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　　化療/靶向治療是中晚期非小細胞肺癌患者首選的治療方案，然而化療/靶向治療并非適用于所有患者,。部分患者對化療/靶向治療沒有響應,，而該情況對治療沒有益處，甚至造成無法逆轉的身體損傷,。目前,，尚無臨床指南指導醫(yī)生在治療前評估化療/靶向治療效果，導致中晚期非小細胞肺癌患者總體治療效果不理想,。因此,，基于治療前預測手段缺失的情況，開展非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測對個性化醫(yī)療具有臨床意義,。
　　中國科學院蘇州生物醫(yī)學工程技術研究所研究員高欣團隊與山東省腫瘤醫(yī)院合作,，探究治療前醫(yī)學影像信息對非小細胞肺癌化療/靶向治療療效的預測價值。該研究入組了322例接受一線化療,、靶向治療或二者聯(lián)合的非小細胞肺癌患者,，其中,，腫瘤響應組152人,，腫瘤無響應組170人，收集了患者的肺部CT影像數(shù)據及臨床資料（年齡,，血清標記物等）,。科研人員利用腫瘤原發(fā)灶CT影像,，借助影像組學方法及機器學習算法構建預測模型,。研究表明，非小細胞肺癌腫瘤區(qū)域的影像學特征具有獨立預測化療/靶向治療效果的能力,，并且融合上述特征構建的模型預測精度達到0.746（如圖所示）,，實現(xiàn)了目前已報道的精度最高的非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測,。
　　該研究探索并驗證了腫瘤區(qū)域影像信息（CT）對非小細胞肺癌化療/靶向治療效果的預測能力，構建了非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測模型,，為臨床制定個性化治療方案提供了新的理論依據和方法,。
　　相關研究成果發(fā)表在European Radiology上。
　　論文鏈接
　　非小細胞肺癌化療/靶向治療療效預測模型的ROC曲線