免疫检查点抑制剂相关肺炎患者临床与胸部CT特点

目的探讨免疫检查点抑制剂相关肺炎(CIP)的临床和胸部CT特点及炎症转归。方法回顾性分析2017年8月至2021年4月中国医学科学院肿瘤医院收治的恶性肿瘤患者中38例CIP患者的临床和影像资料, 随访观察炎症转归情况。结果 38例CIP患者自免疫检查点抑制剂(ICIs)用药至发生CIP的中位时间为72.5 d, 22例患者于用药后3个月内发生CIP。24例肺癌患者中位CIP发生时间为54.5 d, 早于非肺癌患者(119.0 d), 但差异无统计学意义(P=0.138)。34例(89.5%)患者发生CIP时伴有症状, 常见症状包括咳嗽(29例)、呼吸困难(27例)。CIP胸部CT炎症分布表现为不对称分布31例, 对称分布7例。24例肺癌患者中, 16例炎症主要分布在肺癌原发灶同侧, 8例呈全肺弥漫分布。磨玻璃影(37例)和实变(30例)为常见的影像表现。CIP分类以机化性肺炎型最多见(15例)。在30例随访时间>1个月的患者中, 17例CIP完全吸收(完全吸收组), 13例部分吸收或稳定(未完全吸收组)。完全吸收组中位CIP发生时间为55 d, 短于未完全吸收组(128 d, P...     

非小细胞肺癌放疗患者发生放射性肺炎的危险因素分析及血清sCD163对RP的诊断价值

目的 探讨非小细胞肺癌(NSCLC)放疗患者发生放射性肺炎(RP)的危险因素及血清可溶性清道夫受体分化抗原163(sCD163)对RP的早期诊断价值.方法 选取接受放疗的NSCLC患者130例,根据患者有无发生RP将患者分为RP组(n=38)和非RP组(n=92),分析非小细胞肺癌(NSCLC)患者放疗后放射性肺炎(R...     

基于影像组学与生物等效剂量组学的放射性肺炎预测研究

目的结合影像组学和剂量组学特征, 采用机器学习方法构建放射性肺炎的预测模型。方法回顾性分析2019—2021年在本院接受放疗的88例非小细胞肺癌患者。将肺组织-临床靶区的区域作为感兴趣区域, 从该区域的CT图像和剂量分布中提取影像组学和剂量组学特征。利用2 Gy/次等效剂量(EQD2)模型将物理剂量转换为生物等效剂量, 并从中提取基于EQD2的剂量组学特征。将影像组学结合剂量组学、影像组学结合生物等效剂量组学特征分别输入11个不同的分类器构建预测模型, 并采用五折交叉验证法完成分类实验。受试者工作特性曲线下面积(AUC)值被用来评价模型的有效性。结果两种模型都可以很好地预测放射性肺炎的发生, 两种算法下影像组学结合生物等效剂量组学模型的平均AUC值均更高(0.77±0.06∶0.85±0.03, 0.76±0.09∶0.85±0.05, 均P<0.05)。结论基于影像组学和生物等效剂量组学的多模态组学方法能够更加有效地预测放射性肺炎的发生, 为临床肺癌患者的放疗提供指导。     

CBCT影像组学联合构建Nomogram模型预测食管癌放疗患者放射性肺炎

目的:通过对放疗疗程中不同时段CBCT图像的影像组学分析,寻找早期定量预测食管癌放疗放射性肺炎(RP)的参数,结合临床特征和肺剂量体积参数建立联合Nomogram模型并探讨这一模型对食管癌RP的预测价值。方法:回顾分析2017—2019年间临床资料、剂量学参数、CBCT图像资料完整的96例胸中段食管鳞癌调强放疗患者资料...     

