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《济南大学》 2011年
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功能剂量体积直方图参数联合细胞因子预测NSCLC后程加速超分割放疗诱导的肺损伤

王冬青  
【摘要】:研究背景 放射诱导的肺损伤(Radiation-induced lung toxicity, RILT)是胸部放射治疗剂量的限制因素,也是最常见的放疗副反应,它对患者的生存和生活质量有重要的影响。一项系统性综述显示在接受根治性放射治疗的肺癌患者,发生有临床症状的RILT约有13%-37%。依据临床特征,RILT包括放射性肺炎和放射性肺纤维化。放射性肺炎通常发生于放疗开始后几周到数月;放射性肺纤维化的发生较缓慢通常为数月到几年之间。对RILT的分级在文献中有SWOG标准和RTOG标准,近来,NCI CTC是RILT分级的常用标准。 目的 (1)探讨临床因素(患者年龄、性别、KPS评分、吸烟史、基础肺功能等)、剂量体积因素、血浆细胞因子与非小细胞肺癌(NSCLC)后程加速超分割放疗(LCAHRT)诱导的肺损伤(RILT)的相关性;(2)功能剂量体积参数能否提高对RILT的预测效能;(3)剂量体积参数包括功能性参数联合血浆细胞因子能否进一步提高对RILT的预测效能 方法 前瞻性入组57例接受根治性三维适形或调强放疗的NSCLC患者,治疗结束后随访观察,采用NCI CTC3.0标准对RILT进行分级。所有患者放疗前:(1)行单光子发射型计算机断层(SPECT)肺灌注扫描,同期行肺功能(PFTs)检查,依据检查结果评价基础肺功能;(2)在Philips Pinnacle3治疗计划系统,将SPECT肺灌注图像和PET-CT图像融合,勾画功能肺轮廓,引导LCAHRT精确放疗,将传统剂量体积直方图(DVH)转化为功能剂量体积直方图(FDVH); (3)于放疗前和放疗4-6周分别采集血浆细胞因子,包括人白细胞介素6(IL-6),人超氧化岐化酶(SOD),人转化生长因子β1(TGF-β1)等,采用酶联免疫吸附法测定其血浆浓度。分析临床因素,DVH参数和FDVH参数以及上述细胞因子与发生RILT的相关性。 结果 (1) RILT的发生与肺灌注和肺通气损伤分级无显著相关性(P=0.077,0.576)。肺通气功能指标在RILT组中有下降趋势,没有达到具有统计学意义的程度,然而当患者放疗前FVC≤2.36L, FEV10≤1.80L, FEF25-75%≤1.95L/s时发生RILT的概率显著增加,具有统计学意义(P=0.017,0.026,0.016),并且三者之间具有显著相关性(Pearson相关系数为0.600-0.089,P0.001)。 (2)单因素分析多个DVH参数(V5-V40,MLD, NTCP)和FDVH参数(FV5-FV50, MPWLD, FNTCP)与RILT发生显著相关(P0.05)。多因素分析非功能性参数MLD和功能性参数FV15是发生RILT的独立预测因素(P=0.001,0.044)。受试者工作特征曲线比较显示几乎所有FDVH参数曲线下面积大于相对应的DVH参数,但无统计学意义(P值范围为0.066-0.951)。亚组分析显示“肺通气功能损伤”亚组(FVC≤2.36L和/或FEV1.0≤1.80L)采用FDVH参数预测RILT具有一定优势,特别是高剂量区参数如FV45和FV50较传统DVH参数预测效能显著提高,具有统计学意义(P=0.024,0.048);而对于“肺血流灌注损伤”亚组(肺血流灌注损伤面积≥1个肺叶)采用FDVH参数则无显著预测优势。 (3)放疗前后细胞因子除Cyfra21-1以外,其他细胞因子水平变化无显著性差异;但是除SOD以外,其他细胞因子放疗前后水平之问具有显著相关性。IL-6放疗前后相对比值在两组(发生RILT组和未发生RILT组)之间具有显著性差异(P=0.043),而TGF-β1放疗前后相对比值和SOD放疗后绝对水平在两组之间仅获得临界统计学差异(P=0.054,0.077),但是以放疗后SOD绝对水平56.18U/ml为阈值,能够较好地预测入组患者RILT的发生,其预测敏感度、特异度达到80.00%和66.67%。若细胞因子联合剂量体积参数能够在一定程度上提高RILT预测的把握度,其预测敏感度、特异度、阴性预测值、阳性预测值分别可达80.00%,90.48%,95.00%,66.67%。 结论 (1)放疗前行肺血流灌注显像和通气功能检查可以评价患者基础肺功能,对筛选发生RILT高危人群具有重要的临床价值。(2)RILT发生与多个FDVH参数相关,其中FV15是发生RILT的独立预测因素,并且FDVH对RILT的预测效能较DVH参数有提高的趋势,特别是对于肺通气功能损伤的患者应用FDVH参数预测RILT有一定优势。(3)发生RILT的患者放疗后IL-6和TGF-β1的水平明显增高,较没有发生RILT的患者其变化更加显著。放疗后血浆SOD绝对含量可能作为预测RILT的细胞因子。细胞因子联合剂量体积参数的多因子预测模式在一定程度上提高了预测效能。
【学位授予单位】:济南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:R734.2

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