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作者：胡鸿博;赵升;姜昊;张莹;姜慧杰;
单位：哈尔滨医科大学附属第二医院放射科;哈尔滨医科大学药学院药理教研室;
摘要：目的 探讨鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B基因（B-Raf proto-oncogene serine/threonine kinase, BRAF）突变状态与直肠癌患者生存率的相关性。本研究旨在评估影像组学模型预测结直肠癌患者BRAF基因突变情况的可行性。材料与方法 对我院2020年6月至2023年6月确诊为直肠癌的患者病例资料进行回顾性分析，采用外显子测序鉴定BRAF基因突变状态。通过生存分析评估BRAF基因突变与直肠癌预后的关系。从260名接受多参数MRI的直肠癌患者中提取7388个特征模块，包括术前T1加权图像（T1-weighted imaging, T1WI）、T2加权图像（T2-weighted imaging, T2WI）和对比增强T1加权图像（contrast-enhanced T1-weighted imaging, CE-T1WI）。随后，基于卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）构建了放射组学模型。通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic, ROC）曲线、准确率、敏感度和特异度等指标评估模型效能。结果 本研究共纳入89例BRAF突变患者和171例BRAF野生型患者。两组在肿瘤恶性分期、年龄、性别等临床特征上差异无统计学意义（P>0.05），但5年生存率差异存在统计学意义，BRAF突变组生存期低于BRAF野生型组（P<0.001）。所构建模型的ROC曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.929，与病理结果一致性分析的Kappa统计量为0.87，表明模型具有较高的预测价值。结论 基于CNN的放射组学特征模型在区分直肠癌患者BRAF突变状态方面表现优异，为未来无创筛查BRAF突变状态提供了新的研究思路。
关键词：直肠癌;;磁共振成像;;影像特征;;深度学习;;鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B基因;;卷积神经网络;;影像组学模型
基金资助：国家自然科学基金面上项目（编号：62171167）~~
