在接受PSMA放射性配体治疗之前，基线PSMA PET图像中全身肿瘤SUV（SUV值）分布的预后价值

《Annals of Nuclear Medicine》：Prognostic value of whole-body tumor SUV dispersion on baseline PSMA PET prior to PSMA radioligand therapy

　　该研究通过回顾性单中心分析，比较了PSMA PET/CT前SUV分布参数（SUVmean、SUVmedian、SUVmax、skewness、kurtosis、IQR）对转移性去势抵抗性前列腺癌患者PSMA RLT前早期进展（PD）及总生存期（OS）的预后价值，发现IQR参数对PD和OS的预测性能优于其他集中趋势指标，且在多变量回归中仍保持显著独立预测价值。

　　

摘要

目的

这项回顾性单中心研究评估并比较了在¹⁷⁷Lu-PSMA放射性配体治疗（PSMA RLT）之前，全身肿瘤体积（WTV）中标准化摄取值（SUV）分布参数的预后价值，以预测早期治疗反应和总生存期（OS）。

方法

回顾性收集了59名转移性去势抵抗性前列腺癌患者的基线临床资料和PSMA PET/CT特征（Gleason评分、至治疗时间、年龄、PSA水平、既往治疗情况、转移部位、WTV），以及PSMA RLT治疗前的WTV中SUV分布参数（SUV平均值、SUV中位数、SUV最大值、偏度、峰度和四分位数范围（IQR）。使用单变量逻辑回归或Cox回归评估了早期生化或影像学进展（PD）（根据PCWG3和RECIP标准）以及OS的预后价值。在单变量分析中显著的SUV分布参数，通过调整基线特征的多元逻辑回归或Cox回归进一步进行了评估。模型性能通过交叉验证（5折，10次重复）进行评估，通过曲线下面积（AUC）和Harrell’s C值量化，并与Wilcoxon符号秩检验进行比较。还通过似然比检验评估了将其他参数加入回归模型的效果。

结果

31名患者（53%）在2个周期后出现早期PD。中位随访时间为20 [2–38]个月，其中18名患者（31%）在最后一次随访时仍然存活。单变量分析显示，PD与年龄、既往化疗（CTx）、SUV平均值、SUV中位数、SUV最大值和IQR相关（p ≤ 0.05），而OS与SUV平均值、SUV中位数、SUV最大值和IQR相关（p ≤ 0.01），年龄也在一定程度上相关（p = 0.06）。与SUV平均值（AUC 0.86 [0.58-1.0]；C 0.66 [0.41–0.87]）、SUV中位数（AUC 0.86 [0.66-1.0]；C 0.61 [0.36–0.92]）和SUV最大值（AUC 0.84 [0.59-1.0]；C 0.63 [0.44–0.88]）相比，IQR在预测PD（AUC 0.95 [0.8-1.0]，p < 0.001，校正年龄和CTx）和OS（C 0.8 [0.62–0.97]，p < 0.001，校正年龄）方面具有更高的预测能力。将SUV平均值、SUV中位数或SUV最大值加入IQR回归模型并未显著提高其对PD或OS的预测价值（p ≥ 0.27）。

结论

在PSMA RLT之前的PSMA PET/CT中，WTV中SUV分布的离散参数IQR在预测早期进展和总生存期方面表现出很强的潜力，其预后价值超过了已建立的集中趋势指标（SUV平均值和SUV中位数）和SUV最大值。

目的

这项回顾性单中心研究评估并比较了在¹⁷⁷Lu-PSMA放射性配体治疗（PSMA RLT）之前，全身肿瘤体积（WTV）中标准化摄取值（SUV）分布参数的预后价值，以预测早期治疗反应和总生存期（OS）。

方法

回顾性收集了59名转移性去势抵抗性前列腺癌患者的基线临床资料和PSMA PET/CT特征（Gleason评分、至治疗时间、年龄、PSA水平、既往治疗情况、转移部位、WTV），以及PSMA RLT治疗前的WTV中SUV分布参数（SUV平均值、SUV中位数、SUV最大值、偏度、峰度和四分位数范围（IQR）。使用单变量逻辑回归或Cox回归评估了早期生化或影像学进展（PD）（根据PCWG3和RECIP标准）以及OS的预后价值。在单变量分析中显著的SUV分布参数，通过调整基线特征的多元逻辑回归或Cox回归进一步进行了评估。模型性能通过交叉验证（5折，10次重复）进行评估，通过曲线下面积（AUC）和Harrell’s C值量化，并与Wilcoxon符号秩检验进行比较。还通过似然比检验评估了将其他参数加入回归模型的效果。

结果

31名患者（53%）在2个周期后出现早期PD。中位随访时间为20 [2–38]个月，其中18名患者（31%）在最后一次随访时仍然存活。单变量分析显示，PD与年龄、既往化疗（CTx）、SUV平均值、SUV中位数、SUV最大值和IQR相关（p ≤ 0.05），而OS与SUV平均值、SUV中位数、SUV最大值和IQR相关（p ≤ 0.01），年龄也在一定程度上相关（p = 0.06）。与SUV平均值（AUC 0.86 [0.58-1.0]；C 0.66 [0.41–0.87]）、SUV中位数（AUC 0.86 [0.66-1.0]；C 0.61 [0.36–0.92]）和SUV最大值（AUC 0.84 [0.59-1.0]；C 0.63 [0.44–0.88）相比，IQR在预测PD（AUC 0.95 [0.8-1.0]，p < 0.001，校正年龄和CTx）和OS（C 0.8 [0.62–0.97]，p < 0.001，校正年龄）方面具有更高的预测能力。将SUV平均值、SUV中位数或SUV最大值加入IQR回归模型并未显著提高其对PD或OS的预测价值（p ≥ 0.27）。

结论

在PSMA RLT之前的PSMA PET/CT中，WTV中SUV分布的离散参数IQR在预测早期进展和总生存期方面表现出很强的潜力，其预后价值超过了已建立的集中趋势指标（SUV平均值和SUV中位数）和SUV最大值。