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临床、病理、MRI特征及IVIM参数联合模型预测宫颈癌程序性细胞死亡蛋白1及其配体(PD-1/PD-L1)表达
被引量：
6
1
作者
刘开惠
杨蔚
+3 位作者
田海萍
张治宁
李云霞
何剑莉
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第2期235-240,共6页
目的基于SHAP法观察以临床、病理、MRI特征及体素内不相干运动(IVIM)成像定量参数联合模型预测宫颈癌细胞程序性死亡蛋白1(PD-1)及其配体(PD-L1)表达的价值。方法采集63例治疗前初诊宫颈癌盆腔MRI,并对病理标本行PD-1/PD-L1免疫组织化...
目的基于SHAP法观察以临床、病理、MRI特征及体素内不相干运动(IVIM)成像定量参数联合模型预测宫颈癌细胞程序性死亡蛋白1(PD-1)及其配体(PD-L1)表达的价值。方法采集63例治疗前初诊宫颈癌盆腔MRI,并对病理标本行PD-1/PD-L1免疫组织化学染色;比较PD-1表达阳性与阴性组、PD-L1表达阳性与阴性组临床、病理、MRI表现及IVIM参数(真实弥散系数D、灌注相关弥散系数D*及灌注分数f)的差异,并以logistic回归分析筛选宫颈癌PD-1及PD-L1表达阳性的独立影响因素,建立预测宫颈癌PD-1及PD-L1表达阳性联合模型;以受试者工作特征(ROC)曲线评估模型诊断效能,以SHAP法解释其中各变量的贡献价值。结果PD-1阳性组与阴性组、PD-L1阳性组与阴性组之间肿瘤病理分级、宫旁浸润、淋巴结转移及D值差异均有统计学意义(P均<0.05)。FIGO分期、肿瘤病理分级、宫旁浸润、淋巴结转移和D值均为宫颈癌PD-1/PD-L1表达阳性的独立影响因素(P均<0.05);以之建立的联合模型的曲线下面积分别为0.85及0.89。根据SHAP值,联合模型中FIGO分期和肿瘤病理分级的贡献最大。结论以宫颈癌临床、病理、MRI特征及IVIM参数D值构建的联合模型可有效预测其PD-1/PD-L1表达。
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关键词
宫颈肿瘤
弥散磁共振成像
体素内不相干运动
程序性细胞死亡1受体
配体
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题名
临床、病理、MRI特征及IVIM参数联合模型预测宫颈癌程序性细胞死亡蛋白1及其配体(PD-1/PD-L1)表达
被引量：
6
1
作者
刘开惠
杨蔚
田海萍
张治宁
李云霞
何剑莉
机构
宁夏
医科
大学
临床医学院
宁夏
医科
大学
总
医院
放射科
宁夏
医科
大学
总
医院
病理科
宁夏医科大学总医院妇瘤外科
宁夏
医科
大学
总
医院
肿
瘤
内科
宁夏
医科
大学
总
医院
放疗科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023年第2期235-240,共6页
基金
国家自然科学基金项目(81860302)。
文摘
目的基于SHAP法观察以临床、病理、MRI特征及体素内不相干运动(IVIM)成像定量参数联合模型预测宫颈癌细胞程序性死亡蛋白1(PD-1)及其配体(PD-L1)表达的价值。方法采集63例治疗前初诊宫颈癌盆腔MRI,并对病理标本行PD-1/PD-L1免疫组织化学染色;比较PD-1表达阳性与阴性组、PD-L1表达阳性与阴性组临床、病理、MRI表现及IVIM参数(真实弥散系数D、灌注相关弥散系数D*及灌注分数f)的差异,并以logistic回归分析筛选宫颈癌PD-1及PD-L1表达阳性的独立影响因素,建立预测宫颈癌PD-1及PD-L1表达阳性联合模型;以受试者工作特征(ROC)曲线评估模型诊断效能,以SHAP法解释其中各变量的贡献价值。结果PD-1阳性组与阴性组、PD-L1阳性组与阴性组之间肿瘤病理分级、宫旁浸润、淋巴结转移及D值差异均有统计学意义(P均<0.05)。FIGO分期、肿瘤病理分级、宫旁浸润、淋巴结转移和D值均为宫颈癌PD-1/PD-L1表达阳性的独立影响因素(P均<0.05);以之建立的联合模型的曲线下面积分别为0.85及0.89。根据SHAP值,联合模型中FIGO分期和肿瘤病理分级的贡献最大。结论以宫颈癌临床、病理、MRI特征及IVIM参数D值构建的联合模型可有效预测其PD-1/PD-L1表达。
关键词
宫颈肿瘤
弥散磁共振成像
体素内不相干运动
程序性细胞死亡1受体
配体
Keywords
uterine cervical neoplasms
diffusion magnetic resonance imaging
intravoxel incoherent motion
programmed cell death 1 receptor
ligands
分类号
R737.33 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
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1
临床、病理、MRI特征及IVIM参数联合模型预测宫颈癌程序性细胞死亡蛋白1及其配体(PD-1/PD-L1)表达
刘开惠
杨蔚
田海萍
张治宁
李云霞
何剑莉
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2023
6
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