CT图像影像组学特征参数变化与放射性肺炎的相关性研究

目的 应用影像组学技术分析发生放射性肺炎(RP)的肺癌患者定位及复位CT图像特征参数变化,筛选与RP发生密切相关的指标。方法 选取放疗后经过随访发生2级及以上RP的肺癌患者31例,获取其放疗前的定位CT图像和经过40 Gy放疗后的复位CT图像,将患侧肺和健侧肺设置为提取参数的ROI,在完成正常肺组织自动分割后,使用IBEX软件进行radiomics特征参数的提取,比较这些特征参数在定位和复位CT图像中的差异。结果 (1)每个时段的单侧肺分别提取了86个有效参数指标;(2)放疗前患侧肺和健侧肺差异有统计学意义的参数指标有22个;(3)复位CT中健侧肺和患侧肺差异有统计学意义的参数有12个;(4)患侧肺放疗前后差异有统计学意义的参数有28个;(5)健侧肺放疗前后差异有统计学意义的参数有28个。结论 在发生RP的肺癌患者中,部分CT影像组学特征在定位和复位CT间差异显著,对这些指标动态变化的追踪分析具有预测RP发生的潜在优势。     

利用放射组学模型预测肺癌和食管癌患者发生放射性肺炎的研究

目的 分析探讨肺癌和食管癌易患放射性肺炎(RP)患者的放射组学共同特征,建立能够同时预测两种肿瘤放疗后发生RP的预测模型。方法 回顾性分析行根治性放疗的Ⅲ期肺癌和Ⅲ期食管癌各 100例,依据随访影像学资料及临床信息进行RP分级,并收集其定位CT图像,将全肺作为感兴趣区域进行放射组学特征的提取,分析与RP相关的放射组学特征及临床、剂量学特征,利用机器学习进行模型构建。结果 提取出放射组学特征1691个,肺癌和食管癌患者经过方差分析、最小绝对值收敛和选择算子降维后与RP相关的放射组学特征分别为8个和6个,其中相同的参数为5个。使用随机森林构建预测模型,将肺癌和食管癌分别交替作为训练集和验证集,食管癌和肺癌作为独立验证集曲线下面积分别为0.662和0.645。结论 构建肺癌和食管癌患者发生RP的共同预测模型是可行的,但还需进一步扩充样本量,并且纳入临床和剂量学参数增加其准确度、稳定性和泛化能力。     

影像组学在局限期小细胞肺癌脑预防照射优化中的价值

目的探讨治疗前胸部增强CT影像组学模型对局限期小细胞肺癌(LS-SCLC)脑转移的预测能力以及指导个体化预防性脑照射(PCI)的价值。方法回顾性分析2012年1月至2018年12月在山西省肿瘤医院经病理确诊为小细胞肺癌及影像学检查确定为局限期患者资料97例。基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)Cox与相关性检验筛选与LS-SCLC脑转移显著相关的影像组学特征构建模型, 使用校正曲线、受试者操作特征曲线下面积(AUC)、内部5折交叉验证、决策曲线分析(DCA)与整合布莱尔评分(IBS)评估影像组学模型的预测效能与临床获益, 使用Kaplan-Merier曲线和log-rank检验绘制生存曲线和评估组间差异。结果提取出影像组学特征1272个, 使用LASSO Cox回归和相关性检验筛选特征, 最后通过8个与LS-SCLC患者脑转移发生相关的影像组学特征构建影像组学模型。影像组学模型预测LS-SCLC患者1年与2年脑转移的AUC分别为0.845(95%CI为0.746～0.943)和0.878(95%CI为0.774～0.983)。5折内部交叉验证、校正曲线、DCA以及IBS显示模型有...     

放射性肺炎临床相关预测因素的研究进展

放射性肺炎(RP)作为胸部放疗最常见的不良反应,通常发生在放疗开始后3个月内。RP不仅直接导致患者肺功能和生活质量的下降,而且限制了处方剂量的给定和放疗计划的实施,影响放疗疗效,严重时甚至导致患者死亡。目前有大量研究致力于探索预测RP的因素,本综述就其中与临床相关的预测因素进行分类阐述,包括剂量学参数、外周血细胞及细胞...     

