基于双能量CT参数的鼻咽癌诱导化疗反应预测模型的开发

《European Radiology》：Evaluation of induction chemotherapy response using multiphasic dual-energy CT in nasopharyngeal carcinoma

为解决鼻咽癌诱导化疗疗效预测难题，研究人员开展基于双能量CT参数的研究，开发出预测模型，助力精准治疗。

　　本研究旨在开发一种用于筛选适合诱导化疗的鼻咽癌（NPC）患者的预测模型。研究回顾性纳入了2019年5月至2023年12月期间接受多时相增强双能量CT（DECT）检查（包括平扫、动脉期和静脉期扫描）的鼻咽癌患者。通过逻辑回归分析，研究了定量DECT衍生参数与诱导化疗反应之间的关系，并使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估整合关键预测因子的预测模型的性能。研究共纳入294名患者（中位年龄53岁，四分位间距46–59岁，其中224名为男性）。其中，215名为化疗反应者，79名为非反应者。肿瘤的动脉期归一化碘浓度（nIC_arterial）（比值比（OR）0.71，95%置信区间（CI）0.52–0.98，p=0.036）、动脉增强分数（AEF）（OR 1.45，95% CI 1.04–2.00，p=0.026）和细胞外体积分数（ECVf）（OR 0.65，95% CI 0.15–0.87，p=0.019）被确定为化疗反应的独立预测因子。该预测模型在所有参与者中表现出色（AUC=0.803 [95% CI, 0.740–0.864]），在Epstein-Barr病毒DNA（高和低）的亚组分析（AUC：0.761，0.799）以及五种不同化疗方案的亚组分析（AUC，0.773–0.833）中也表现出良好的预测能力。本研究开发的综合预测模型通过整合nIC_arterial、AEF和ECVf来预测诱导化疗的反应，与单独评估各个参数相比，该模型展现出更优越的预测性能。多时相增强双能量CT参数为预测诱导化疗反应提供了一种非侵入性方法，有助于识别可能从诱导化疗中受益的鼻咽癌患者。