【摘 要】
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目的:探讨基于磁共振扩散峰度成像（Diffusion kurtosis imaging,DKI）影像组学预测脑胶质瘤总生存期的价值,建立影像组学模型进行风险分层,利用临床特征和分子标志物构建临床基因模型预测脑胶质瘤患者的预后,并联合影像组学模型构建综合预测模型进一步提高预测性能。方法:本研究按照纳入排除标准回顾性分析了我院2012年11月至2019年2月经病理证实的58名脑胶质瘤患者。收集研究对象
【基金项目】
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项目名称:基于影像-病理-基因多组学的脑胶质瘤复发风险精准量化研究（编号:82071893）,项目来源:国家自然科学基金委员会面上项目；
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目的:探讨基于磁共振扩散峰度成像（Diffusion kurtosis imaging,DKI）影像组学预测脑胶质瘤总生存期的价值,建立影像组学模型进行风险分层,利用临床特征和分子标志物构建临床基因模型预测脑胶质瘤患者的预后,并联合影像组学模型构建综合预测模型进一步提高预测性能。方法:本研究按照纳入排除标准回顾性分析了我院2012年11月至2019年2月经病理证实的58名脑胶质瘤患者。收集研究对象的常规磁共振成像及DKI扫描DICOM图像、临床资料、随访时间和分子标志物检测结果。在GE Advanced Workstation 4.4上处理DKI原始图像得到平均峰度（Mean kurtosis,MK）和平均扩散率（Mean diffusivity,MD）参数图,使用ITK-SNAP软件绘制肿瘤感兴趣区并用FAE软件提取影像组学特征。从每个患者的MK和MD图中各提取851个特征,使用z-score、最小绝对收缩与选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）Cox回归方法和Pearson相关分析筛选与患者总生存期（Overall survival,OS）最相关的组学特征。根据特征系数权重进行线性拟合并建立3组影像组学模型（MK组、MD组、联合序列组）,根据影像组学模型的最佳截断值将胶质瘤患者分为高、低危两组进行Kaplan-Meier生存分析,并计算预测1、2、3年生存期的诊断效能和每组影像组学模型的一致性指数（C-index）,得到最佳影像组学模型。采用Cox回归分析探讨临床特征和分子标志物的预后价值,构建临床基因模型并在危险因素的亚组中用最佳影像组学模型进行危险分层,进一步探究影像组学模型的增量价值。最后联合影像组学模型和临床基因危险因素构建综合预测模型,使用列线图进行综合模型可视化,使用校准曲线和C-index评估综合预测模型预测1、2、3年生存期的效能,使用临床决策曲线分析比较不同模型的临床诊断价值。此外,使用5折内部交叉验证解释综合预测模型的泛化性。结果:本研究从MK、MD和联合序列图像中分别筛选了5、5、6个与OS最相关的影像组学特征。Kaplan-Meier生存分析结果显示3组构建的影像组学模型都能将胶质瘤患者分为高危组和低危组,生存曲线的差异具有统计学意义（P＜0.001）。基于联合序列构建的影像组学模型Radioscore＿com的预测能力优于单个序列,预测脑胶质瘤1、2、3年生存期的AUC最高,分别为0.72、0.82、0.84,预测OS取得最高的C-index为0.733（95%CI:0.688-0.779）。单、多因素Cox回归分析结果显示病理分级、治疗方式和O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶（O~6-methylguanine DNA methyltransferase,MGMT）是OS的独立危险因素（P＜0.05）,临床基因Cox回归模型的C-index为0.761（95%CI:0.714-0.808）。Kaplan-Meier生存分析显示不同危险因素分组中根据最佳截断值分组的生存曲线的差异有统计学意义（P＜0.05）,MGMT启动子非甲基化组的结果无统计学意义。最佳影像组学模型联合病理分级、治疗方式和MGMT的综合预测模型预测OS的性能最好,C-index为0.832（95%CI:0.797-0.866）,优于临床基因模型。校准曲线和临床决策曲线分析表明,综合预测模型具有很好的准确性和临床实用性。内部5折交叉验证显示验证组平均C-index为0.804,说明了模型的稳定性。结论:基于DKI图像提取定量特征构建的影像组学模型是脑胶质瘤患者OS的独立危险因素,能将患者进行危险分层。结合影像组学模型、病理分级、治疗方式和MGMT的综合预测模型较临床基因模型提高了预测性能,证明了影像组学在预测脑胶质瘤患者OS的增量价值,并为危险分层提供依据,有望改善胶质瘤患者的临床管理。
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