化療/靶向治療是中晚期非小細胞肺癌患者首選的治療方案，然而化療/靶向治療並非適用於所有患者。部分患者對化療/靶向治療沒有響應，而該情況對治療沒有益處，甚至造成無法逆轉的身體損傷。目前，尚無臨床指南指導醫生在治療前評估化療/靶向治療效果，導致中晚期非小細胞肺癌患者總體治療效果不理想。因此，基於治療前預測手段缺失的情況，開展非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測對個性化醫療具有臨床意義。
中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所研究員高欣團隊與山東省腫瘤醫院合作，探究治療前醫學影像資訊對非小細胞肺癌化療/靶向治療療效的預測價值。該研究入組了322例接受一線化療、靶向治療或二者聯合的非小細胞肺癌患者，其中，腫瘤響應組152人，腫瘤無響應組170人，收集了患者的肺部CT影像資料及臨床資料（年齡，血清標記物等）。科研人員利用腫瘤原發灶CT影像，藉助影像組學方法及機器學習演算法構建預測模型。研究表明，非小細胞肺癌腫瘤區域的影像學特徵具有獨立預測化療/靶向治療效果的能力，並且融合上述特徵構建的模型預測精度達到0.746（如圖所示），實現了目前已報道的精度最高的非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測。
該研究探索並驗證了腫瘤區域影像資訊（CT）對非小細胞肺癌化療/靶向治療效果的預測能力，構建了非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測模型，為臨床制定個性化治療方案提供了新的理論依據和方法。
相關研究成果發表在European Radiology上。
非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測模型的ROC曲線
來源：中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所
