Vorhersage der Lymphknotenmetastasierung der mediastinalen Station IV bei nichtkleinzelligem Lungenkrebs

Hintergrund: Lungenkrebs ist einer der bösartigen Tumoren mit der höchsten Morbidität und Mortalität weltweit. Das nichtkleinzellige Lungenkarzinom (NSCLC) macht etwa 85 % aller Lungenkrebserkrankungen aus und seine 5-Jahres-Überlebensrate liegt bei etwa 19 %. Mediastinale Lymphknotenmetastasen sind ein häufiger Metastasierungsweg beim nichtkleinzelligen Lungenkarzinom (NSCLC) und ihr Auftreten steht in engem Zusammenhang mit dem Lymphdrainagemuster. Auch das Lymphabflussmuster verschiedener Lungenlappentumoren ist unterschiedlich. Viele Studien haben gezeigt, dass die vierte und siebte Station der mediastinalen Lymphknoten die Bereiche mit einer hohen Inzidenz von Lymphknotenmetastasen sind. Insbesondere Lymphknotenmetastasen an Station 4 waren mit schlechteren Patientenergebnissen verbunden. Obwohl die systemische Lymphknotendissektion normalerweise mindestens drei Sätze mediastinaler Lymphknoten umfasst, einschließlich Station 7, gibt es kein einheitliches Protokoll für die Dissektion von Station 4. Diese Situation wirkt sich negativ auf das Stadium und die Prognoseeinschätzung von Lungenkrebspatienten aus. Die CT-Untersuchung ist ein wichtiges Instrument zur Beurteilung des mediastinalen Lymphknotenstatus, die Genauigkeit ist jedoch nicht hoch. Die aufkommende CT-Radiomics hat große Anwendungsaussichten für die Genauigkeit der Diagnose von Lymphknotenmetastasen gezeigt. Der Einsatz von Radiomics zur Beurteilung der Stationslymphknoten ist hilfreich, um die Genauigkeit der Diagnose von Lymphknotenmetastasen zu verbessern, und es wird auch erwartet, dass er eine wissenschaftlichere Grundlage für die Bestimmung des Umfangs der Lymphknotendissektion liefert.

Ziel: Vorhersage der Lymphknotenmetastasierung der vierten Mediastinalgruppe durch CT-Bildgebung und Hilfe bei der Bestimmung des Ausmaßes und Stadiums der Lymphknotendissektion durch Vergleich mit dem pathologischen Goldstandard.

Studiendesign: Die klinischen und pathologischen Daten neu diagnostizierter Patienten mit nichtkleinzelligem Lungenkrebs, die von 2017 bis März 2024 in die Abteilung für Herz-Thorax-Chirurgie des Qilu-Krankenhauses aufgenommen wurden, wurden retrospektiv erfasst. Es wird erwartet, dass klinisch-pathologische Daten und Bildgebungsdaten von 150 Patienten gesammelt werden. Zu den Einschlusskriterien gehörten Patienten, die sich beim ersten Besuch einer pathologischen Untersuchung der vierten Lymphknotengruppe und einem erweiterten CT-Scan innerhalb von zwei Wochen vor der Operation unterzogen hatten. Für alle eingeschlossenen Patienten wurde die Region of Interest (ROI) der Lymphknoten skizziert, und alle Lymphknoten wurden in metastasierte und nicht metastasierte Gruppen unterteilt. Der Zweck der Studie bestand darin, die Bildgebungsdaten dieser Patienten zu analysieren und die entsprechenden klinischen und pathologischen Informationen zu integrieren, wie z. B. klinische Faktoren: Alter, Lungenlappen, Geschlecht, Bildzeichen usw. und pathologische Faktoren: pathologischer Typ, histologischer Typ, usw. Darüber hinaus wurde der kurze Durchmesser jedes Lymphknotens gemessen, um die Metastasierungsrate unter verschiedenen Kriterien für den kurzen Durchmesser zu bestimmen. Verwendung maschineller Lerntechnologie zur Erstellung eines Vorhersagemodells. Der Zweck des Modells bestand darin, die Merkmale der vierten Gruppe von Lymphknoten mit und ohne Metastasierung zu identifizieren und zu extrahieren. Durch sorgfältigen Vergleich mit den endgültigen pathologischen Ergebnissen bewerten die Forscher die Genauigkeit und Wirksamkeit des Modells bei der Vorhersage des Status der Lymphknotenmetastasierung. Das Modell kann das Risiko einer Lymphknotenmetastasierung quantifizieren und Ärzten dabei helfen, individuellere Behandlungspläne zu entwickeln.