【摘 要】
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第一部分 基于PI-RADS v2.1联合PSA相关衍生指标对临床有意义前列腺癌的诊断价值目的探讨 PI-RADS v2.1 对临床有意义前列腺癌(Clinically significant prostate cancer,CsPCa)的诊断效能,结合PI-RADS v2.1及PSA衍生指标,旨在提高对CsPCa阳性穿刺结果的预测效能,并辅助指导临床穿刺决策。资料与方法回顾性收集2014年11月
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第一部分 基于PI-RADS v2.1联合PSA相关衍生指标对临床有意义前列腺癌的诊断价值目的探讨 PI-RADS v2.1 对临床有意义前列腺癌(Clinically significant prostate cancer,CsPCa)的诊断效能,结合PI-RADS v2.1及PSA衍生指标,旨在提高对CsPCa阳性穿刺结果的预测效能,并辅助指导临床穿刺决策。资料与方法回顾性收集2014年11月～2019年11月于深圳市人民医院行前列腺MRI检查并经首次前列腺穿刺活检术的524例患者,包括181例PCa(139例CsPCa、42例无临床意义前列腺癌)及 343 例前列腺增生(Benign Prostatic Hyperplasia,BPH)。对所有病例行 PI-RADS v2.1评分并收集患者临床资料,包括年龄、PSA、fPSA/tPSA、PV,并计算PSA密度(prostate-specific antigen density,PSAD)。采用单因素分析并对差异有统计学意义的指标绘制ROC曲线,计算AUC以评价各指标对CsPCa的诊断效能;采用二元Logistic回归分析PI-RADS v2.1联合临床指标对CsPCa的预测价值。结果PI-RADS v2.1 评分、年龄、PSA、fPSA/tPSA、PV 及 PSAD 在 PCa 组与 BPH 组及 CsPCa组与非CsPCa(BPH+无临床意义前列腺癌)组间差异均有统计学意义,且PI-RADS v2.1评分及PSAD诊断效能最高,AUC分别为0.927、0.854;Logistic回归分析显示PI-RADS v2.1评分及PSAD是CsPCa的独立预测因子,回归模型的AUC为0.934;当PI-RADS≤2分及PI-RADS=3分且PSAD≤0.28 ng/mL/mL时,CsPCa阳性率较低(0%～6.06%);而当PI-RAD S≥4分且PSAD≥0.15 ng/mL/mL时,CsPCa阳性率较高(50.00%～83.04%)。结论PI-RADS v2.1评分联合PSAD有助于提高对CsPCa的预测效能,同时可辅助指导临床穿刺决策,当患者PI-RADS<2分及PI-RADS=3分且PSAD≤0.28 ng/mL/mL时,可等待观察,避免不必要的穿刺活检。第二部分 基于影像组学结合临床特征及PI-RADS v2.1预测外周带高危前列腺癌目的探讨基于MRI的影像组学特征结合PI-RADS v2.1和临床特征所构建分类器对外周带前列腺癌Gleason评分(Gleason Score,GS)危险分级的预测价值。资料与方法回顾性收集133例于深圳市人民医院行前列腺MRI检查并经病理证实的外周带前列腺癌患者,包括GS<8分的低中危前列腺癌65例及GS≥8分的高危前列腺癌68例。基于T2WI图像及ADC图像分割的外周带前列腺癌感兴趣区,每个病例分别提取2284个影像特征,通过LASSO筛选出重要的影像特征,结合PI-RADS v2.1及GS低中危组与GS高危组间差异有统计学意义的临床指标,构建四种分类器模型,使用10折交叉验证来验证模型的效能及泛化能力,以交叉验证后AUC均值评价各模型对GS高危前列腺癌的预测效能。结果PI-RADS v2.1评分及PSA在GS低中危组与GS高危组间差异有统计学意义(P<0.05),诊断GS高危前列腺癌的AUC分别为0.649、0.690;2284个影像特征通过LASSO筛选出9个重要度较高的影像特征,均为T2WI图像所提取的特征,每个特征均与GS危险分级显著相关(P<0.05);9个影像特征结合PI-RADS v2.1评分及PSA构建4种分类器模型,均能较好地预测外周带前列腺癌GS危险分级,其中又以随机森林模型预测效能最佳,AUC为 0.800。结论基于前列腺MRI的影像组学特征结合PI-RADS v2.1及PSA构建分类器模型,对外周带GS高危前列腺癌的预测效能较单纯使用PSA或PI-RADS v2.1高,有望为术前无创性外周带前列腺癌GS危险分级提供依据,辅助临床制定患者治疗方案,进一步达到精准医疗的目的。
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