酪氨酸激酶抑制剂的耐药性预测

研究人员开发了一种基于多 CT 表型特征的分类器来预测 IV 期 EGFR 突变非小细胞肺癌 (NSCLC) 的 TKI 益处和治疗耐药性。 研究人员还将其预后和预测功效与单一特征和临床病理学风险因素进行了比较。 为临床使用构建了集成分类器和三个临床病理学风险因素的个性化列线图。 在两个独立的验证集中评估了所提出模型的预后准确性。

该临床试验将招募近500名患者。 符合条件的患者被诊断为 NSCLC，根据美国癌症联合委员会的 TNM 系统分类为 IV 期，存在激活的 EGFR 突变，年龄在 20 岁或以上，并且没有针对晚期疾病的全身抗癌治疗史。 接受一线或二线 EGFR TKI 治疗的患者符合纳入条件。 所有患者都必须能够接受对比增强 CT，并且在 EGFR TKI 开始前两周内严格控制治疗前 CT。 因局部晚期或转移性疾病接受切除术的患者退出研究。

治疗耐药性通过 PFS 衡量，即从 EGFR TKI 治疗开始到确认疾病进展或死亡之日的时间。 PFS 在其他原因死亡之日或无进展患者的最后一次随访之日截尾。

研究人员将在放射科医生手动分割的感兴趣区域上使用提取的 1000 个表型特征。 Lasso Cox 回归模型和诺模图将用于建立预测 EGFR TKI 治疗 IV 期 EGFR 突变 NSCLC 耐药性的预后模型。 拟议列线图的 Harrell 一致性指数（C 指数）将用于量化辨别性能。