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作者：徐婷;刘晓雯;陈亚曦;潘玉蝶;龚静山;
单位：暨南大学第二临床医学院;深圳市人民医院(暨南大学第二临床医学院,南方科技大学第一附属医院)放射科;
摘要：目的 探讨基于术前CT影像组学列线图预测肺腺癌程序性细胞死亡受体配体1(PD-L1)表达状态的预测价值。资料与方法 回顾性纳入2021年1月—2022年7月深圳市人民医院158例肺腺癌患者，其中PD-L1阴性82例，PD-L1阳性76例，按照7∶3随机分为训练集119例及验证集39例。分析临床病理及影像学资料，通过单因素及多因素Logistic回归分析筛选出PD-L1阴性与PD-L1阳性间有意义的特征构建临床模型。基于术前CT图像提取组学特征，筛选特征并建立模型。最后结合临床特征及影像组学分数构建联合模型，并通过列线图使模型可视化。使用受试者工作特征曲线及曲线下面积（AUC）评估模型的诊断效能。结果 由癌胚抗原及血管集束征构成的临床模型，在训练集及验证集的AUC分别为0.774(95%CI 0.687～0.860)、0.808(95%CI 0.670～0.947)；通过特征筛选，由17个影像组学特征组成的组学模型，其训练集及验证集的AUC分别为0.837(95%CI 0.764～0.910)、0.778(95%CI 0.633～0.923)；由癌胚抗原、血管集束征及组学分数构成的联合模型，其训练集及验证集的AUC分别为0.892(95%CI 0.832～0.952)、0.853(95%CI 0.737～0.968)；在训练集中，联合模型的AUC均高于其他两个模型，差异有统计学意义（Z=-2.640、-2.855,P均<0.05）。结论 基于术前CT影像组学列线图对肺腺癌PD-L1表达状态具有较高的预测效能，可以为肺腺癌患者临床治疗方案的选择提供决策支持。
关键词：肺腺癌;;影像组学;;列线图表;;程序性细胞死亡受体配体1;;体层摄影术,X线计算机
基金资助：国家自然科学基金面上项目（82172026）
