Tilfredsstillende debulking-forudsigelsesmodel for avanceret ovariecancer baseret på PET-CT billeddata

Kræft i æggestokkene er den gynækologiske maligne tumor med den højeste dødelighed. Mere end 70% af patienterne er diagnosticeret med fremskreden stadium, ofte involverer forskellige organer i bækkenet og maven, hvilket øger vanskeligheden ved kirurgisk resektion, og 5-års overlevelsesraten er kun 30%. Kirurgisk behandling er hjørnestenen i behandlingen af ​​kræft i æggestokkene, og om den kan opnå en tilfredsstillende tumorreduktion er en vigtig faktor, der påvirker prognosen for kræft i æggestokkene. På nuværende tidspunkt omfatter de metoder, der bruges til at evaluere, om tilfredsstillende tumorreduktion kan opnås, Suidan-score baseret på CT-billede og Fagotti-score baseret på laparoskopisk udforskning, men der er problemer som lav sensitivitet, dårlig specificitet eller stærk subjektivitet og effektiviteten af ​​at forudsige tilfredsstillende tumorreduktion er kun omkring 60%. I de senere år har PET-CT været meget brugt til tumordiagnostik. Pet-ct kombineret med PET metabolisk billeddannelsesteknologi og traditionel CT-scanning kan hjælpe med at skelne arten af ​​tumorer, vurdere den systemiske tumorbelastning, definere omfanget af læsionen og give den metaboliske status af forskellige dele af kroppen. Anvendelsesværdien af ​​PET-CT-relaterede billeddannelsesfunktioner og metabolisk information i ovariecancer skal afklares. Vores teams tidligere undersøgelse viste, at PET-CT-relaterede billeder og metabolisk information viste visse fordele ved at forudsige tilfredsstillende resektion af ovariecancer, og AUC nåede 0,85, hvilket var bedre end den nuværende CT-billedscore og laparoskopiske score. Derfor har dette projekt til hensigt at udføre et multicenter retrospektivt studie for at evaluere den tilfredsstillende tumorreduktionsrate for fremskreden ovariecancer ved hjælp af PET-CT-billeder til at vejlede klinisk praksis og forudsige patienters prognose. Samtidig vil vi udforske de molekylærbiologiske karakteristika og den kliniske relevans af ovariecancer gennem kombinationen af ​​high-throughput sekventeringsgenomik og radiomik.