中国肺癌患者真实世界免疫检查点抑制剂相关性肺炎的流行病学分析

背景和目的:临床研究中免疫检查点抑制剂相关性肺炎(checkpoint inhibitor-related pneumonitis,CIP在程序性死亡[蛋白]-1(programmed cell death-1,PD-1)和程序性死亡[蛋白]配体-1(programmed cell deathligand-1,PD-L1)抑制剂引起的免疫相关不良反应(immune-related adverse event,irAE)致死原因中排第一位,而真实世界CIP的流行病学情况缺乏大宗人群研究报道。本研究旨在了解中国真实世界中肺癌免疫治疗的CIP发病率,并进一步总结其特征、治疗现状和转归。方法:回顾并收集2019年1月—2021年9月在广州医科大学附属第一医院和同济大学附属上海市肺科医院首诊肺癌且接受了免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitor,ICI)治疗的患者基本临床信息,以及CIP患者肺炎的发生时间、等级、治疗方案和转归。总结CIP在研究队列以及各亚组CIP的发病率、发病特点、危险因素以及CIP患者接受免疫抑制治疗的临床现状以及转归。结果:共纳入2031例免疫...     

42例免疫检查点抑制剂相关肺炎的CT影像分型研究

目的 探讨免疫检查点抑制剂相关肺炎(CIP)的CT影像特征。方法 回顾性分析CIP患者的胸部CT检查图像、临床诊疗经过和随访结果,进行影像学分型,总结各分型特征,分析与其他肺部病变的鉴别要点。结果 2016年9月1日至2022年12月31日,1354例恶性肿瘤患者在本院肿瘤科接受免疫检查点抑制剂单药或联合治疗,共发生CIP 42例,发生率为3.1%(42/1354),共9例患者死亡,死亡率为0.7%(9/1354)。根据CT影像将CIP分为5种类型：磨玻璃型(10例)、斑片型(16例)、肺实变型(2例)、网格型(3例)和混合型(11例),各分型具有特征性的影像表现并有不同的临床转归,需要与感染性肺炎、肿瘤进展、放射性肺炎等相鉴别。结论 CT影像特征有助于CIP的早期诊断,预测激素敏感性和判断预后。     

放射性肺炎预测因素的相关性研究

目的前瞻性研究转化生长因子(TGF-β_1)、V_(20)及肺功能与放射性肺炎(RP)的关系,并建立放射性肺炎预测指数模型。方法121例符合研究条件的食管癌及肺癌患者接受15 MV X线常规胸部照射D_T60～68 Gy分30～34次42～46d完成。放疗前均行胸部CT扫描,并经三维TPS生成DVH图,得出V_(20)。放疗前、放疗第20天以及放疗结束时,均行血清TGF-β_1检测及肺功能(PFTs)测定。根据增强CT结合临床症状诊断RP。结果121例中32例发生了RP。Logistic回归模型分析结果显示,V_(20)和TGF-β_1比率对RP的发生有影响,V_(20)≥30%者较易发生RP,TGF-β_1比率≥1者较易发生RP。肺功能差者与肺功能正常者相比,发生RP的概率无差别(P=0.079)。预测方程为PI= 2.941×TGF-β_1比率 2.141×V_(20)-FEV_1/FVC,121例的PI中位值为2.89(1.7～6.8)。按PI值将其划分为预后好组(55例,PI<2.8)、预后中组(37例,2.8≤PI<4.5)、预后差组(29例,PI≥4.5)。在自身样本中的符合率为79.6%。结论TGF-β_1比率与放射物理因素V_(20)的有机结合对放射性肺炎发生有一定预测作用。PI方程可定量确定发生放射性肺炎的高危人群,并在决定某种放疗方案时前瞻性地预测放射性肺炎发生概率及程度。     

影像组学在宫颈癌中的研究进展

目的 总结影像组学在宫颈癌诊疗方面的应用进展。方法 应用PubMed、中国知网及万方期刊全文数据库检索系统,中文以“影像组学、宫颈癌”为关键词,英文以“Raiomics, cervical cancer”为关键词检索2017年2月-2022年9月发表的相关文献共192篇。纳入标准：(1)影像组学在宫颈癌诊断、疗效及生存预测等的应用;(2)MR、PET/CT和CT影像组学在宫颈癌中的应用。排除标准：综述、重复类文献、低质量和陈旧类文献。最终纳入文献47篇。结果 影像组学可通过挖掘定量高维影像特征与病理生理特征之间的深层关系,进而建立鉴别肿瘤病理类型、组织学分化以及预测肿瘤淋巴结转移、疗效、远处转移和生存的影像组学模型,指导个体化诊疗策略。结论 影像组学作为一种非侵入性的肿瘤鉴别及预测方法,有较好的预测性能,应用前景广阔,期待更多大样本多中心研究及标准化流程,提高泛化性能。     

