基于^(18)F-FDG PET/CT代谢参数构建非小细胞肺癌PD-L1表达的列线图预测模型

作     者：郝罗罗 王丽锋 张梦瑶 闫家明 张飞飞 Luoluo HAO;Lifeng WANG;Mengyao ZHANG;Jiaming YAN;Feifei ZHANG

作者机构：内蒙古科技大学包头医学院研究生院包头014040 核工业四一七医院西安710600 内蒙古自治区人民医院呼和浩特010020 

出 版 物：《中国肺癌杂志》 (Chinese Journal of Lung Cancer)

年 卷 期：2023年第26卷第11期

页      面：833-842页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：内蒙古自治区卫生健康科技计划项目(No.202201030)资助 

主　　题：肺肿瘤 ^(18)F-脱氧葡萄糖正电子发射计算机断层扫描 代谢参数 程序性细胞死亡配体1 列线图 

摘      要：背景与目的近年来,程序性细胞死亡受体1 (programmed cell death,PD-1)/程序性细胞死亡配体1 (programmed cell death ligand 1,PD-L1)免疫抑制剂为代表的免疫疗法很大程度地改变了非小细胞肺癌(nonsmall cell lung cancer,NSCLC)的治疗现状。目前PD-L1已经成为了筛选NSCLC免疫治疗获益人群的重要生物标志物,但是如何便捷且准确地检测NSCLC患者PD-L1是否表达是困扰临床医师的难题。本研究旨在基于^(18)F-脱氧葡萄糖(^(18)F-fluorodeoxy glucose,^(18)F-FDG)正电子发射计算机断层扫描(positron emission tomography/computed tomography,PET/CT)代谢参数构建NSCLC患者PD-L1表达的列线图预测模型并评估其预测价值。方法回顾性收集2016年9月至2021年7月内蒙古自治区人民医院收治的155例NSCLC患者的^(18)F-FDG PET/CT代谢参数、临床病理资料及PD-L1检测结果。将患者分为训练组(n=117)及内部验证组(n=38),按照同样的标准另收集本院2021年8月至2022年7月NSCLC患者51例作为外部验证组。然后均根据PD-L1检测结果分为PD-L1+组与PD-L1-组。对训练组患者的代谢参数及临床病理资料进行单因素及二元Logistic回归分析,基于筛选出的独立影响因素构建列线图预测模型。在训练组及内外部验证组中均通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线及临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)来评估列线图模型效果。结果二元Logistic回归分析表明,肿瘤代谢体积(metabolic tumor volume,MTV)、性别及肿瘤直径是PD-L1表达的独立影响因素,然后基于上述独立影响因素构建列线图预测模型。模型在训练组中的ROC曲线显示,曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.769 (95%CI:0.683-0.856),最佳截断值为0.538。内部验证组的AUC为0.775 (95%CI:0.614-0.936),外部验证组的AUC为0.752 (95%CI:0.612-0.893)。校准曲线经Hosmer-Lemeshow检验结果显示,训练组(χ^(2)=0.040,P=0.979)、内部验证组(χ^(2)=2.605,P=0.271)及外部验证组(χ^(2)=0.396,P=0.820)均具有良好的校准度。DCA曲线显示,模型在较大的阈值范围内(训练组:0.00-0.72,内部验证组:0.00-0.87,外部验证组:0.00-0.66)能使患者临床获益。结论基于^(18)F-FDGPET/CT代谢参数构建的列线图预测模型在预测NSCLC患者PD-L1表达中有较大的应用价值。