3D Slicer软件处理并提取影像特征。通过递归特征消除法（RFE）和最小绝对收缩与选择算子（LASSO）算法筛选相关特征，构建影像组学评分（RS）。基于差异具有统计学意义的临床特征和RS影像学特征开发影像模型和临床-影像联合模型，对比两种模型的性能，并利用SHAP分析对其进行解释。基于最佳模型开发网页预测计算器。结果 训练集和内部验证集中治疗有效的患者分别为39例（60.0%）和13例（40.6%）。训练集和内部验证集中较高的BMI(P=0.019)和年龄（P=0.015）在治疗有效组与无效组之间差异有统计学意义。经过特征筛选得到13个相关影像特征融合成RS。模型比较结果显示临床-影像联合模型在训练集、内部验证集和外部验证集均表现出较高的区分能力，其ROC曲线下面积分别为0.90(95%CI:0.83～0.97)、0.92(95%CI:0.82～0.99)和0.94(95%CI:0.91～0.97)。SHAP分析显示RS是重要的预测因子。结论 临床-影像联合预测模型对于局部进展期胃癌患者的治疗效果预测具有潜在价值，基于该模型开发的网页计算器有望为临床医师制定治疗计划提供个性化的辅助工具。

关键词

胃癌 / 影像组学 / 免疫治疗 / SHAP分析

基金资助

河南省医学科技攻关计划省部共建青年项目（SBGJ202103039）