Sci Rep：计算机辅助结节评估和风险收益（CANARY）可以促进对肺腺癌EGFR突变状态的非侵入性预测
2017-12-16 xiangting MedSci原创
结节和周围肺的定量CT分析可以非侵入性地预测EGFR突变在肺腺癌结节中的存在。
计算机辅助结节评估和风险收益（CANARY）是定量成像分析软件，用于预测肺腺癌患者的组织病理学分类和治疗后的无病生存率。CANARY通过九个颜色编码基于纹理示例的分布来表征结节。这项研究假设对肿瘤和无肿瘤周围肺的定量计算机断层扫描（CT）分析有助于肺腺癌中临床相关突变的非侵入性鉴别。
研究对象为2006 - 2010年间手术切除的118个肺腺癌肺结节，对靶向突变（50-gene-panel）进行综合性分析，对术前（≤3个月）高分辨率CT（HRCT）进行CANARY分析。使用逐步变量选择的logistic回归来确定突变的预测因子。在118个结节中的106个中鉴定了140个突变。TP53（n = 48），KRAS（n = 47）和EGFR（n = 15）是最常见的。Y（黄色）和G（绿色）样本的组合，周围肺纤维化和吸烟状态是EGFR突变的最佳鉴别因子（AUC分别为 0.77和0.87）。基于CANARY特征，表达TP53的EGFR突变体（n = 5）均预后不好。没有定量的特征与KRAS突变显著相关。
这项探索性分析表明，结节和周围肺的定量CT分析可以非侵入性地预测EGFR突变在肺腺癌结节中的存在。
原始出处：
Ryan Clay, et al. Computer-Aided Nodule Assessment and Risk Yield (CANARY) may facilitate non-invasive prediction of EGFR mutation status in lung adenocarcinomas. Sci Rep. 15 December 2017.
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