摘要
目的:探讨肺腺癌临床及CT特征在预测表皮生长因子受体(EGFR)基因突变中的价值。方法:回顾性分析2012年2月-2018年10月我院经病理证实且行胸部CT扫描及EGFR基因检测的单发肺腺癌患者803例,根据基因检测结果分为EGFR基因突变阳性组(426例,53.05%)和阴性组(377例,46.95%),比较两组临床及CT特征的差异。联合上述有统计学差异的临床及CT特征,建立Logistic回归模型,利用曲线下面积(AUC)判断该模型在预测EGFR基因突变中的效能。结果:(1)临床特征与EGFR基因突变的关系:两组患者年龄无统计学差异(62±10 vs 61±11);女性(69.46%vs 39.03%)及不吸烟患者(66.37%vs 36.16%)EGFR基因突变率显著高于男性及吸烟患者,差异有统计学意义(P均<0.001),而Ⅰ~Ⅱ期与Ⅲ~Ⅳ期患者EGFR基因突变率无统计学差异(57.75%vs 50.83%)。(2)CT特征与EGFR基因突变的关系:在803例患者中,两组肿瘤大小[(3.36±1.83cm) vs (3.79±2.12cm)]差异有统计学意义(P<0.05),且周围型分布(55.28%vs 45.74%)、存在毛刺征(60.45%vs 50.26%)、GGO(66.67%vs 50.87%)、充气支气管征(70.83%vs 49.93%)、血管集束征(76.92%vs 45.39%)、胸膜牵拉征(64.95%vs 39.47%)及双肺多发转移(62.86%vs 51.58%)的肺腺癌EGFR基因突变率较高,而存在含气腔隙(46.67%vs 53.33%)、坏死(33.93%vs 56.15%)、胸腔积液(46.15%vs 55.26%)及胸内淋巴结肿大(48.67%vs 59.87%)的肺腺癌EGFR基因突变率较低,差异均有统计学意义(P均<0.05);在608例增强患者中,EGFR突变组(40.79±23.43)HU与非突变组(35.81±20.72)HU静脉期△CT值差异有统计学意义(P<0.05)。(3)联合临床及CT特征的Logistic回归分析:女性、不吸烟、GGO、充气支气管征、血管集束征、胸膜牵拉征及双肺多发转移为EGFR基因突变的独立预测因子,ROC曲线分析示该回归模型预测EGFR基因突变的AUC为0.771,其敏感度和特异度分别为74.82%、68.53%。结论:肺腺癌的临床及CT特征对EGFR基因突变状态具有重要的预测价值。
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单位重庆医科大学附属第一医院