原題
Composite quantitative structural magnetic resonance imaging-based risk scoring model for predicting radiation-induced temporal lobe necrosis in nasopharyngeal carcinoma: a novel risk stratification model.
背景:放射線療法後の放射線誘発側頭葉壊死(TLN)は鼻咽頭癌(NPC)の予後を悪化させる。TLNリスク層別化を改善するために、定量的MRIと臨床因子を組み合わせた早期スコアを開発した。
方法:RT前と6か月以内の3D-T1とDTIを439人のNPC患者(67人の壊死、811人の正常葉)で得た。Cox臨床モデルと複合モデルを構築し、複合構造MRIスコア(CSS)を導出した。ロジスティック用量反応モデルはTLN発生率を予測した。
結果:年齢,糖尿,TL量にMRI検査のバイオマーカーを加えると,Cindexは0.888(P=0.018)に上昇し,TLNリスクの上昇(ハザード比3.07, 95%信頼区間77-5-1.33, P<0.001)と5年耐容線量の50%低下(72.0 vs 75.2 Gy)が予測された。
結論:CSSは早期の構造的変化を捉え、臨床/線量測定データを用いて、個別化された管理のための正確なTLNリスク層別化を可能にする。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02738-0
PMID: 41163010
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