배경: 비소세포 폐암은 높은 사망률을 가진 폐암의 주요 형태로, 정확한 예후 예측은 환자의 치료 결정에 있어 중요하다. 진단 당시에 종양의 질병 범위는 예후와 밀접한 관련이 있지만 이러한 병기 기반의 치료는 여전히 생존율 향상으로 이어지지 못하고 있다. 보다 정확한 예후 예측 모델은 환자의 개별화된 치료 계획을 수립하는 데에 있어서 중요하다. 최근 연구들은 18F-불화디옥시포도당(FDG) 양전자단층촬영(PET)으로부터 추출한 원발 종양의 다양한 영상 파라미터, 즉 라디오믹스 변수들이 예후 예측 성능을 개선하기 위해 도움이 된다고 보고하고 있다. 이 연구의 주요 목표는 비소세포 폐암 환자의 수술 후 전체 생존율을 예측하기 위해 LASSO Cox 방법을 사용하여 FDG PET 기반의 라디오믹스 모델을 구축하는 것이다.

방법: 이 후향적 연구는 수술 전 FDG PET/CT를 시행한 683명의 비소세포 폐암 환자를 대상으로 하였다. GE Discovery STE 스캐너로 촬영한 474명은 모델 개발을 위한 훈련 세트로 이용되었고 GE Discovery LS로 촬영한 209명은 모델의 성능 검증을 위한 검증 세트로 이용되었다. FDG PET에서 원발 종양의 섭취 부분은 경사 기반 방법(PET Edge)과 표준화 섭취 계수가 2.5로 설정된 고정 임계값 방법을 이용하여 분석되었다. PET 이미지에서 분할된 종양의 섭취로부터 총 72개의 라디오믹스 파라미터들이 창궁 이미지 텍스처 분석(CGITA) 소프트웨어 패키지를 사용하여 추출되었다. LASSO Cox 회귀 방법이 예후와 연관된 변수를 선택하고 예후 예측에 대한 라디오믹스 점수(RAD-score)를 계산하는 식을 만들기 위해 이용되었다. 예후는 전체 생존 기간으로 평가하였으며 그것은 폐암 수술 후부터 모든 원인으로 인한 사망 또는 가장 최근의 추적 관찰까지의 시간으로 정의하였다. 단변량 및 다변량 Cox 비례 위험 회귀 분석이 RAD-score의 예후 인자 로서의 가치를 평가하고 임상 변수를 이용한 모델을 만들기 위해 이용되었다. 임상 변수만을 기반으로 한 모델, 라디오믹스 점수 기반 모델, 그리고 두 가지를 결합한 모델의 성능이 시간-의존적 ROC 곡선 아래 면적(AUC)을 사용하여 평가되었다.

결과: PET Edge (경사 기반) 방법에서는 두 가지 라디오믹스 파라미터가, 2.5 (고정 임계값) 방법에서는 일곱 가지 라디오믹스 파라미터들이 예후와 연관된 의미 있는 변수들로 선택되었다. 선택된 변수들은 각각 RAD-score Edge와 RAD-score 2.5를 구성하였다. RAD-score Edge와 RAD-score 2.5는 각각 생존 예측에 있어 기존 임상 변수 및 FDG PET 파라미터들과 독립적인 예후 인자 로서의 가치를 보여주었다. 임상 변수와 통합된 RAD-score 2.5 모델은 1년째 생존 예측에 있어서 AUC 0.845, 3년째 AUC 0.799, 5년째 AUC 0.767의 가장 우수한 성능을 보여주었다. 결합 모델은 단독 임상 모델과 비교하여 더 우수한 성능을 보여주었다. 개발된 모델의 성능은 검증 세트에서 약간 감소하였지만, RAD-score의 독립적 예후 가치는 훈련 세트의 결과와 일관되게 나타났다.

결론: 수술 전 FDG PET/CT에서 추출한 원발 종양의 라디오믹스 인자들로부터 LASSO Cox 방법을 사용하여 개발한 라디오믹스 점수는 비소세포 폐암 환자들의 수술 후 전체 생존율에 대한 독립적인 예후 인자로 밝혀졌다. 또한, 임상 변수와 LASSO Cox 기반의 라디오믹스 점수를 결합한 모델은 임상 변수만을 이용한 모델과 비교하였을 때 향상된 예측 성능을 보여주었다. 이러한 결과는 비소세포 폐암 환자의 수술 후 보다 정확한 예후 예측을 제공할 수 있으며 환자의 개별화된 치료 계획을 수립하는 데에 도움을 줄 가능성이 있다.