Dự đoán các kiểu phân loại cao của adenocarcinoma phổi xâm lấn giai đoạn IA dựa trên các đặc điểm CT độ phân giải cao: một nghiên cứu đa trung tâm

European Radiology - Tập 33 - Trang 3931-3940 - 2023
Hao Dong1, Le-Kang Yin2,3,4, Yong-Gang Qiu1, Xin-Bin Wang1, Jun-Jie Yang5, Cun-Cheng Lou1, Xiao-Dan Ye2,3,4
1Department of Radiology, First People’s Hospital of Xiaoshan District, Zhejiang, China
2Department of Radiology, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China
3Shanghai Institute of Medical Imaging, Shanghai, China
4Department of Cancer Center, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China
5Department of Pathology, First People’s Hospital of Xiaoshan District, Zhejiang, China

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm mục đích dự đoán kiểu phân loại cao (HGP) của adenocarcinoma phổi xâm lấn giai đoạn IA (IAC) dựa trên các đặc điểm của CT độ phân giải cao (HRCT). Dữ liệu lâm sàng, sinh thiết và hình ảnh HRCT của 457 bệnh nhân (từ hai trung tâm) với adenocarcinoma giai đoạn IA đã được xác nhận bằng sinh thiết (tổng cộng 459 tổn thương) được phân tích hồi cứu. 459 tổn thương này được phân loại thành nhóm kiểu phân loại cao (HGP) (n = 101) và nhóm không phải kiểu phân loại cao (n-HGP) (n = 358) tùy thuộc vào sự hiện diện của HGP (micropapillary và solid) trong kết quả sinh thiết. Dữ liệu lâm sàng và sinh thiết bao gồm tuổi, giới tính, tiền sử hút thuốc, giai đoạn khối u, loại sinh thiết và sự hiện diện hoặc không của sự lan tỏa của khối u qua các không gian khí (STAS). Các đặc điểm CT bao gồm vị trí tổn thương, kích thước, mật độ, hình dạng, độ gai, độ thùy, rỗng, hình ảnh phế quản khí, và sự thụt vào màng phổi. Các yếu tố tiên đoán độc lập cho HGP được sàng lọc bằng phân tích hồi quy logistic đơn biến và đa biến. Các mô hình lâm sàng, CT và lâm sàng-CT được xây dựng dựa trên kết quả phân tích đa biến. Phân tích đa biến đã gợi ý các yếu tố tiên đoán độc lập cho HGP, bao gồm kích thước khối u (p = 0.001; OR = 1.090, 95% CI 1.035–1.148), mật độ (p < 0.001; OR = 9.454, 95% CI 4.911–18.199), và độ thùy (p = 0.002; OR = 2.722, 95% CI 1.438–5.154). Các giá trị AUC của các mô hình lâm sàng, CT và lâm sàng-CT để dự đoán HGP lần lượt là 0.641 (95% CI 0.583–0.699) (độ nhạy = 69.3%, độ đặc hiệu = 79.2%), 0.851 (95% CI 0.806–0.896) (độ nhạy = 79.2%, độ đặc hiệu = 79.6%), và 0.852 (95% CI 0.808–0.896) (độ nhạy = 74.3%, độ đặc hiệu = 85.8%). Mô hình hồi quy logistic dựa trên các đặc điểm HRCT cho thấy khả năng chẩn đoán tốt cho những kiểu phân loại cao của adenocarcinoma xâm lấn giai đoạn IA.

