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肺腺癌患者における上皮成長因子受容体の突然変異の状態と予後を予測するためのF-フルオロデオキシグルコース陽電子放射断層撮影/コンピュータ断層撮影に基づく放射線学的特徴
F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography-based radiomic features for prediction of epidermal growth factor receptor mutation status and prognosis in patients with lung adenocarcinoma.
PMID: 32676320 PMCID: PMC7354130. DOI: 10.21037/tlcr-19-592.
抄録
背景:
肺腺癌患者における上皮成長因子受容体（）の突然変異の状態と予後を予測するために，(F)-フルオロデオキシグルコース陽電子放射断層撮影/コンピュータ断層撮影［(F)-FDG PET/CT］の放射線学的特徴が有効であるかどうかを検討した．
Background: To investigate whether radiomic features from (F)-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography [(F)-FDG PET/CT] can predict epidermal growth factor receptor () mutation status and prognosis in patients with lung adenocarcinoma.
方法:
肺腺癌患者連続144例を対象に、(FFD)-FDG PET/CTと遺伝子検査をレトロスペクティブに解析した。放射線学的特徴と臨床病理学的因子を組み合わせてランダムフォレスト（RF）モデルを構築し、突然変異の状態を同定した。変異型/野生型モデルは訓練群（n=139）で訓練され、独立した検証群（n=35）で検証された。19/21変異部位を予測する第2のRF分類器も構築し、変異サブセット（訓練群、n=80；検証群、n=25）で評価した。全生存期間（OS）を予測するために、放射線医学的スコアと5つの臨床病理学的因子を多変量Cox比例ハザード（CPH）モデルに統合した。モデルの性能を評価するためにAUC（受信機特性曲線下面積）とC-indexを算出した。
Methods: One hundred and seventy-four consecutive patients with lung adenocarcinoma underwent (F)-FDG PET/CT and gene testing were retrospectively analyzed. Radiomic features combined with clinicopathological factors to construct a random forest (RF) model to identify mutation status. The mutant/wild-type model was trained on a training group (n=139) and validated in an independent validation group (n=35). The second RF classifier predicting the 19/21 mutation site was also built and evaluated in an mutation subset (training group, n=80; validation group, n=25). Radiomic score and 5 clinicopathological factors were integrated into a multivariate Cox proportional hazard (CPH) model for predicting overall survival (OS). AUC (the area under the receiver characteristic curve) and C-index were calculated to evaluate the model's performance.
結果:
174人の患者のうち、109人（62.6％）が変異を保有しており、21L858Rが最も多い変異型であった［55.9％（61/109）］。変異部位/野生型モデルは、トレーニング群（AUC、0.77）とバリデーション群（AUC、0.71）で同定された。19/21変異部位モデルは、トレーニング群およびバリデーション群でそれぞれAUCが0.82および0.73であった。CPHモデルのC-indexは0.757であった。変異部位を有する患者の標的治療と化学療法の間の生存期間は有意に異なっていた（P=0.03）。
Results: Of 174 patients, 109 (62.6%) harbored mutations, 21L858R was the most common mutation type [55.9% (61/109)]. The mutant/wild-type model was identified in the training (AUC, 0.77) and validation (AUC, 0.71) groups. The 19/21 mutation site model had an AUC of 0.82 and 0.73 in the training and validation groups, respectively. The C-index of the CPH model was 0.757. The survival time between targeted therapy and chemotherapy for patients with mutations was significantly different (P=0.03).
結論:
(FFD)-FDG PET/CTと臨床病理学的因子を組み合わせた放射線学的特徴は、遺伝子の違いを反映し、突然変異のタイプと予後を予測することができる。
Conclusions: Radiomic features based on (F)-FDG PET/CT combined with clinicopathological factors could reflect genetic differences and predict mutation type and prognosis.
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