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利用三维剂量组学特征提高放射性肺炎的预测性能

07月23日

整理：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

对于早期非小细胞肺癌（NSCLC）患者，立体定向放射治疗（SBRT）的总生存（OS）率与手术相当。SBRT目前是无法接受手术治疗的早期肺癌患者的标准治疗方法；然而，有充分的证据表明体内剂量与肺毒性有关，其中放射性肺炎（RP）是最常见的并发症。数据显示，胸部 SBRT 后的 RP 率在 9% 至 49% 之间。

由于技术进步，接受胸部 SBRT 的患者的中位OS率更长，5年OS率约为87%。预测RP对改善此类患者的生活质量具有重要的临床和社会意义。传统的 RP 预测方法采用剂量体积参数，上海交通大学附属胸科医院开展了一项研究，利用三维（3D）剂量组学特征建立了RP预测模型。该模型有助于放射肿瘤学家有效避免和处理RP，改善患者的生活质量，并提高医疗决策的准确性。

研究人员从 140 例肺癌患者的治疗前 CT 中提取了放射组学特征，从剂量-体积直方图（DVH）参数中提取了剂量-体积特征，并从3D剂量分布中提取了剂量组学特征。构建了四种预测模型：（1）CT；（2）CT+DVH；（3） CT+RT剂量；（4）混合模型，CT + DVH + Rtdose，通过极端随机树进行训练来预测症状性 RP。研究评估了准确性、敏感性、特异性和受试者工作特征曲线下面积。

治疗方案与放射性肺炎显著相关

平均随访时间为 7.5 个月（3-13 个月）。 40 例患者（28.57%）在 SBRT 后出现 ≥ 2 级RP。分别有21/70 （30%）、7/27 （25.93）和 12/43 （27.91%）的患者在接受50 Gy/5 fx、50 Gy/4 fx 和 60 Gy/8 fx的 SBRT 后出现 RP。由于处方会影响剂量分布，因此进行卡方检验来研究 RT 模式与 RP 发生率之间的相关性。结果显示，处方方案与 RP 相关（ P < 0.001）。在RP组的3种方案类型中，50 Gy/4 fx方案记录的症状性RP发生率最低，这与既往研究一致。本研究还发现，接受50 Gy/4 fx的患者均未超过患者组的平均剂量，这表明50 Gy 5次分剂量方案可能更有利于治疗较小的肿瘤和/或更好地实现剂量目标。

在临床特征方面，年龄、性别、肿瘤大小、肿瘤位置和组织学等临床因素是模型开发过程中的候选预测因子。然而，这些因素未被纳入最终模型，因为放射组学特征与临床因素之间的相关性大于 0.9。

3D 剂量组学在 RP 预测中发挥重要作用

CT、CT + DVH、CT + Rtdose 和混合模型中测试数据集的 AUC 值分别为 0.791、0.809、0.907 和 0.920。3D剂量组学和混合模型的AUC值和准确性均高于CT模型。此外，CT+Rtdose的预测性能分别优于CT+DVH和CT模型。这表明 3D 剂量组学在 RP 预测中发挥重要作用。

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与放射性肺炎有关的关键3D剂量组学特征

在混合模型中，“ShortRunEmphasis”是最关键的3D剂量组学特征，它代表了剂量分布中辐射剂量的热点集中程度。鉴于“ShortRunEmphasis”与RP呈现负相关，我们可以推断肺部低剂量区域与RP的发生存在某种正相关关系。紧随其后的是“RunVariance”，该特征衡量了剂量分布中运行长度的变化，可视为剂量强度的空间频率波动。监测剂量的动态梯度变化对于定位及预测RP的进展具有潜在价值。结果表明，结合放射组学和剂量组学特征，我们能够更有效地区分有症状的RP高风险和低风险患者，这与过往的一些研究结论相吻合。此外，间质性肺病、肺功能及肺气肿的发展均与RP风险紧密相关。放疗前的CT扫描通过提取放射组学特征，能够直观地揭示肺部体素的纹理特征及其空间异质性，从而帮助我们发现肺部微观病变及潜在的肺功能障碍。既往研究也报道RP的发病率与放射场、处方等因素有关。这些信息可以直接从剂量组学特征中获取。同时，剂量异质性等其他因素也可能是RP的潜在风险因素，值得进一步探究。

小结

该研究通过综合放射组学特征、DVH参数和剂量组学特征，成功构建了一个预测SBRT后症状性RP的模型。分析结果显示，将剂量组学特征和剂量体积参数等全局性数据融入RP预测模型中，显著提升了模型的预测性能。本模型为放射肿瘤学家提供了一个独立的工具，用于预测RP的发生率，并为基于风险评估的放射治疗计划优化提供了有价值的参考依据。

审批编号：CN-137562
过期日期：2024-9-20

参考文献

AH Feng,et al,Improvement of Prediction Performance for Radiation Pneumonitis by Using 3-Dimensional Dosiomic Features.Clin Lung Cancer. 2024 Feb 1:S1525-7304（24）00008-1.doi: 10.1016/j.cllc.2024.01.006.

责任编辑：肿瘤资讯-Yuno
排版编辑：肿瘤资讯-Wendy

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