早期肺癌立体定向放疗预后与评估综合新方法的创建与运用课件.pptx

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1、,早期肺癌立体定向放疗预后与评估综合新方法的创建与运用,主讲人：何健,复旦大学附属中山医院放疗科,01,0204,03,目录05,预后及评估综合新方法一,预后及评估综合新方法二预后及评估综合新方法三预后及评估综合新方法四小结,预后与评估综合新方法一早期肺癌SBRT放疗后评估CT图像特征与临床意义研究,01,回顾性分析2011年1月至2015年6月我院行SBRT的78例期NSCLC治疗前后CT图像随访CT图像时间：3个月，4-6个月及7-12个月参考Ikezoe和Koening分类方法评价图像特征记录患者肿块位置、有无肺气肿，放疗剂量和双肺V2.5、V5、V10、V20、V30、V40、V50，

2、全肺平均剂量(MLD)等参数t检验、卡方检验、Logistic 回归分析各因素与CT表现相关性,材料与方法,参照Ikezoe和Koenig分类方法定义图像特征,2016-4-20,早期：无变化,2015-8-12放疗2个月后,2015-6-11治疗前,早期：弥漫实变(Diffuse consolidation),治疗前,治疗后5个月,治疗前,治疗后3个月,早期：部分实变伴毛玻璃样变(Patchy consolidation with GGO),早期：部分毛玻璃样变,2011-9-13,2012-3-14,2011-10-17,早期（放疗后5个月）：部分毛玻璃样变(Patchy GGO),(a)

3、,SBRT前(b)SBRT后2个月,78岁女性，IB 期肺腺癌，60 Gy/10Fx，早期：弥漫实变,早期：弥漫GGO,放疗后3个月,治疗前,早期：部分毛玻璃样变(Patchy GGO),治疗前,治疗后5个月,治疗前,治疗后5个月,早期：无变化,晚期：肿块样变，伴肺组织移位(Mass-like pattern),治疗前,治疗后11个月,治疗前,治疗后12个月,晚期：瘢痕样变(Scar-like pattern),(a)SBRT前,(b)SBRT后3个月(c)SBRT后10个月,57岁，肺腺癌，48 Gy/4Fx，出现度肺气肿，疤痕样的肺纤维化,正常肺组织无变化,2016-4-20,2015-8

4、-12,2015-6-11,晚期：无变化,晚期：肿块样变伴肺组织移位,治疗前,三个月：无反应,11个月：肿块样变,六个月：实变反应（应与复发相区别）23个月：疤痕样变,A,B,早期:放疗后45天,局部实变（局灶性）和放疗前后肿瘤情况的比较：A.放疗前CT显示肿瘤最大径2.1cm，肺气肿。B.PET显示SUV值11.8g/ml。C.放疗后45天，CT显示病灶最大径1.0cm，D.PET显示SUV值0.9g/ml,Pulmonary injury and tumor response after stereotactic bodyradiotherapy(SBRT):Results of a se

5、rial follow-up CT study,综合现有研究，大部分肺部病灶的影像改变发生在治疗后6个月,SBRT治疗后的影像学表现各时间段不同CT改变所占比例：早期（3个月与4-6个月）弥漫实变：1.3%和3.8%局部实变：15.4%和53.8%弥漫GGO：1.3%和0%局部GGO：16.7%和14.1%无变化：65.4%和28.2%晚期（12个月）普通实变：41.0%肿块改变：10.3%瘢痕改变：12.8%无变化：35.9%。,放疗后无肺气肿患者肺部出现影像学改变的比例明显高于肺气肿患者,17例患者出现临床有症状的急性放射性肺炎表现，其中14例肺部呈实变表现，3例为玻璃样表现。有实变表现的

6、患者出现症状性放射性肺炎的比例明显高于其它类型患者,有关放疗后肺部CT早期出现实变的多因素logistic回归分析,多因素分析提示肿瘤大小与有无肺气肿是放疗后早期有无实变的显著影响因素,早期NSCLC患者SBRT治疗后放射性肺损伤CT表现有不同于常规,放疗的特征性改变，对其正确的认识有助于判断临床放疗疗效，鉴别SBRT后改变与肿瘤复发,早期出现实变反应的患者症状性放射性肺炎的发生率较高控制V5，V10，V20，V30，V40有利于缩小放射性肺损伤范围，,V20尤其重要,肿瘤直径较大及无肺气肿患者更易出现早期实变反应SBRT对于肺气肿患者安全有效,结论与意义,预后与评估综合新方法二早期肺癌SBR

