基于全肿瘤MRI筛选胰腺导管腺癌SMAD4表达影像-生物学标志物
R735.9; 目的 利用包括影像组学特征在内的全肿瘤MRI评价,结合组织病理学和SMAD4表达分析,寻找预测胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)SMAD4表达的影像-生物学标志物.方法 纳入2012年1月至2017年9月复旦大学附属中山医院收治的60例经手术病理证实的PDAC患者.患者术前均用同一台1.5T MRI进行腹部平扫及动态增强检查,并对PDAC进行包括主观评价和影像组学分析的全肿瘤影像学评价.对PDAC进行病理评价,分析SMAD4表达.用最大相关最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,...
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| Published in | 中国临床医学 Vol. 29; no. 3; pp. 346 - 353 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
复旦大学附属中山医院放射科,上海 200032
01.06.2022
上海市影像医学研究所,上海 200032%复旦大学附属中山医院病理科,上海 200032%复旦大学附属中山医院放射科,上海 200032 上海市影像医学研究所,上海 200032 复旦大学附属中山医院厦门医院放射科,厦门 361015 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1008-6358 |
| DOI | 10.12025/j.issn.1008-6358.2022.20212493 |
Cover
| Abstract | R735.9; 目的 利用包括影像组学特征在内的全肿瘤MRI评价,结合组织病理学和SMAD4表达分析,寻找预测胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)SMAD4表达的影像-生物学标志物.方法 纳入2012年1月至2017年9月复旦大学附属中山医院收治的60例经手术病理证实的PDAC患者.患者术前均用同一台1.5T MRI进行腹部平扫及动态增强检查,并对PDAC进行包括主观评价和影像组学分析的全肿瘤影像学评价.对PDAC进行病理评价,分析SMAD4表达.用最大相关最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,mRMR)算法筛选影像组学特征并进行多因素融合建模,获取可能预测SMAD4表达的影像-生物学标志物.结果 SMAD4阳性表达者11例(18.3%)、阴性表达者49例(81.7%).不同SMAD4表达组间性别差异有统计学意义(P=0.012),余临床资料及常规影像学评价指标差异均无统计学意义;SMAD4阴性表达组男性比例明显高于女性(71.4%vs 28.6%).经基于SMAD4表达的全肿瘤影像组学特征单因素筛选,6个影像组学特征进入多因素影像组学特征融合模型.所得最佳子集模型为门脉期_wavelet-HHL_NGTDM_Contrast+T1WI_wavelet-HHL_GLDM_HighGrayLevelEmphasis,BIC值为33.4,ROC曲线下面积为0.92(P<0.001),预测灵敏度为90.9%、特异度为81.6%,组内预测准确度为83.3%.结论 通过包括影像组学特征的全肿瘤MRI评价有望无创获取PDAC病灶SMAD4表达的影像-生物学标志物,具有较好的诊断效能. |
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| AbstractList | R735.9; 目的 利用包括影像组学特征在内的全肿瘤MRI评价,结合组织病理学和SMAD4表达分析,寻找预测胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)SMAD4表达的影像-生物学标志物.方法 纳入2012年1月至2017年9月复旦大学附属中山医院收治的60例经手术病理证实的PDAC患者.患者术前均用同一台1.5T MRI进行腹部平扫及动态增强检查,并对PDAC进行包括主观评价和影像组学分析的全肿瘤影像学评价.对PDAC进行病理评价,分析SMAD4表达.用最大相关最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,mRMR)算法筛选影像组学特征并进行多因素融合建模,获取可能预测SMAD4表达的影像-生物学标志物.结果 SMAD4阳性表达者11例(18.3%)、阴性表达者49例(81.7%).不同SMAD4表达组间性别差异有统计学意义(P=0.012),余临床资料及常规影像学评价指标差异均无统计学意义;SMAD4阴性表达组男性比例明显高于女性(71.4%vs 28.6%).经基于SMAD4表达的全肿瘤影像组学特征单因素筛选,6个影像组学特征进入多因素影像组学特征融合模型.所得最佳子集模型为门脉期_wavelet-HHL_NGTDM_Contrast+T1WI_wavelet-HHL_GLDM_HighGrayLevelEmphasis,BIC值为33.4,ROC曲线下面积为0.92(P<0.001),预测灵敏度为90.9%、特异度为81.6%,组内预测准确度为83.3%.结论 通过包括影像组学特征的全肿瘤MRI评价有望无创获取PDAC病灶SMAD4表达的影像-生物学标志物,具有较好的诊断效能. |
| Author | 丁莺 梁亮 周建军 董行 罗荣奎 曾蒙苏 |
| AuthorAffiliation | 复旦大学附属中山医院厦门医院放射科,厦门 361015;复旦大学附属中山医院放射科,上海 200032;上海市影像医学研究所,上海 200032%复旦大学附属中山医院病理科,上海 200032%复旦大学附属中山医院放射科,上海 200032;上海市影像医学研究所,上海 200032 |
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| Author_FL | ZENG Meng-su DONG Hang LUO Rong-kui DING Ying LIANG Liang ZHOU Jian-jun |
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| DOI | 10.12025/j.issn.1008-6358.2022.20212493 |
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| DocumentTitle_FL | Imaging biomarkers of SMAD4 expression in pancreatic ductal adenocarcinoma: a preliminary study with whole-tumor MRI evaluation |
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| Issue | 3 |
| Keywords | 定量评价 胰腺导管腺癌 磁共振成像 定性评价 肿瘤生物学标志物 |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 中国临床医学 |
| PublicationTitle_FL | Chinese Journal of Clinical Medicine |
| PublicationYear | 2022 |
| Publisher | 复旦大学附属中山医院放射科,上海 200032 上海市影像医学研究所,上海 200032%复旦大学附属中山医院病理科,上海 200032%复旦大学附属中山医院放射科,上海 200032 上海市影像医学研究所,上海 200032 复旦大学附属中山医院厦门医院放射科,厦门 361015 |
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