Sci Rep:计算机辅助结节评估和风险收益(CANARY)可以促进对肺腺癌EGFR突变状态的非侵入性预测
2017-12-16 xiangting MedSci原创
结节和周围肺的定量CT分析可以非侵入性地预测EGFR突变在肺腺癌结节中的存在。
计算机辅助结节评估和风险收益(CANARY)是定量成像分析软件,用于预测肺腺癌患者的组织病理学分类和治疗后的无病生存率。CANARY通过九个颜色编码基于纹理示例的分布来表征结节。这项研究假设对肿瘤和无肿瘤周围肺的定量计算机断层扫描(CT)分析有助于肺腺癌中临床相关突变的非侵入性鉴别。
研究对象为2006 - 2010年间手术切除的118个肺腺癌肺结节,对靶向突变(50-gene-panel)进行综合性分析,对术前(≤3个月)高分辨率CT(HRCT)进行CANARY分析。使用逐步变量选择的logistic回归来确定突变的预测因子。在118个结节中的106个中鉴定了140个突变。TP53(n = 48),KRAS(n = 47)和EGFR(n = 15)是最常见的。Y(黄色)和G(绿色)样本的组合,周围肺纤维化和吸烟状态是EGFR突变的最佳鉴别因子(AUC分别为 0.77和0.87)。基于CANARY特征,表达TP53的EGFR突变体(n = 5)均预后不好。没有定量的特征与KRAS突变显著相关。
这项探索性分析表明,结节和周围肺的定量CT分析可以非侵入性地预测EGFR突变在肺腺癌结节中的存在。
原始出处:
Ryan Clay, et al. Computer-Aided Nodule Assessment and Risk Yield (CANARY) may facilitate non-invasive prediction of EGFR mutation status in lung adenocarcinomas. Sci Rep. 15 December 2017.
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作者:xiangting
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