7、T放疗后评估生活质量评价,02,纳入了2010年1月至2015年12月在我院接受SBRT治疗且符合研究标准期NSCLC患者，共604例患者入组（手术组453例，SBRT组152例）,收集患者的一般人口学特征、肿瘤相关因素，治疗及随访信息。采用真实世界比较效果研究（CER)统计方法，运用倾向得分匹配法(PSM)，比较匹配前后两组患者的生存结局。运用Kaplan-Meier(K-M)曲线分析不同组患者生存率差异，运用Cox回归来分析影响患者生存预后因素,中位随访期手术组21个月，SBRT组22.5个月,SBRT组患者年龄更大，中央型肿瘤及合并COPD的比例更高,材料与方法,NSCLC患者治疗前后生

8、存质量和症状评分的变化,采用癌症治疗功能评价系统(Functional,Assessment of Cancer,Therapy，FACT)对患者生活质量进行评估,手术组患者治疗后：社交/家庭生活，情绪，活动能力，肺癌附加因素及总分显著提高；SBRT后：患者的情绪，活动能力及总分评估显著提高,与手术组相比，SBRT治疗后患者生活质量总分提高程度优于手术组（P0.05）,预后与评估综合新方法三早期肺癌SBRT后预后模型建立的研究Prognostic Index Score(PIS)预后指数模型,03,背景：肺癌是全球癌症相关死亡的首要原因，不同的非小细胞肺癌（NSCLC）患者的预后也不一样。我们

9、进行这项研究的目的是确定预后预测因子，并建立一个用于预测I期NSCLC患者SBRT后的预后评分指数,材料与方法：回顾性分析131例I期非小细胞肺癌患者临床资料。应用Cox比例风险回归模型鉴别出SBRT后的预后预测因子。进行受试者工作特征（ROC）分析以确定最佳的临界值。使用Kaplan-Meier方法比较不同分组的预后差异,OS,PFS,HR(95%CI),P,HR(95%CI),P,Univariate analysis,Age(65y vs.65y)Sex(male vs.female)KPS(80 vs.80)Location(central vs.peripheral)T stage(

10、1c+2a vs.1a+1b)SUVmax1Red blood cell count(1012/L)1Hemoglobin(g/L)1White blood cell count(109/L)1Lymphocyte count(109/L)1Monocyte count(109/L)1,1.366(0.299-6.252)3.629(0.467-28.223)1.661(0.213-12.938)6.313(1.381-28.858)1.071(0.340-3.375)1.105(1.031-1.186)0.583(0.218-1.562)0.967(0.934-1.001)1.022(0.7

11、93-1.316)0.589(0.223-1.552)2.102(0.310-14.241),0.6880.2180.6280.0170.9070.0050.2830.0600.8670.2840.447,2.368(0.545-10.284)1.359(0.449-4.112)1.883(0.433-8.185)2.871(1.091-7.556)2.317(0.834-6.437)1.088(1.025-1.156)0.308(0.132-0.714)0.953(0.926-0.980)1.076(0.892-1.298)0.692(0.324-1.479)1.664(0.478-5.78

12、8),0.2500.5870.3990.0330.1070.0060.0060.0010.4450.3420.423,Platelet,count(109/L)1,1.010(1.002-1.019),0.021,1.005(0.997-1.012),0.206,count(109/L)1,NeutrophilLMR1NLR1PLR1,1.066(0.839-1.354)0.833(0.595-1.167)1.123(0.986-1.279)1.007(1.003-1.011),0.6010.2890.0800.001,1.094(0.909-1.317)0.813(0.618-1.069)1

13、.093(0.973-1.227)1.004(1.001-1.008),0.3400.1380.1360.025,Cox回归单因素分析提示：中央型、SUVmax、血小板计数和PLR是OS的预后因素PLR:血小板与淋巴细胞比值,OS,PFS,HR(95%CI),P,HR(95%CI),P,Multivariateanalysis,0.0630.0360.0120.816,Location(central vs.peripheral)SUVmax1PLR1Platelet counts(109/L)1Red blood cell count(1012/L)1Hemoglobin(g/L)1,4.3

14、04(0.923-20.070)1.103(1.007-1.210)1.006(1.001-1.012)0.999(0.988-1.009)NANA,2.901(1.043-8.069)1.063(0.994-1.136)0.999(0.993-1.005)NA0.975(0.244-3.902)0.950(0.896-1.008),0.0410.0740.6990.9720.092,PLR:血小板与淋巴细胞比值Cox回归多因素分析提示SUVmax(P=0.036)和PLR(P=0.012)是OS的独立预后因素,SUVmax9.9,PLR243SUVmax9.9,PLR243SUVmax9.9

15、,PLR243SUVmax9.9,PLR243,PIS=1PIS=2PIS=3,Prognostic Index Score(PIS)评分,Kaplan-Meier示：SUVmax9.9预后明显优于 SUVmax9.9PLR243预后明显优于 PLR243,The 3-year OS and PFS rates of patientswith PIS=1(97.3%and 87.2%,respectively)were significantly higher,than patients with PIS=2(76.7%and65.9%,respectively)and PIS=3(27.8a

