The Ability of Radiomics from PET/CT in Predicting the Status of PD-L1 Expression and KRAS Mutation in Non-Small Cell Lung Cancer
Creators: name: Zhang, Ruiyun
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2023
Subjects: subject: DDC Classification::6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften :: 61 Medizin und Gesundheit :: 610 Medizin und Gesundheit

description: Abstract: Hintergrund und Ziele Obwohl ICIs bei NSCLC große Erfolge erzielt haben, ist wenig über die Beziehung zwischen dem PD-L1-Expressionsstatus und F18-FDG-PET/CT-Radiomics bekannt. Mit einer höheren Mutationsrate beim Lungenadenokarzinom scheint KRAS seit kurzem medikamentenfähig zu sein. Im Hintergrund der Präzisionsmedizin wird dem klinischen Vorhersagemodell durch die Kombination von F18-FDG-PET-Radiomics, KRAS-Mutationsergebnissen und künstlicher Intelligenz mehr Aufmerksamkeit geschenkt. Diese Forschung wurde durchgeführt, um die Korrelationen zwischen ihnen zu untersuchen. Methoden Geeignete Patienten wurden rückwirkend für die beiden Themen ausgewählt. LIFEx, 3D-Slicer und Pyradiomics wurden verwendet, um den Tumor zu segmentieren und radiomische Merkmale zu extrahieren. In der Studie für PD-L1 wurden eine univariate Analyse und eine multivariate logistische Regression verwendet, um unabhängige Prädiktoren für den PD-L1-Expressionsstatus bei NSCLC und Adenokarzinom separat zu finden. Die Fläche unter der Kurve (AUC) von Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurven wurde verwendet, um die Fähigkeit von Variablen und ihre Kombination bei der Vorhersage der PD-L1-Expression zu vergleichen. In der Studie zur Vorhersage der KRAS-Mutation wurden Datensätze zufällig in drei Untergruppen aufgeteilt, einen Trainingssatz, einen Validierungssatz und einen Testsatz. Die Merkmalsauswahl wurde durch den Mann-Whitney-U-Test, den Spearman Rangkorrelationskoeffizienten und RFE durchgeführt. Die logistische Regression wurde verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Dann wurden die Modelle durch ROC-Kurven verglichen und durch Kalibrierungsplots und DCA-Kurven bewertet und durch Nomogramm dargestellt. Ergebnisse und Beobactungen Von 58 NSCLC-Patienten wurden 41 als Adenokarzinom diagnostiziert. Keine der klinisch pathologischen Variablen korrelierte mit der PD-L1-Expression in den beiden Gruppen. In der multivariaten logistischen Regression wird das PET-Radiomic-Merkmal GLRLM_LGRE (Odds Rate (OR): 0,300 vs. 0,114, 95 % Konfidenzintervall (KI): 0,096–0,931 vs. 0,021–0,616, bei NSCLC bzw. Adenokarzinom) und das CT-Radiomic-Merkmal GLZLM_SZE (OR : 3,338 vs. 7,504, 95 %-KI: 1,074–10,375 vs. 1,382–40,755, bei NSCLC bzw. Adenokarzinom) waren unabhängige Prädiktoren für den PD-L1-Status. Nach Anpassung von Geschlecht und Histologie in der gesamten NSCLC-Gruppe blieb das PET-Radiomic-Merkmal GLRLM_LGRE (OR: 0,282, 95 %-KI: 0,085–0,936) ein unabhängiger Prädiktor für den PD-L1-Status. Bei Anpassung an das Geschlecht in der Adenokarzinomgruppe blieben das PET-Radiomic-Merkmal GLRLM_LGRE (OR: 0,115, 95 %-KI: 0,021–0,631) und das CT-Radiomic-Merkmal GLZLM_SZE (OR: 7,343, 95 %-KI: 1,285–41,965) mit der PD-L1-Expression assoziiert. 163 Vorhersagemodelle wurden gemäß jeder ursprünglichen Merkmalsgruppe und ihren Kombinationen erstellt. Nach Modellvergleichen wurde das Modell mit den höchsten Vorhersagefähigkeiten einschließlich wHLH_fo_IR, wHLH_glrlm_SRHGLE, wHLH_glszm_SAHGLE und Rauchergeschichte identifiziert. Das Modell erreichte AUCs von 0,731 (95 % KI: 0,619–0,843), 0,750 (95 % KI: 0,248–1,000) und 0,750 (95 % KI: 0,448–1,000) im Training, der Validierung und den Testsätzen. beziehungsweise. Die Kalibrierung zeigte keinen Unterschied zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten in den beiden Datensätzen (P = 0,377 und 0,861). DCA-Kurven unseres Modells zeigten eine höhere Leistung in Abhängigkeit von der KRAS-Mutationsrate. Schlussfolgrungen NSCLC mit PD-L1-Expression zeigen eine höhere Tumorheterogenität, und einzelne heterogenitätsbezogene 18F-FDG-PET-und CT-Radiomic-Merkmale zeigten eine gute Fähigkeit, den PD-L1-Expressionsstatus nicht-invasiv vorherzusagen. Unser Modell, das PET-Radiomics und maschinelles Lernen kombiniert, zeigte eine vielversprechende Fähigkeit, den KRAS-Mutationsstatus bei therapienaiven Lungenadenokarzinomen vorherzusagen. Es könnte ein hilfreiches klinisches Werkzeug sein, um den KRAS-Mutationsstatus zusätzlich zur Biopsie-Probenahme nicht-invasiv zu untersuchen.