肺癌脑转移放射治疗方式及进展

肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，其脑转移发生率高且预后差。近年来随着靶向以及免疫治疗药物相继研制成功，肺癌原发灶局部控制率得以提升，因此对其脑转移的治疗更加关注。放射治疗是肺癌脑转移治疗的重要手段之一，现将肺癌脑转移放射治疗方式及进展进行综述。     

致谢审稿专家

《中国肿瘤临床》秉承“引导创新、关注前沿、突出临床、讲求实用”的办刊宗旨,以为读者提供高质量的学术内容为己任,邀请肿瘤学学科带头人及优秀学者作为审稿专家对每篇稿件进行把关与指导。在此,《中国肿瘤临床》编辑部全体人员对承担2020年第47卷第1期文章审稿工作的专家致以诚挚感谢,其公平、客观、准确、详实的审稿意见使文章质量得到了有效提高。     

创新组方“沙参麦冬汤加减”联合穴位敷贴防治气阴两伤型放射性肺炎45例

目的探讨创新组方"沙参麦冬汤加减"联合穴位敷贴防治气阴两伤型放射性肺炎的临床效果。方法将90例放射性肺炎患者随机分为对照组和观察组,每组45例。对照组予西医常规治疗,观察组在对照组基础上加服创新组方"沙参麦冬汤加减"联合穴位敷贴,14天为1个疗程。对比两组治疗的临床效果,治疗前后评价中医证候积分,观察肺功能变化情况,监测治疗前后血清中肿瘤坏死因子-α(Tumor necrosis factor-α,TNF-α)、转化生长因子-β1(Transforming growth factor-β1,TGF-β1)、白细胞介素-1(Interleukin-1,IL-1)水平,记录并比较两组患者治疗期间不良反应的发生率。结果观察组、对照组的有效率分别为91.11%、73.33%,观察组有效率明显高于对照组(P0.05);组内治疗前后比较,两组患者治疗后的咳嗽、口干、胸膈满闷、咯痰等主要症状的中医证候评分明显降低(P0.05),第1秒用力肺活量、最大肺活量、1秒率及呼气峰流速值水平明显升高(P0.05),血清中TNF-α、TGF-β、IL-1水平明显降低(P0.05);组间治疗后比较,以观察组患者的中医证候评分明显低于对照组,肺功能各指标改善明显优于对照组,血清因子各指标水平明显低于对照组(P0.05);观察组患者不良反应发生率8.88%明显低于对照组的不良反应发生率22.22%(χ~2=11.027,P0.05)。结论创新组方"沙参麦冬汤加减"联合穴位敷贴防治气阴两伤证放射性肺炎具有良好的协同作用,利于减轻患者的临床症状,改善肺功能,降低血清炎症因子表达,且用药安全性高,有一定的临床推广应用价值。     

2013年某油田放射工作人员健康现况调查

为了解低剂量电离辐射对放射工作人员的健康影响。选择某油田167名放射工作人员为调查对象,并对其进行职业健康检查。结果显示,职业健康检查项目异常率排名前3位的依次为B超(40.1%)、血脂(28.7%)、血压(26.9%);与职业相关的项目异常率最高的为白细胞(17.4%),其异常率随工龄的变化呈U型分布,而与性别无关。提示,对放射工作人员既应加强职业病的防治知识培训,亦应注重慢性病的健康教育。     

基于剂量组学预测肺癌患者放射性肺炎发生的研究

目的 探讨剂量组学在预测肺癌根治性放疗患者放射性肺炎发生中的应用潜能。方法 回顾性收集行根治性放疗的314例肺癌患者的临床资料、放疗剂量文件、定位及随访CT图像,根据临床资料及影像学随访资料对放射性肺炎进行分级,提取全肺的剂量组学特征,构建机器学习模型。应用1000次自助抽样法（bootstrap）的最小绝对值收敛和选择算子嵌套逻辑回归（LASSO‐LR）及1000次bootstrap的赤池信息量准则（AIC）向后法筛选与放射性肺炎相关的剂量组学特征,随机按照7∶3划分为训练集及验证集,应用逻辑回归建立预测模型,并应用ROC曲线及校正曲线评价模型的性能。结果 共提取120个剂量组学特征,经LASSO‐LR降维筛选得到12个特征进入“特征池”,再经过AIC向后法筛选,最终筛选出6个剂量组学特征进行模型构建,训练集AUC为0.77（95%CI为0.65~0.87）,独立验证集AUC为0.72（95%CI为0.64~0.81）。结论 利用剂量组学建立的预测模型具有预测放射性肺炎发生的潜力,但仍需继续纳入多中心数据及前瞻性数据进一步挖掘剂量组学的应用潜能。     

不同途径应用糖皮质激素治疗急性放射性肺炎的疗效观察

探讨不同途径使用糖皮质激素治疗急性放射性肺炎的疗效及副作用。选取非小细胞肺癌和食管癌放射治疗后发生的急性放射性肺炎病人126例,在征得患者及其家属同意的情况下进行本次研究,分为试验组与对照组各63例。试验组采用雾化吸入给药,给予地塞米松10mg超声雾化吸入;对照组给予地塞米松10mg静脉滴注。比较不同给药方式的治疗效果和副作用。两组治疗效果无明显差异,无统计学意义(P>0.05)。但采用雾化吸入方式者肺部继发感染率和睡眠障碍率更低。雾化吸入糖皮质激素无创伤,效果好,副作用更少,值得推广。     

应用放射组学和剂量学特征预测食管癌放射治疗后的两年生存情况

  目的  使用放射组学与剂量学特征参数，建立机器学习预测模型，预测食管癌患者放射治疗后两年的生存情况。  方法  回顾性分析2013年1月至2017年12月在天津医科大学肿瘤医院接受放射治疗的食管癌患者共579例。从食管癌患者的放射治疗计划中提取GTV的放射组学和剂量学的特征，使用最大相关最小冗余与人工方法对特征参数进行筛选，分别选取14项放射组学和14项剂量学特征，并将特征变量进行标准化归一至[0, 1]范围。建立支持向量机、逻辑回归和随机森林等机器学习模型，先使用14项放射组学特征，再使用28项放射组学和剂量学混合特征参数进行训练和测试，来预测食管癌放射治疗患者的两年生存情况。  结果  仅使用放射组学特征预测放射治疗后两年生存情况时，支持向量机、逻辑回归和随机森林模型的准确率分别为84.98%、85.92%和84.51%。使用放射组学和剂量学的混合特征参数进行预测时，支持向量机、逻辑回归和随机森林模型的准确率分别为86.32%、83.02%和90.01%。在放射组学特征参数基础上，增加剂量学特征，支持向量机和随机森林模型的预测准确性得到有效提高。  结论  针对支持向量机和随机森林模型，使用放射组学和放射治疗剂量学特征参数放射治疗，可有效提高对食管癌患者放射治疗后两年生存情况预测评估的准确性。