【摘 要】
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研究目的:联合多参数磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）和临床病理特征,筛选乳腺癌新辅助化疗反应的预测因子,建立早期评估新辅助化疗病理完全缓解（pathologic complete response,pCR）的临床预测模型,以期在新辅助化疗早期评估患者对化疗的敏感性,对优化临床治疗方案提供帮助。研究方法:对苏州大学附属第二医院2018年1月-2021年10月收治
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研究目的:联合多参数磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）和临床病理特征,筛选乳腺癌新辅助化疗反应的预测因子,建立早期评估新辅助化疗病理完全缓解（pathologic complete response,pCR）的临床预测模型,以期在新辅助化疗早期评估患者对化疗的敏感性,对优化临床治疗方案提供帮助。研究方法:对苏州大学附属第二医院2018年1月-2021年10月收治的乳腺癌新辅助化疗病例进行回顾性分析,收集临床病理资料及两个周期后的MRI参数,包括肿瘤最长直径、时间-信号强度曲线（TIC）、早期增强比（E90）、最大增强比（Emax）和ADC值,并计算两个周期新辅助化疗前后MRI参数的百分比变化。根据新辅助化疗后的手术病理以Miller-Payne系统为标准分为pCR组和n-pCR组。利用单因素分析临床病理特征、MRI参数与疗效的关系,将有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析中,计算预测模型并在其基础上创建列线图,运用ROC曲线评价各预测因素和该模型的效能并与传统RECIST1.1方法比较。研究结果:本研究共纳入85例乳腺癌新辅助化疗患者,其中pCR组27例,n-pCR组58例。单因素分析显示,两组在年龄、肿瘤直径、ER状态、HER-2、Ki-67、分子分型、Δ最长径%、ΔEmax%、ΔTIC、ΔADC%差异上有统计学意义（P＜0.05）。多因素分析显示,NAC前Ki-67表达（OR=1.086,95%可信区间（1.008,1.171）;P=0.031）、两周期 NAC 后Δ最长径%（OR=0.749,95%可信区间（0.583,0.962）;P=0.024）、ΔEmax（OR=0.933,95%可信区间（0.878,0.992）;P=0.028）、ΔADC%（OR=1.058,95%可信区间（1.005,1.117）;P=0.032）是新辅助化疗疗效的独立预测因素。Ki-67表达、Δ最长径%、ΔEmax%和ΔADC%单独预测化疗疗效的曲线下面积（area under curve,AUC）分别为 0.815、0.835、0.749 和 0.776,传统RECIST1.1评估方法产生的ROC曲线AUC为0.691,预测模型产生的ROC曲线AUC为0.897。本预测模型的最佳截断值为0.395,敏感度为88.9%,特异度为74.2%,阳性预测值为61.6%,阴性预测值为93.4%。结论:联合新辅助化疗前Ki-67、动态增强MRI和弥散加权成像参数可以预测新辅助化疗的pCR。建立的预测模型和列线图对NAC后pCR可能性有较好的预测价值。
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