基于CT影像学特征的恶性肺纯磨玻璃结节患者病理分型预测模型构建

作者：陈郁; 许华; 刘海; 陈士新^*

来源：国际肿瘤学杂志, 2023, 50(11).

• 肺肿瘤
• 体层摄影术, X线计算机
• 病理学
• 预测

目的构建恶性肺纯磨玻璃结节(pGGN)患者基于CT影像学特征的病理分型预测模型并分析其预测效能。方法回顾性纳入2018年1月—2022年12月于三二〇一医院行手术治疗并具有病理组织学检查结果的肺pGGN患者193例217个病灶, 根据是否为浸润性腺癌划分为浸润性腺癌组(68例患者, 73个病灶)和非浸润性腺癌组(125例患者, 144个病灶);比较两组患者的临床特征资料及CT影像学参数指标;采用logistic多因素回归分析恶性肺pGGN确诊为浸润性腺癌的危险因素;构建恶性肺pGGN病理分型logistic预测模型并利用受试者操作特征(ROC)曲线分析其预测效能。结果浸润性腺癌组与非浸润性腺癌组毛刺征比例分别为34.25%(25/73)和5.56%(8/144);内部血管征比例分别为93.15%(68/73)和18.75%(27/144);空气支气管征分别为67.12%(49/73)和12.50%(18/144), 差异均有统计学意义(χ2=30.93, P<0.001;χ2=108.95, P<0.001;χ2=67.72, P<0.001);浸润性腺癌组结节平扫最大CT值(-527.82±72.95)HU显著高于非浸润性腺癌组(-592.79±86.47)HU, 差异有统计学意义(t=-5.50, P<0.001)。多因素分析结果显示, 毛刺征(OR=8.93, 95%CI为1.99～39.97, P=0.004)、空气支气管征(OR=8.16, 95%CI为2.91～22.86, P<0.001)、内部血管征(OR=48.39, 95%CI为14.81～158.07, P<0.001)、平扫最大CT值(OR=1.01, 95%CI为1.00～1.02, P=0.001)均是恶性肺pGGN确诊为浸润性腺癌的独立影响因素。ROC曲线分析显示, 利用毛刺征、空气支气管征、内部血管征、平扫最大CT值、logistic回归模型P值对于恶性肺pGGN病理分型情况进行预测, 最佳截断值分别为0.50、0.50、0.50、-547.23 HU、0.46, 曲线下面积分别为0.64、0.77、0.87、0.69、0.96, 敏感性分别为34.25%、67.12%、93.15%、82.19%、89.04%, 特异性分别为94.44%、87.50%、81.25%、46.53%、92.36%, 约登指数分别为28.69%、54.62%、74.40%、28.72%、81.40%。结论恶性肺pGGN患者中合并毛刺征、空气支气管征、内部血管征及平扫最大CT值较大者确诊为浸润性腺癌的风险较高;基于毛刺征、空气支气管征、内部血管征及平扫最大CT值构建的预测模型在辅助恶性肺pGGN病理分型鉴别诊断中显示出良好的预测效能。