目的表皮生长因子受体(EGFR)突变的识别对于肺腺癌(LUAD)患者的治疗决策至关重要。本研究旨在构建一种方便、快捷、非侵入性的列线图预测模型,预测肺腺癌患者EGFR的突变状态,实现个体化分子靶向治疗。方法收集安徽医科大学第二附属医院从2018年5月到2022年11月期间的223例肺腺癌患者的临床资料,根据是否发生EGFR突变将病人分为EGFR突变组和EGFR野生组,对肺腺癌患者的CT影像和临床特征进行Logistic回归分析,以构建和验证列线图的预测模型。结果223例病人中,EGFR野生型62例,突变型161例,发生率为72.2%。边缘清晰、支气管充气征、没有肿瘤坏死、无肺气肿和淋巴结无肿大是肺腺癌患者E G F R突变的独立预测因子,其构建列线图模型对肺腺癌具有极高的诊断效能(曲线下面积为0.792,95%CI:0.726–0.859)和校准能力(C指数为0.792)。结论包含边缘清晰、支气管充气征、没有肿瘤坏死、无肺气肿和淋巴结无肿大的CT影像特征构建的列线图模型具有较好的预测效能以及临床有效性,以便于早期、准确地和无创地预测肺腺癌患者的EGFR突变状态。
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