前立腺がん患者で68 GA-PSMA-PET/CTで検出されたリンパ節転移を予測するための臨床パラメーターとノモグラムは、決定的な放射線療法の候補者

背景：イメージングのモダリティを使用して疾患の広がりの程度を定義することは、治療の意思決定と治療の定義に不可欠です。この研究の目的は、臨床パラメーターとノモグラムが、治療に適していない非転移性前立腺がん（PC）患者における前立腺特異膜抗原（PSMA）陽性リンパ節を予測するかどうかを調査することを目的としています。 材料と方法：443人のPC患者（83.3％の高リスクおよび16.7％中リスク）の臨床データを遡及的に分析しました。曲線下の領域（AUC）を持つレシーバー動作特性（ROC）曲線を生成して、臨床パラメーターの精度（前立腺特異的抗原[PSA]、T段階、グリーソンスコア[GS]、国際泌尿器病理学[ISUP]を評価しました。グレード）およびノモグラム（ローチフォーミュラ[RF]、イェールフォーミュラ[YF]、およびリンパ節転移の予測における新しい式[NF]）。さまざまなパラメーターと臨床ノモグラムのAUCSを、ROCおよびPrecision-Recall（PR）曲線を使用して比較しました。 結果：68 GA-PSMA-11-ポジトロン放射断層撮影（PET）/コンピューター断層撮影（CT）を使用して、121人の患者（27.3％）で合計288のリンパ節転移が特定されました。ほとんどのPSMA-Avidリンパ節転移は、外部または内部腸骨リンパ節で発生しました（142; 49.3％）。臨床T段階、PSA、GS、およびISUPグレードは、単変量ロジスティック回帰分析に従ってPSMA陽性リンパ節と有意に関連していました。PSA陽性リンパ節は、PSA> 20 ng/mL、GS≥7または高リスク疾患と比較して、より頻繁に検出されました。臨床T段階、血清PSAレベル、GS、およびISUPグレードは、AUC値が0.675から0.704の範囲のPSMA陽性転移の予測において同様の精度を示しました。RF、YF、およびNFによるPSMA陽性リンパ節のリスクの中央値は、31.3％（範囲：12.3％-100％）、22.3％（範囲：4.7％-100％）、および40.5％（範囲：12.3％でした。それぞれ％-100％）。ROCおよびPR曲線分析から生成されたAUC値は、すべての臨床ノモグラムで類似していたが、RFとYFはNFと比較してより高い精度を持っていた。 結論：臨床T段階、PSA、GS、およびISUPグレードは、PSMA陽性リンパ節の独立した予測因子です。RFとYFは、リンパ節転移の検出のために68 GA-PSMA-11 PET/CTの恩恵を受けることができる患者を特定するために使用できます。ノモグラムとともに、68 GA-PSMA-11 PET/CT画像がPSMA陽性リンパ節転移を局在するのに役立つため、手術と放射線療法の計画を支援できます。

BACKGROUND: Defining the extent of disease spread with imaging modalities is crucial for therapeutic decision-making and definition of treatment. This study aimed to investigate whether clinical parameters and nomograms predict prostate-specific membrane antigen (PSMA)-positive lymph nodes in treatment-naïve nonmetastatic prostate cancer (PC) patients. MATERIALS AND METHODS: The clinical data of 443 PC patients (83.3% high-risk and 16.7% intermediate-risk) were retrospectively analyzed. Receiver operating characteristic (ROC) curves with areas under the curve (AUC) were generated to evaluate the accuracy of clinical parameters (prostate-specific antigen [PSA], T stage, Gleason score [GS], International Society of Urological Pathology [ISUP] grade) and nomograms (Roach formula [RF], Yale formula [YF], and a new formula [NF]) in predicting lymph node metastasis. The AUCs of the various parameters and clinical nomograms were compared using ROC and precision-recall (PR) curves. RESULTS: A total of 288 lymph node metastases were identified in 121 patients (27.3%) using 68 Ga-PSMA-11-positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT). Most PSMA-avid lymph node metastases occurred in external or internal iliac lymph nodes (142; 49.3%). Clinical T stage, PSA, GS, and ISUP grade were significantly associated with PSMA-positive lymph nodes according to univariate logistic regression analysis. The PSMA-positive lymph nodes were more frequently detected in patients with PSA >20 ng/ml, GS ≥7 or high risk disease compared to their counterparts. The clinical T stage, serum PSA level, GS, and ISUP grade showed similar accuracy in predicting PSMA-positive metastasis, with AUC values ranging from 0.675 to 0.704. The median risks for PSMA-positive lymph nodes according to the RF, YF, and NF were 31.3% (range: 12.3%-100%), 22.3% (range: 4.7%-100%), and 40.5% (range: 12.3%-100%), respectively. The AUC values generated from ROC and PR curve analyses were similar for all clinical nomograms, although the RF and YF had higher accuracy compared to NF. CONCLUSION: The clinical T stage, PSA, GS, and ISUP grade are independent predictors of PSMA-positive lymph nodes. The RF and YF can be used to identify patients who can benefit from 68 Ga-PSMA-11 PET/CT for the detection of lymph node metastasis. Together with nomograms, 68 Ga-PSMA-11 PET/CT images help to localize PSMA-positive lymph node metastases and can thus assist in surgery and radiotherapy planning.