基于DCE-MRI的瘤内及瘤周影像组学预测HER2阳性乳腺癌新辅助靶向治疗后病理完全缓解的价值

摘要

目的 探讨基于治疗前动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学特征联合临床病理因素，预测HER2阳性乳腺癌新辅助靶向治疗(NAT)后乳腺原发灶病理完全缓解(bpCR)的价值。方法 回顾性分析95例HER2阳性乳腺癌患者的临床及影像资料，根据术后乳腺原发灶病理分为bpCR组(n=43)和非bpCR组(n=52)。提取瘤内及不同范围瘤周影像组学特征，筛选后构建瘤内、瘤周及联合模型，计算影像组学评分(Rad-score)。采用Logistic回归筛选临床-影像独立预测因素，联合Rad-score构建诺莫图模型。结果 最佳瘤周范围为6 mm。联合模型预测效能(AUC=0.854)优于单一模型。多因素分析显示，ER阴性、Ki-67高表达与bpCR概率升高相关，乳腺水肿评分≥2与bpCR概率降低相关(P<0.05)。诺莫图模型在训练集和验证集的AUC分别为0.913和0.889，校准曲线和决策曲线显示模型良好。结论 基于DCE-MRI的瘤内联合最佳瘤周影像组学诺莫图模型能有效预测HER2阳性乳腺癌NAT后乳腺原发灶病理完全缓解(bpCR)，有助于个体化治疗决策。

关键词

乳腺癌 / 人表皮生长因子受体2 / 新辅助靶向治疗 / 影像组学 / 磁共振成像

基金资助

二〇二三年度河南省医学科技攻关计划项目（LHGJ20230528）