CT 图像预测癌性结节准确率可达 80%

肺癌是全世界的头号癌症杀手，早期诊断能够挽救很多患者的生命。国家肺癌筛检研究（NLST）比较了低剂量 CT（LDCT）与标准胸部 X 线（CXR）的筛查效果，LDCT 组比 CXR 组的死亡率低 20%。CT 检测发现的肺癌患者中，约 58% 会先出现结节性病变。

但临床检测到 4 mm～12 mm 可疑肺结节（IPNs）的比例很高，其中仅有 3.6% 会最终发展为肺癌，过度诊断将会极大地增加患者的焦虑以及不必要的医疗成本。因此来自 Lee Moffitt 癌症中心和研究所的 Gillies 博士研究是否能够通过计算机断层扫描（CT）区分癌性结节，该研究于近期发表在胸腔肿瘤学杂志上。

研究者收集了 NLST 中 LDCT 组共计 26722 例患者的数据和 CT 图像，将初始时（T0）结节阳性癌症阴性的患者分为两个队列：队列 1 的患者在第 1 次随访时（T1）有 104 例患者出现肺癌；队列 2 的患者在 T0 和 T1 时结节阳性癌症阴性，而在第 2 次随访时（T2）有 92 例患者出现肺癌；两个队列分别匹配了 208 例和 184 例良性结节患者进行研究。

肺成像报告和数据系统（Lung-RADS）是美国放射学会（ACR）制定的肺癌 CT 图像筛检标准；McWilliams 的风险评分综合评估年龄、性别、家族癌症史、肺气肿表现、结节大小、结节硬度、结节位置、结节数目和锯齿形状，低、中、高分别指 5%、5%～10% 和大于 10% 的概率罹患癌症；影响组学分析将患癌概率分为低、偏低、偏高和高，通过随机森林分类器建立模型预测；同时研究者还比较了单独利用体积特征预测的效果，不同方式预测的结果参见表 1。

表 1 不同模型利用基线 NLST 预测癌性结节的风险评分

影响组学分析显示良性结节和癌性结节之间的空间相对体积和平均衰减存在显著差异，研究者通过随机森林分类器建立的模型预测结节在 1 年和 2 年后成为癌性结节的准确率最高可分别达到 80% 和 79%。

综上所述，通过基因组学分析基线水平 CT 图像，预测结节发展为癌症的可能性是可行的。

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编辑：汪小鱼 | 图片来源：Shutterstock.com