16、nd 27.8%,respectively),AUC(95%CI),P,PISSUVmaxPLRLMRNLR,0.855(0.743-0.967)0.786(0.655-0.918)0.712(0.531-0.894)0.700(0.540-0.861)0.691(0.520-0.862),0.0010.0010.0160.0220.030,ROC curve for survival prediction,结果：Cox多因素分析：SUVmax和PLR是OS的独立预后因素。SUVmax和PLR划分预后的临界值分别为9.9和243。高SUVmax和高PLR均与较差的OS和PFS显著相关基于SUV

17、max和PLR构建预后评分指数（PIS），高PIS也与不良预后显着相关ROC曲线评估PIS的预测能力，曲线下面积为0.855（95CI，0.743-0.967），高于SUVmax和PLR,预测疗能比较,治疗前的SUVmax和PLR是I期NSCLCSBRT后的预后预测因子，PIS是评分一种有效的预后指数，帮助确定哪些早期肺癌患者更获益于SBRT治疗,结论,预后与评估综合新方法四早期肺癌SBRT后预后模型建立的研究Nomograms预后模型,04,Nomogram：简单的说这是一种将Logistic回归或Cox回归图形化呈现的方法，可以让使用者从图中很简便地根据预测变量的值得到因变量的大致概率数值

18、,简单说明Nomogram的用法,如图：欲知年龄45岁的女性（sex=1）的患病风险，只需要将age=45岁向points轴投射，则points=50；同理sex=1时，points37。两者相加则Total points=87；,将此数值在Total points轴上向Risk概率轴投射，则可知风险大概在0.4和0.5之间,背景：非局部进展是早期肺癌SBRT治疗后失败的主要模式，本项研究的目的是确定影响早期肺癌放疗疗效的有关因素，并建立一个用于准确评估I期NSCLC患者SBRT治疗预后状况的Nomogram模型,材料与方法：回顾性分析152例I期非小细胞肺癌患者临床资料,应用Cox比例风险回

19、归模型鉴别出SBRT后的预后预测因子，并在此基,础上建立Nomogram模型,进行受试者工作特征（ROC）分析以确定最佳的临界值,采用C指数和Bootstrap自抽样法进行内部验证,C指数：一致性指数，用于评价预后模型的预测精度,Bootstrap自抽样：从初始样本重复随机替换抽样，用现有样本来提升估计量的精度,研究患者基本情况,Cox回归示肿瘤大小是OS的预后因素，肿瘤大小与SUV是LRC与PFS的预后因素,KaplanMeier survival curves.(A)Three-year locoregional control of the 3 risk groups basedon t

20、he nomogram(p 0.001).(B)Three-year progression-free survival of the 3 risk groupsbased on the nomogram(p 0.001).,根据Nomogram,患者总分在0-144之间，将其分成3组，分别为0-48分，49-96分，97-144分。三组LRC与PFS均有显著差别。说明运用该模型可对患者的局部或区域控制，疾病进展进行评估,共152例患者入组。中位随访期为22个月,患者SBRT治疗后，3年LRC,PFS,OS分别为75.9%，64.6%，和80.0%,多因素Cox回归分析示,3年OS与肿瘤大小（

21、HR=2.35，P=0.02）显著相关,肿瘤大小和肿瘤SUVmax值3年LRC（肿瘤大小：HR=2.15，P=0.01；肿瘤SUVmax值：HR=1.07，P=0.04）和PFS（肿瘤大小：HR=1.83，P=0.03；肿瘤SUVmax值:HR=1.08，P0.01）有独立的预测价值,最终建立基于3年LRC和PFS预后因素的Nomogram预测模型,两个模型的C指数分别为0.818和0.790，一致性曲线显示该模型具有较好的预测能力,结果,结论：,本研究建立的Nomogram具有较好的预测能力，有助于对接受SBRT治疗的早期肺癌患者进行预后分层，进而能为患者提供更好的个体化治疗，具有一定的临床参考价值,并可为日后的临床试验提供思路和线索的工具,小结,05,早期肺癌SBRT预后与评估方法综合运用的意义,避免了一种或二种方法的局限性，多视角多方位，力求更合理、科学性更好、临床上可以灵活运用,有助于正确的认识判断临床放疗疗效 有助于鉴别SBRT后改变与肿瘤复发,对患者放疗后的生活质量进行科学的评估,有助于SBRT与其它的治疗方法如手术、射频等比较,有助于筛选出更获益于SBRT治疗的早期肺癌患者人群种类 有助于为患者提供更好的个体化治疗,感谢关注,