喜报 | CLEAP006研究发表于Liver Cancer
由CLEAP中国中青年肝癌研究协作组发起的CLEAP006研究(SPRIN研究):用肝细胞癌治疗前的影像组学特征预测仑伐替尼联合PD-1抗体治疗的疗效在线发表于Liver Cancer。
复旦大学附属中山医院孙惠川教授为本研究通讯作者,复旦大学附属中山医院徐彬博士为本研究第一作者。
特别感谢为CLEAP006研究(SPRIN研究)提供全程支持的9家诊疗中心。
研究内容原文
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研究内容介绍
研究背景:
仑伐替尼联合PD-1抗体在中晚期肝细胞癌(HCC)患者中具有良好的抗肿瘤效果,但只有约30%的患者能够获得客观缓解。此外,仑伐替尼联合PD-1抗体的3-4级不良反应发生率约为50%,治疗费用也较为昂贵。
本研究建立并验证了基于仑伐替尼联合PD-1抗体治疗前增强MRI上HCC影像组学特征的模型,用于预测中晚期HCC患者接受仑伐替尼联合PD-1抗体治疗后的最佳疗效(best overall response, BOR)能否达到客观缓解(RECIST v1.1)。
研究方法:
本研究回顾性纳入了来自国内9家中心接受仑伐替尼联合PD-1抗体一线治疗的170例患者(图1b)。其中,124例患者来自复旦大学附属中山医院,作为训练集用于建立模型;46例患者来自其他8家中心,作为独立外部验证集用于验证模型。
图1
肿瘤的影像组学特征提取自基线增强MRI的动脉期和延迟期,每个期相各提取了1118个影像组学特征(共计2236个)。
经过一系列特征筛选(图2c)后,研究分别建立了基于临床特征、影像组学特征与融合了临床特征和影像组学特征的模型(图1a),并对3个模型的预测能力进行了比较。此外,还分析了影像组学特征与患者接受仑伐替尼联合PD-1抗体治疗后生存时间(OS和PFS)之间的关系。
图2
研究结果:
三个模型的预测能力见表1和图3(a, b, c, e, f为影像组学特征模型的预测能力,g, h, d, i, j为融合了临床特征和影像组学特征模型的预测能力)。
相比临床特征模型,融合了临床特征和影像组学特征的模型在训练集和验证集上的净重新分类指数(net reclassification index, NRI)分别提高了47.9%(P < 0.001)和41.5%(P = 0.025),提示影像组学特征能够提供临床特征以外的信息用于疗效预测。
表1
图3
影像组学特征与患者接受仑伐替尼联合PD-1抗体治疗后的OS和PFS显著相关(图4)。
图4
结论:
肿瘤基线增强MRI上的影像组学特征能够预测中晚期HCC患者接受仑伐替尼联合PD-1抗体治疗后BOR能否达到客观缓解,能够提供临床特征以外的信息用于疗效预测,并与患者接受联合治疗之后的OS和PFS相关。(点击文末阅读原文查看完整研究内容)
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