Page 62 - 南京医科大学学报自然科学版

第44卷第1期
· 56 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2024年1月

表3 T1CE组学特征联合临床病理特征预测DFS的多变量 疗策略没有纳入磁共振参数 ［16］ 。然而既往研究和
Cox回归分析 本研究结果都表明，相对于临床病理危险因素，
Table 3 Multivariate Cox regression analysis of T1CE 磁共振组学特征预测早期宫颈癌 DFS 具有更高
radiomics signature combining clinical factors 的效能。磁共振组学特征联合临床病理危险因
for predicting DFS
素，可以为早期宫颈癌患者提供更准确的个性化
Characteristics Cohorts HR（95%CI） P
治疗策略。
Histological type Train 2.04（0.95-4.39） 0.07
宫颈癌的磁共振影像组学分析广泛应用于预
（adenocarcinoma） Validation 2.37（0.49-11.43） 0.28
［18］
测淋巴血管间隙浸润 、宫旁侵犯 、淋巴结转移 ［19］
［17］
Lymph node metastasis Train 2.74（1.13-6.63） 0.03
和化放疗监测 ［20］ 。前期有一项研究关注磁共振组
Validation 2.17（0.46-10.25） 0.33
Rad⁃score Train 3.35（1.95-5.77） < 0.01 学在预测早期宫颈癌术后DFS 中的价值 ［14］ ；作者发
Validation 4.23（1.13-15.77） 0.03 现 T1CE 联合 T2WI 的放射组学评分在预测 DFS 中
最优（C⁃指数，0.753），优于临床病理特征（C⁃指数，
全不同。 0.632）或两者组合（C⁃指数，0.714）。然而，该研究并
没有比较其他不同组合的磁共振序列，他们的结果
3 讨 论
与本研究部分结果相似（对于临床病理特征，C⁃指数
本研究比较了不同序列的放射组学评分与临 为 0.641；对于 T1CE+T2WI 的放射组学评分联合临
床病理特征在预测早期宫颈癌 DFS 中的效能。 床病理特征，C⁃指数为 0.739）。本研究中将磁共振
T1CE的放射组学评分与临床病理高危特征（腺癌和 单一或组合序列的放射组学评分效能进行比较时，
淋巴结转移）联合模型是预测DFS的最优模型。 T1CE的放射组学评分预测DFS最优（训练集中C⁃指
NCCN指南里针对宫颈癌的临床预后评估和治 数为0.798；验证集中C⁃指数为0.758）。

Clinical model Radiomics model Combined model
1.00 Train 1.00 Train Train
1.00
0.75
0.75
Survival probability 0.50 Survival probability 0.50 Survival probability 0.75
0.50

0.25
low risk 0.25 low risk 0.25 low risk
P < 0.001 high risk P < 0.001 high risk P < 0.001 high risk
0 0 0
0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100
DFS（months） DFS（months） DFS（months）

1.00 Validation 1.00 Validation Validation
1.00

0.75
0.75
Survival probability 0.50 Survival probability 0.50 Survival probability 0.50
0.75

0.25
low risk 0.25 low risk 0.25 low risk
P=0.012 high risk high risk high risk
0 0 P < 0.001 0 P < 0.001
0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100
DFS（months） DFS（months） DFS（months）
图1 在训练集及验证集中3种模型的生存曲线分析
Figure 1 Kaplan⁃Meier analysis of the three models in the training and validation cohorts