18F-FDG PET/CT影像组学对肺腺癌患者PD-L1表达水平的预测价值

摘要

目的 探究18F-脱氧葡萄糖(FDG) PET/CT影像组学特征预测肺腺癌患者程序性细胞死亡蛋白配体1(PD-L1)表达水平的临床应用价值.方法 回顾性纳入2017年1月至2019年1月间北京大学肿瘤医院核医学科101例病理确诊且治疗前行18F-FDG PET/CT检查的肺腺癌患者(男43例、女58例,中位年龄60岁).免疫组织化学检测PD-L1表达阳性44例,阴性57例;分为训练组(71例)和验证组(30例).分别提取患者临床病理资料、PET/CT影像组学特征、PET传统代谢参数、CT征象,将其纳入模型,使用过滤法和嵌入法进行特征选择.基于logistic回归、随机森林、XGBoost与轻量梯度提升机(LightGBM),分别进行训练并评估预测效果,优化得出预测PD-L1水平的最佳模型参数及相应受试者工作特征曲线下面积(AUC).结果 对于PD-L1表达,各模型均有一定的预测效果,以LightGBM模型最优,其对阳性和阴性的预测精确率分别为0.85和0.76.将临床资料+CT信息纳入LightGBM,精确率、召回率、F1指数在阳性组和阴性组中分别为0.71、0.67、0.69和0.69、0.73、0.72,准确性为0.70,AUC为0.79;相应地,临床资料+PET预测模型的精确率、召回率、F1指数在阳性组和阴性组中分别为0.79、0.73、0.76和0.75、0.80、0.77,准确性为0.77,AUC为0.80;临床资料+CT+PET预测模型的精确率、召回率、F1指数在阳性组和阴性组中分别为0.85、0.73、0.79和0.76、0.87、0.81,准确性为0.80,AUC为0.83.从最佳预测模型(临床资料+CT+PET)中筛选出的重要特征包括最大标准摄取值(SUVmax)、标准摄取峰值(SUVpeak)、CT特征二维最大径、PET特征_形状伸长、PET特征_灰度共生矩阵相关等.结论 联合临床资料、PET/CT影像组学特征、传统代谢参数可以有效预测PD-L1表达水平,辅助临床筛选免疫治疗获益人群.