诺模图(nomogram)预测浸润性乳腺癌脉管 侵犯的初步研究

目的 探讨基于增强MRI参数的诺模图(nomogram)预测乳腺癌脉管侵犯的价值.方法 回顾性分析2016年1月～2018年12月中山大学孙逸仙纪念医院经活检病理证实的256例浸润性乳腺癌患者的常规MRI、DWI及DCE MRI的资料.根据术后病理检查结果确定肿瘤脉管侵犯情况,将256例患者按约2:1随机分为训练集(n=171)及验证集(n=85).采用LASSO回归筛选与乳腺癌脉管侵犯最相关的危险因素,构建诺模图预测模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)分析模型的诊断效能,绘制诺模图校准曲线验证预测能力.结果 256例患者中,99例(38.7％)肿瘤侵犯脉管.经LASSO回归,8个MRI参数及HER-2为乳腺癌脉管侵犯的独立预测因素.训练集中,基于多参数模型的诺模图预测脉管侵犯的曲线下面积(AUC)为0.843,敏感度76.3％,特异度77.7％,符合率77.2％,阳性预测值为64.3％,阴性预测值为86.1％;验证集中,诺模图预测脉管侵犯的AUC为0.833,敏感度65.0％,特异度84.4％,符合率75.3％,阳性预测值为78.8％,阴性预测值为73.1％.诺模图校准曲线显示模型预测与真实结局之间具有良好吻合度.结论 本研究构建及验证的诺模图能有效预测乳腺癌脉管侵犯.