基于临床和放射特征的列线图非侵入性预测低级别胶质瘤患者的1p/19q染色体共缺失突变

摘要

目的 1p/19q共缺失突变已被证明是低级别胶质瘤(LGG)患者的良好预后和治疗计划的生物标志物。本研究的目的是建立一个联合临床和磁共振(MRI)放射组学特征的列线图模型来预测1p/19q共缺失状态。方法 回顾性研究了来自癌症影像数据库的2个不同数据集的209名经病理证实的LGG患者。先使用三次插值方法从T2和T1加权后对比MRI重采样数据中提取放射组学特征。然后最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)用于选择特征。我们将独立的临床特征纳入放射组学特征模型并形成一个联合模型(即基于放射组学特征的列线图)。将联合模型的性能与其他两种模型的性能进行了比较,通过接受者操作特征(ROC)分析用于评估模型的性能,并计算临床效用指数(CUI),分析了所选特征的分布和相关性。结果 我们结合mRMR和LASSO分析选择14个最佳放射组学特征来构建放射模型。与单独的放射特征模型相比,结合临床特征和Radscore的列线图联合模型在预测1p/19q共缺失突变方面表现出较好的灵敏度和辨别力(灵敏度:训练队列:0.91,验证队列:0.83;AUC:训练队列:0.93,验证队列:0.93)。CUI显示该模型取得了令人满意的正负值。我们的最终模型在训练集和外部测试集上分别达到了100%和80%的准确率。结论 本研究表明,凭借联合模型可以识别LGG患者的1p/19q共缺失状态。