非小细胞肺癌三维适形放疗同期化疗后急性放射性肺炎发生因素分析

目的 分析三维适形放疗同期化疗非小细胞肺癌急性放射性肺炎(RP)的发生率及相关因素.方法 搜集2006年1月到2008年10月间首程行三维适形放疗并同期化疗的非小细胞肺癌病例90例,对相关放射剂量体积资料和治疗毒性的临床资料进行统计分析.结果 1级急性RP的发生率为32.2%,2级30.0%,3级5.6%,4级0%,5级1.1%.临床因素单因素分析有统计学差异的是原发肿瘤部位.剂量学方面当平均肺剂量以17 Gy,V_5、V_(10)、V_(20)、V_(30)、V_(40)分别以47%、36%、24%、23%、22%为界分组时组间差异有统计学意义.多因素分析显示平均肺剂量是独立预测因子.结论 RP的发生发展受到多因素综合作用,制定肺癌尤其是中下叶肺癌的三维放疗计划时应将平均肺剂量控制在17 Gy以下.     

影像组学应用于食管癌预后预测的研究进展

食管癌是中国发病率及死亡率较高的肿瘤, 且一般发现较晚、预后较差。早期诊断及正确分期是治疗的基础, 选择合理的治疗方案是重中之重。影像组学可以利用现有的影像学资源进行更深层次的挖掘, 并且通过深度学习或机器学习等方法来将其潜在的高通量数据进行二次利用, 以此建立影像组学预测模型。这或许可以成为一项肿瘤预后的重要标志用以预测总生存或肿瘤进展情况, 从而筛选不同风险的患者, 给予个体化治疗。本文对影像组学的基本概念、在食管癌预后预测中的应用及与临床和基因研究方面的结合等内容进行综述。     

诱导痰及血清TGF-β1水平对非小细胞肺癌急性放射性肺炎的预测价值

背景与目的:较多研究证实TGF-β1是放射性肺炎(radiation pneum onitis,RP)发生相关的细胞因子之一,然而应用血清TGF-β1水平预测RP的临床价值仍有争议。本研究旨在探讨诱导痰及血清TGF-β1预测急性放射性肺损伤发生的价值,为非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)的放疗提供参考。方法:收集2007年11月至2009年1月经病理学证实为NSCLC并在河北医科大学第四医院放疗科接受3D-CRT的23例患者的临床资料。放疗前及放疗近结束时空腹采肘静脉血并做雾化诱导痰,用酶联免疫吸附法检测血清TGF-β1水平,用免疫细胞化学染色方法检测诱导痰沉渣涂片中TGF-β1表达情况。放疗开始至结束后3个月内每周按RTOG急性放射损伤分级标准评价急性放射性肺炎。结果:全组患者随访期间发生急性RP9例,总发生率为39.1%(9/23),2级及以上急性RP发生率为30.4%(7/23)。放疗后血清TGF-β1水平升高的患者RP发生率较下降者高,分别为45.5%和40.0%,但差异无统计学意义(P=1.000)。治疗有效且血清TGF-β1水平升高的患者RP发生率为5...     

影像组学在难治性鼻咽癌诊疗中的研究进展

难治性鼻咽癌具有治疗复杂、复发风险高、预后差的特征。影像组学是一种新兴的、无创的医学影像诊断方法, 它从海量的医学影像数据中提取大量的定量特征, 通过量化分析进行诊断和预测, 具有客观、非侵入、可挖掘的特点, 在肿瘤的诊疗中发挥巨大作用。深度学习可以自动地学习影像组学特征, 两者结合应用的前景更加广阔。目前, 已涉及鼻咽癌的多方面研究, 包括鼻咽癌靶区勾画、评估治疗反应、预测预后、预测放疗后不良反应等。本文对影像组学和深度学习的研究内容及其在难治性鼻咽癌中的临床研究和发展方向进行阐述, 旨在提高影像组学和深度学习在难治性鼻咽癌诊疗中的作用。     

