聯合第2版前列腺影像報告與數據系統評分與前列腺特異性抗原的Logistic回歸預測模型診斷移行區前列腺癌

雷李智，許乙凱，侯美蓉，何夢琪(南方醫科大學南方醫院影像中心，廣東 廣州 510515)

聯合第2版前列腺影像報告與數據系統評分與前列腺特異性抗原的Logistic回歸預測模型診斷移行區前列腺癌

雷李智，許乙凱*，侯美蓉，何夢琪
(南方醫科大學南方醫院影像中心，廣東 廣州 510515)

目的 建立第2版前列腺影像報告和數據系統(PI-RADS v2)評分聯合前列腺特異性抗原(PSA)的Logistic回歸預測模型，評價其對移行區前列腺癌(PCa)的診斷價值。方法 回顧性分析經病理證實的移行區前列腺腺癌(PCa組，n=33)和良性前列腺增生或前列腺炎(非PCa組，n=54)患者的術前MRI及PSA資料。采用PI-RADS v2對2組進行評分(由低至高評為1～5分)。分析2組的PI-RADS v2評分、總PSA(t-PSA)、游離PSA(f-PSA)與t-PSA比值(f-PSA/t-PSA)及PSA密度(PSAD)的差異，選擇有統計學意義的指標為自變量，以病理結果是否為PCa為因變量，建立3項Logistic回歸模型：PI-RADS v2+t-PSA(A)；PI-RADS v2+f-PSA/t-PSA(B)；PI-RADS v2+PSAD(C)。建立Logistic回歸模型產生的Logit(P)和PI-RADS v2評分的ROC曲線，評估其診斷效能。結果 2組t-PSA、f-PSA/t-PSA、PSAD及PI-RADS v2評分差異均有統計學意義(P均<0.01)。A、B、CLogistic回歸預測模型分別為：Logit(P)=-8.682+1.507 PI-RADS v2+0.234 t-PSA(χ2=65.993，P<0.01)；Logit(P)=-5.425+1.906 PI-RADS v2-13.921 f-PSA/t-PSA(χ2=65.993，P<0.01)；Logit(P)=-7.534+1.045 PI-RADS v2+13.318 PSAD(χ2=74.036，P<0.01)。以A、B、C模型產生的Logit(P)預測病理結果，其ROC曲線下面積分別為0.945、0.919、0.960，均高于單獨使用PI-RADS v2評分(AUC為0.861)，差異有統計學意義(P均<0.01)。其中C模型診斷效能最佳，其敏感度、特異度分別為87.88%、92.59%。單獨使用PI-RADS v2評分的敏感度、特異度分別為87.88%、77.78%。結論 聯合PI-RADS v2評分和PSA指標的Logistic回歸預測模型對移行區PCa的診斷效能優于單獨使用PI-RADS v2評分，為可疑移行區PCa患者行穿刺活檢提供了可靠的依據。

前列腺影像報告和數據系統第2版；Logistic回歸模型；前列腺腫瘤；前列腺特異性抗原

近年來我國前列腺癌(prostate cancer， PCa)發病率呈逐年上升趨勢[1]，已成為嚴重威脅老年男性健康的惡性腫瘤之一，25%～30%的PCa發生于移行區[2]。多參數MRI是目前認為診斷PCa最好的影像方法[3-5]，基于多參數MRI的第2版前列腺影像報告與數據系統(prostate imaging reporting and date system version 2， PI-RADS v2)可為診斷移行區PCa提供半定量標準[6]。移行區組織成分復雜，常含有大量良性前列腺增生(benign prostate hyperplasia， BPH)結節，使移行區PCa與BPH影像鑒別困難[7-8]。臨床常采用前列腺特異性抗原(prostate specific antigen， PSA)檢測與篩查PCa，方法簡便，但其敏感度及特異度相對較差[9]。……