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摘要
目的 探讨胶质母细胞瘤(glioblastoma, GBM)不同肿瘤生境亚区多模态影像组学模型用于术前预测GBM O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(O6-methylguanine-DNA methyltransferase, MGMT)启动子甲基化的效能。材料与方法 回顾性分析来自湖北医药学院附属太和医院、宾法尼西亚大学、加州大学弗朗西斯科分校的600例GBM患者的术前MRI图像、临床和基因信息。自动分割预处理后的图像，得到GBM的三个肿瘤生境亚区(增强区域、坏死区域和水肿区域)。从术前MRI图像[对比增强T1加权成像(contrast enhanced T1-weighted imaging, T1WI-CE)序列、T2液体衰减反转恢复(T2 fluid attenuation inversion recovery, T2-FLAIR)序列和弥散张量成像(diffusion tensor imaging, DTI)的各向异性分数(fractional anisotropy, FA)参数图]上分别提取三个亚区的2153个影像组学特征。通过相关性分析、最小冗余最大相关算法(minimum redundancy maximum relevance, MRMR)和Boruta算法进行特征筛选，使用XGBoost算法构建模型。以受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线及其曲线下面积(area under the curve, AUC)、准确度、敏感度和特异度等指标评价模型诊断效能，DeLong检验对比模型差异性。结果 在训练集和测试集两个亚型的不同临床特征的组间比较差异无统计学意义(P>0.05)。特征筛选后获得10个来自多模态生境亚区的特征。多模态生境亚区影像组学模型在训练集和测试集上的AUC分别为0.874和0.899。结论 术前MRI影像组学模型可以预测GBM患者MGMT基因启动子甲基化状态，多序列组合模型的诊断效能更具鲁棒性，肿瘤生境亚区的研究为GBM患者的分子分型的精确诊断、替莫唑胺(temozolomide, TMZ)使用的决策、生存期预测提供了重要的临床辅助价值。
- 出版日期2023
- 单位湖北医药学院附属太和医院; 生物医学工程学院; 湖北医药学院
