乳腺癌是全世界範圍內女性最常見的惡性腫瘤之一，估計有230萬新病例(11.7%)。女性乳腺癌是全球癌症相關死亡的主要原因之一(6.9%)，在女性癌症中發病率和死亡率最高(分別為24.5%和15.5%)。前哨淋巴結(SLN)是第一個引流站，其狀況影響著乳腺癌的生存率和個體化治療策略。由於SLN活檢(SLNB)與腋窩淋巴結清掃術(ALND)相比，具有並發症少、總生存率相當等優點，在有一個或兩個腋窩淋巴結(ALN)受累而無包膜外擴散的患者中，推薦使用SLN活檢來評估淋巴結狀態。然而，SLNB仍是一種侵入性程序，可導致潛在的並發症，如手臂麻木、神經損傷和淋巴水腫。此外，SLNB潛在的高假陰性率在5.5%-16.7%之間，是一個值得關注的點。因此，先前的報告打算根據臨床病理數據在術前預測LN轉移。然而，一些隻能在活檢後獲得的信息和較差的預測性能阻礙了臨床采用。由於現有方法的局限性，有必要改進治療前無創檢測LN狀態的方法以指導病人的分期和最佳管理。

        增強乳腺鉬靶(CEM)是一種很有臨床前景的乳腺診斷工具，具有成本低、節省時間的特點。CEM在重組的圖像中抑製了乳腺實質的出現，並突出了腫瘤的血管增加和血管通透性的區域。此外，研究結果顯示，CEM和磁共振成像(MRI)在診斷和評估殘留病變方麵表現相似。然而，CEM在識別乳腺癌的ALN轉移方麵表現不佳。放射組學是一個很有前景的領域，旨在通過將醫學圖像轉換為高通量的定量特征，提供關於腫瘤異質性、表型和微環境的關鍵信息。放射組學是不同領域中無創預測LN轉移的有力工具。然而，這些研究通常側重於挖掘腫瘤內的放射組學特征，而忽略了周圍微環境的細微變化。最近的證據表明，瘤周組織可能包含有價值的信息，並在LN轉移的過程中發揮著關鍵作用。

        近日，發表在AcademicRadiology雜誌的一項研究探索從CEM圖像中提取的乳腺癌瘤內和瘤周放射組學特征的價值，通過開發和測試放射組學列線圖，將開發的放射組學特征與臨床病理學數據相結合用於乳腺癌ALN轉移的術前預測。

        本項研究回顧性地招募了來自兩個中心的共809名乳腺癌術前CEM圖像的患者。使用最小絕對收縮和選擇算子(LASSO)回歸，選擇從CEM圖像中提取的5毫米和10毫米的腫瘤和瘤周區域的放射組學特征，並構建放射組學特征。然後構建一個包括最佳放射組學特征和臨床病理因素的列線圖。使用AUC評估了列線圖的性能，並與乳腺放射科醫生直接進行了比較。

        在內部測試中，當瘤周麵積增加時，瘤周特征的AUC就會下降，腫瘤+10mm顯示了最佳性能，AUC為0.712。在內部和外部測試中，包含腫瘤+10毫米、腫瘤直徑、孕酮受體(PR)、人表皮生長因子受體2(HER-2)和CEM報告的淋巴結狀態的列線圖分別獲得了0.753和0.732的最大AUC。此外，該列線圖的表現優於放射科醫生，並提高了放射科醫生的診斷性能。

        本項研究表明，基於CEM瘤內和瘤周區域的列線圖模型為乳腺癌ALN轉移的治療策略製定提供一個無創的輔助工具。

        原始出處：

        Zhongyi Wang,Haicheng Zhang,Fan Lin,et al.Intra- and Peritumoral Radiomics of Contrast-Enhanced Mammography Predicts Axillary Lymph Node Metastasis in Patients With Breast Cancer: A Multicenter Study.DOI:10.1016/j.acra.2023.02.005