基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态

YANG Taotao; WANG Xianqi; CHEN Cancan; YAN Wanying; WANG Dawei; XIONG Kunlin; SUN Zhiyuan; CHEN Wei

doi:10.16016/j.2097-0927.202411024

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基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态

Clinical Medicine | 更新时间：2025-04-25

- 基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态
- Journal of Army Medical University Vol. 47, Issue 8, Pages: 847-857(2025)
- 作者机构：
  
  1.陆军军医大学（第三军医大学）第一附属医院放射科，重庆
  2.推想医疗科技股份有限公司，北京
  3.陆军特色医学中心（第三军医大学大坪医院）放射科，重庆
  4.东部战区总医院放射诊断科，江苏南京
- 作者简介：
  
  CHEN Wei， E-mail： landcw@tmmu.edu.cn
- 基金信息：
  
  the Key Joint Medical Research Project of Chongqing Science and Technology Commission and Chongqing Health Commission(2023ZDXM008)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202411024
  CLC： R394.3;R734.2;R814.42
- Received：05 November 2024，
  
  Revised：09 January 2025，
  
  Published：30 April 2025
- 稿件说明：
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杨涛涛,王显棋,陈灿灿,等.基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态[J].陆军军医大学学报,2025,47(08):847-857.

YANG Taotao,WANG Xianqi,CHEN Cancan,et al.Prediction of EGFR mutation status in non-small cell lung cancer based on CT radiomic features combined with clinical characteristics[J].J Army Med Univ,2025,47(08):847-857.
杨涛涛,王显棋,陈灿灿,等.基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态[J].陆军军医大学学报,2025,47(08):847-857. DOI：10.16016/j.2097-0927.202411024.

YANG Taotao,WANG Xianqi,CHEN Cancan,et al.Prediction of EGFR mutation status in non-small cell lung cancer based on CT radiomic features combined with clinical characteristics[J].J Army Med Univ,2025,47(08):847-857. DOI：10.16016/j.2097-0927.202411024.

摘要

‍

目的

探究基于胸部CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer， NSCLC）表皮生长因子受体（epidermal growth factor receptor， EGFR）基因突变的预测价值。

方法

采用病例对照研究的方法，收集2013年1月至2023年10月3家医疗中心放射科1 070名NSCLC患者的临床信息和CT图像。其中陆军军医大学第一附属医院719名NSCLC患者按照7∶3的比例随机分成训练集、内部验证集；东部战区总医院173名患者、陆军特色医学中心178名患者分别作为外部验证集1、外部验证集2。使用最小绝对收缩和选择算子回归筛选最佳影像组学特征，构建影像组学模型；以单因素及多因素Logistic回归筛选EGFR突变相关的临床特征，构建临床模型；联合影像组学特征及临床特征构建综合模型。3种分类模型均采用随机森林（random forest， RF）的机器学习方法进行建模。采用曲线下面积（AUC）、准确率、敏感度和特异度评价模型预测效能。绘制校正曲线以评估综合模型的拟合优度，决策曲线评估模型的临床应用价值。

结果

影像组学模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2中的AUC值分别为0.762 4（95%

： 0.692 4~0.825 1）、0.745 4（95%

： 0.671 1~0.814 3）和0.724 7（95%

： 0.639 7~0.801 6）；临床预测模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.691 7（95%

： 0.627 9~0.757 6）、0.652 5（95%

： 0.576 7~0.729 1）和0.779 2（95%

： 0.712 5~0.847 3）；基于临床特征和影像组学特征构建的综合模型预测效能值最佳，其在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.818 0（95%

： 0.757 7~0.874 3）、0.782 4（95%

： 0.7031~0.848 2）和0.796 6（95%

： 0.718 1~0.868 6）。校准曲线提示综合模型拟合度较好，决策曲线提示综合模型具有较好的净收益。

结论

结合胸部CT影像组学特征与临床特征构建的综合模型在预测NSCLC EGFR基因突变的多中心数据集中表现出更好的预测性能，有助于帮助临床制定治疗策略。

Abstract

关键词

Keywords

references

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