Từ khóa

#adenocarcinoma phổi #phân loại cao #độ phân giải cao #HRCT #mô hình hồi quy logistic #chẩn đoán

Tài liệu tham khảo

Travis WD, Brambilla E, Noguchi M et al (2011) International Association for the Study of Lung Cancer/American Thoracic Society/European Respiratory Society: international multidisciplinary classification of lung adenocarcinoma: executive summary. Proc Am Thorac Soc 8:381–385 Takahashi Y, Eguchi T, Kameda K et al (2018) Histologic subtyping in pathologic stage I-IIA lung adenocarcinoma provides risk-based stratification for surveillance. Oncotarget 9:35742–35751 Yanagawa N, Shiono S, Abiko M, Katahira M, Osakabe M, Ogata SY (2016) The clinical impact of solid and micropapillary patterns in resected lung adenocarcinoma. J Thorac Oncol 11:1976–1983 Choi SH, Jeong JY, Lee SY et al (2021) Clinical implication of minimal presence of solid or micropapillary subtype in early-stage lung adenocarcinoma. Thorac Cancer 12:235–244 Rekhtman N, Brandt SM, Sigel CS et al (2011) Suitability of thoracic cytology for new therapeutic paradigms in non-small cell lung carcinoma: high accuracy of tumor subtyping and feasibility of EGFR and KRAS molecular testing. J Thorac Oncol 6(3):451–458 Nitadori J, Kadota K et al (2015) Using frozen section to identify histological patterns in stage I lung adenocarcinoma of ≤ 3 cm: accuracy and interobserver agreement. Histopathology. 66(7):922–938 Cahan WG (1960) Radical lobectomy. J Thorac Cardiovasc Surg 39:555–572 Ginsberg RJ, Rubinstein LV (1995) Randomized trial of lobectomy versus limited resection for T1 N0 non-small cell lung cancer. Lung Cancer Study Group. Ann Thorac Surg 60(3):615–622 discussion 22-3 Keenan RJ, Landreneau RJ, Maley RH Jr, et al (2004) Segmental resection spares pulmonary function in patients with stage I lung cancer. Ann Thorac Surg 78(1):228–233 discussion -33 Kent MS, Mandrekar SJ, Landreneau R, et al (2016) Impact of sublobar resection on pulmonary function: long-term results from American College of Surgeons Oncology Group Z4032 (Alliance). Ann Thorac Surg 102(1):230–238 Gu C, Wang R, Pan X, et al (2017) Sublobar resection versus lobectomy in patients aged ≤35 years with stage IA non-small cell lung cancer: a SEER database analysis. J Cancer Res Clin Oncol 143(11):2375–2382 Veluswamy RR, Ezer N, Mhango G, et al (2015) Limited resection versus lobectomy for older patients with early-stage lung cancer: impact of histology. J Clin Oncol 33(30):3447–3453 Saji H, Okada M, Tsuboi M, et al (2022) Segmentectomy versus lobectomy in small-sized peripheral non-small-cell lung cancer (JCOG0802/WJOG4607L): a multicentre, open-label, phase 3, randomised, controlled, non-inferiority trial. Lancet 399(10335):1607–1617 Nitadori J, Bograd AJ, Kadota K, et al (2013) Impact of micropapillary histologic subtype in selecting limited resection vs lobectomy for lung adenocarcinoma of 2cm or smaller. J Natl Cancer Inst 105(16):1212–1220 Hung JJ, Jeng WJ, Chou TY et al (2013) Prognostic value of the new International Association for the Study of Lung Cancer/American Thoracic Society/European Respiratory Society lung adenocarcinoma classification on death and recurrence in completely resected stage I lung adenocarcinoma. Ann Surg 258:1079–1086 Hung JJ, Yeh YC, Jeng WJ et al (2014) Predictive value of the International Association for the Study of Lung Cancer/American Thoracic Society/European Respiratory Society classification of lung adenocarcinoma in tumor recurrence and patient survival. J Clin Oncol 32:2357–236417 Choi Y, Aum J, Lee SH et al (2021) Deep learning analysis of CT images reveals high-grade pathological features to predict survival in lung adenocarcinoma. Cancers (Basel) 