一种检测肺癌预后不良高危患者的工具

肺癌是美国男性和女性的第二大常见癌症。它也是男女癌症死亡的主要原因，占全国所有癌症死亡人数的近25%。这就是为什么筛查肺癌是如此重要，尤其是在像终身吸烟者这样的高危人群中。低剂量计算机断层扫描(CT)筛查与肺癌死亡率降低20%相关。然而，低剂量CT也有其局限性，比如对生长缓慢的肺癌的过度诊断可能永远不会对患者造成损害。一项新的研究发表在自然科学报告美国Moffitt癌症中心的研究人员已经表明，利用放射组学可以通过识别早期肺癌患者来改善肺癌筛查，这些患者可能存在预后不良的高风险，因此需要积极的随访和/或辅助治疗。

放射组学是一个不断发展的领域癌症从医学影像中提取非侵入性生物标志物的研究。与循环和基于组织的生物标记物相比，它具有优势，因为放射学特征是根据标准护理成像计算的，反映了整个肿瘤负担，而不仅仅是肿瘤样本。

在这项研究中，莫菲特的研究人员使用了来自国家肺部筛查试验(NLST)的数据，这是一项比较两项的研究肺癌筛查方法:低剂量CT和标准胸透。他们从确诊为NLST的患者身上提取了放射学特征肺癌症。特征，包括大小、形状、体积和纹理特征，从肺癌肿瘤内部和周围(肿瘤周围)计算。然后将患者分成训练和测试队列，并使用非筛查肺癌患者的外部队列进行进一步验证。

“我们的目标是利用放射学特征来开发一个可重复的模型，可以预测肺癌患者的生存结果筛选杰琳Pérez-Morales博士说，她是该研究的主要作者，也是莫菲特大学的博士后。

在分析了去除冗余和不可重复的放射组学特征后，研究人员能够开发出一种模型，该模型可以识别筛查发现的脆弱群体、早期肺癌患者，这些患者生存预后差的风险很高。具体来说，该模型使用两个放射组特征，一个是肿瘤周围的，一个是肿瘤内的，将患者分为三个风险组——低、中、高。高危患者可能患有更具侵袭性的癌症，即使发现较早，仍需要频繁的随访和/或辅助治疗。

“识别可预测的生物标志物，以检测侵袭性癌症或那些可能是缓慢发展和非紧急的是一个至关重要的需求肺癌筛查莫菲特癌症流行病学部门的副成员马修·沙巴特博士说。“我们还需要更多的研究来告诉我们这个模型潜在的转化意义，但它可以通过识别患有侵略性疾病的肺癌患者，同时避免其他患者接受不必要的治疗，从而对拯救生命产生重大影响。”

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