基于DCE-MRI及临床病理特征的模型预测乳腺癌前哨淋巴结状态

目的:探讨基于DCE-MRI及临床病理特征建立的预测模型对乳腺癌前哨淋巴结(SLN)转移的预测价值,为临床个性化治疗提供依据.方法:回顾性分析我院2016年1月至2018年12月经手术病理证实为乳腺癌并符合入组标准的260例患者的临床、病理及MRI资料.根据SLN病理结果,将全部患者分为SLN转移阳性组(n=127)和SLN转移阴性组(n=133),比较两组患者的临床病理资料、MRI特征的差异.利用logistic回归分析确定与SLN转移相关的预测因子并构建预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价预测模型的效能.结果:单因素分析结果显示,ER、PR、HER2、分子分型、多灶、增强形态与乳腺癌SLN转移相关(P＜0.05).多因素logistic回归分析结果显示PR、HER2、增强形态、ADC值(P＜0.05)是乳腺癌SLN转移的独立危险因素,预测模型的曲线下面积为0.710(P＜0.05),其预测乳腺癌前哨淋巴结转移的敏感度为77.2％,特异度为58.6％.结论:ER、PR、HER2、分子分型、多灶、增强形态与乳腺癌SLN转移相关,基于PR、HER2、增强形态、ADC值等参数构建的预测模型对乳腺癌SLN转移有较高的预测价值.