13 Wang X, Zhang L, Yang X et al (2020) Deep learning combined with radiomics may optimize the prediction in differentiating high-grade lung adenocarcinomas in ground glass opacity lesions on CT scans. Eur J Radiol 129:109150 Chen LW, Yang SM, Wang HJ et al (2021) Prediction of micropapillary and solid pattern in lung adenocarcinoma using radiomic values extracted from near-pure histopathological subtypes. Eur Radiol 31:5127–5138 Crosby D, Bhatia S, Brindle KM et al (2022) Early detection of cancer. Science 375:eaay9040 Goldstraw P, Chansky K, Crowley J et al (2016) The IASLC Lung Cancer Staging Project: proposals for revision of the TNM stage groupings in the forthcoming (Eighth) edition of the TNM classification for lung cancer. J Thorac Oncol 11:39–51 Travis WD, Brambilla E, Burke AP, Marx A, Nicholson AG (2015) Introduction to The 2015 World Health Organization classification of tumors of the lung, pleura, thymus, and heart. J Thorac Oncol 10:1240–1242 Meng Y, Liu CL, Cai Q, Shen YY, Chen SQ (2019) Contrast analysis of the relationship between the HRCT sign and new pathologic classification in small ground glass nodule-like lung adenocarcinoma. Radiol Med 124:8–13 Zhang Y, Qiang JW, Shen Y, Ye JD, Zhang J, Zhu L (2016) Using air bronchograms on multi-detector CT to predict the invasiveness of small lung adenocarcinoma. Eur J Radiol 85:571–577 Gao F, Li M, Ge X et al (2013) Multi-detector spiral CT study of the relationships between pulmonary ground-glass nodules and blood vessels. Eur Radiol 23:3271–3277 Jeon HW, Kim YD, Sim SB, Moon MH (2021) Significant difference in recurrence according to the proportion of high grade patterns in stage IA lung adenocarcinoma. Thorac Cancer 12:1952–1958 Lee G, Choi ER, Lee HY et al (2016) Pathologic heterogeneity of lung adenocarcinomas: a novel pathologic index predicts survival. Oncotarget 7:70353–70363 Choi Y, Kim J, Park H et al (2021) Rethinking a non-predominant pattern in invasive lung adenocarcinoma: prognostic dissection focusing on a high-grade pattern. Cancers (Basel) 13 Zhao ZR, Xi SY, Li W et al (2015) Prognostic impact of pattern-based grading system by the new IASLC/ATS/ERS classification in Asian patients with stage I lung adenocarcinoma. Lung Cancer 90:604–609 Vaghjiani RG, Takahashi Y, Eguchi T et al (2020) Tumor spread through air spaces is a predictor of occult lymph node metastasis in clinical stage IA lung adenocarcinoma. J Thorac Oncol 15:792–802 Sun F, Huang Y, Yang X et al (2020) Solid component ratio influences prognosis of GGO-featured IA stage invasive lung adenocarcinoma. Cancer Imaging 20:87 Miyoshi T, Aokage K, Katsumata S, Tane K, Ishii G, Tsuboi M (2019) Ground-glass opacity is a strong prognosticator for pathologic stage IA lung adenocarcinoma. Ann Thorac Surg 108:249–255 Ma X, Zhou S, Huang L et al (2021) Assessment of relationships among clinicopathological characteristics, morphological computer tomography features, and tumor cell proliferation in stage I lung adenocarcinoma. J Thorac Dis 13:2844–2857 Tsao MS, Marguet S, Le Teuff G et al (2015) Subtype classification of lung adenocarcinoma predicts benefit from adjuvant chemotherapy in patients undergoing complete resection. J Clin Oncol 33:3439–3446 Qian F, Yang W, Wang R et al (2018) Prognostic significance and adjuvant chemotherapy survival benefits of a solid or micropapillary pattern in patients with resected stage IB lung adenocarcinoma. J Thorac Cardiovasc Surg 155:1227–1235.e1222 Zhang P, Li T, Tao X, Jin X, Zhao S (2021) HRCT features between lepidic-predominant type and other pathological subtypes in early-stage invasive pulmonary adenocarcinoma appearing as a ground-glass nodule. BMC Cancer 21:1124