伴坏疽性脓皮病和机化性肺炎的骨髓增生异常综合征1例并文献复习

目的探讨骨髓增生异常综合征(MDS)继发坏疽性脓皮病(PG)和机化性肺炎(OP)患者的临床特点及诊治方法。方法回顾性分析2020年8月北京协和医院收治的1例伴PG和OP的MDS患者的诊治经过, 并复习相关文献。结果患者为36岁男性, 以左颞部皮肤破溃坏死、双肺大面积实变、全血细胞进行性下降起病, 快速进展至休克, 给予广谱抗生素、局部清创及对症治疗无效。结合相关检查, 最终诊断为伴PG和OP的MDS。PG和OP为MDS继发的自身免疫表现(AIM), 糖皮质激素治疗有效, 但激素减量后复发。行单倍体异基因造血干细胞移植后MDS治愈, AIM缓解。结论 MDS继发AIM需与感染进行鉴别, 及时改变治疗方向;糖皮质激素为一线治疗方案, 但常发生激素依赖;去甲基化药物部分有效, 但病情仍易反复;异基因造血干细胞移植为同时治愈MDS和AIM提供了可能。     

血浆中TNF-α、IL-6、ACE水平及DVH参数与放射性肺炎发生的相关性研究

背景与目的:随着放射治疗的广泛应用,放射性肺炎(radiation pneumonitis,RP)也日益明显地表现出来,严重时甚至会加速患者的死亡,成为胸部肿瘤放射治疗的剂量限制因素.本研究旨在探讨血浆中TNF-α、IL-6、ACE水平及DVH参数与RP发生的相关性,评价其在预测RP中的价值.方法:123例胸部肿瘤患者按常规给予三维适形放射治疗或调强放射治疗.放射治疗前及照射45～50 Gy时采用酶联免疫吸附法(ELISA)检测血浆中TNF-α、IL-6及ACE的含量.RP的评价依照RTOG急性RP分级标准,观察终点为出现Ⅱ级以及以上RP.DVH参数包括平均肺剂量(MLD)和V10、V20、V30(Vx指照射总剂量高于xGy的肺体积占全肺总体积的百分数).结果:123例接受三维适行或调强放疗的胸部肿瘤患者中有18例患者发生了RP,其中Ⅱ级16例,Ⅲ级2例.血浆中TNF-α、IL-6、ACE水平在放疗前中位数分别为66.3 pg/mL、32.1 pg/mL、19 ng/mL,照射45～50 Gy时中位数分别为125.5 pg/mL、109.3 pg/mL、3.0 ng/mL,差异均有统计学意义(P均为0.000).放疗前后血浆中TNF-α、IL-6、ACE水平变化在未发生RP组与发生RP组间无明显差别.V10、V20、V30、MLD在未发生RP组与发生RP组间差异有统计学意义(P分别为0.011,0.029,0.009,0.006).将上述指标与RP的发生作多因素分析,未发现其中与RP发生有关的独立预测因素.结论:照射45～50 Gy后血浆中TNF-α、IL-6、ACE水平均较放疗前有明显变化,但与RP的发生无明显相关性.V10、V20、V30、MLD、是否合并化疗均与RP的发生有关.上述指标中未发现与RP有关的独立预测因素.     

放射性肺炎的诊断和治疗

放射性肺炎(RP)为放射性肺损伤的一部分,其损伤与修复是由众多细胞和细胞因子等参与和相互作用的复杂的病理生理过程,给予早期诊断和治疗可减轻肺损伤,保护肺功能。临床症状和体征与感染性肺炎没有明显特异性差别,但症状轻,白细胞总数升高不明显或仅中性分类稍高。糖皮质激素有刺激白细胞升高的作用,宜使用前行检查。CT扫描诊断RP敏...     

影像组学和人工智能在直肠癌疗效预测和评估中的作用

直肠癌新辅助治疗疗效的预测和评估具有非常重要的临床价值和卫生经济学价值。目前, 探索新辅助治疗疗效预测和评估的方法已成为国内外的研究热点、重点以及难点。影像组学和人工智能是当前两种快速发展的技术, 将两者联合起来构建直肠癌新辅助治疗疗效预测和评估模型, 对疗效进行预测和评估, 是非常值得探索的研究方向, 以支持个体化的临床决策和治疗选择。本文针对基于影像组学的直肠癌新辅助放化疗疗效预测和评估的文献展开综述, 以探究影像组学和人工智能在直肠癌新辅助放化疗疗效预测和评估中的前景和优势。