目的:联合~(18)F-FDG PET/CT影像组学和临床特征,识别肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)突变状况,并探究基于PET/CT影像组学区分EGFR外显子19缺失突变(19 del)和外显子21 L858R突变的可行性。研究方法:回顾性纳入179例肺腺癌患者,EGFR野生型74例,突变型105例。记载所有患者的年龄、性别、吸烟史、原发灶肿瘤最大长径、最大标准摄取值(Maximum standard uptake value,SUVmax)、平均标准摄取值(Mean standard uptake value,SUVmean)、肿瘤代谢体积(Metabolic tumor volume,MTV)以及LY2835219采购病灶糖酵解总量(Total lesion glycolysis,TLG)。在PET和CT图像上分别对肿瘤原发灶进行逐层手动勾寻找更多画,以生成三维感兴趣区。随后基于感兴趣区,计算出2632个影像组学特征(PET图像1316个,CT图像1316个)。按照7:3的比例将这些患者随机分为训练组(n=125)和测试组(n=54)。利用方差选择法,皮尔逊相关性分析法,单因素和多因素逻辑回归分析法对影像组学特征进行筛选,最终保留6个组学特征(2个PET特征,4个CT特征),以此计算出患者影像组学评分(Radiomics score,rad-score),并采用逻辑回归建立PET/CT组学模型以预测EGFR基因突变状况。随后,在PET/CT rad-score的基础上联合肺腺癌患者的性别、吸烟史、肿瘤最大长径以构建综合模型,并通过受试者操作特性曲线(Receiver operating characteristics curve,ROC),曲线下面积(Area under the curve,AUC)比较PET/CT组学模型和综合模型鉴别EGFR突变状况的效能。此外,在99例子样本中(46例19 del,53例21 L858R),同样按照7:3的比例分为训练组和测试组,对PET/CT组学特征进行筛选后利用逻辑回归法建立EGFR突变亚型鉴别模型,以区分19 del和21L858R。结果:在训练组和测试组中,EGFR突变型和EGFR野生型之间的年龄、SUVmax以及SUVmean没有统计差异;EGFR突变型中无吸烟史的患者均多于EGFR野生型(P=0.001,P<0.001)。在训练组,女性更容易出现EGFR突变(P=0.001),而在测试组中差异并不显著(P=0.074);在测试组中,EGFR突变型的肿瘤最大长径、MTV和TLG均低于EGFR野生型(P均<0.05),但在训练组中差异无统计意义。ROC曲线显示,训练组PET/CT模型的AUC为0.853,诊断EGFR突变状态的准确率为78.4%;综合模型的AUC和准确度为0.882和81.6%。测试组中,PET/CT组学模型的AUC为0.804,准确率为74.1%;综合模型的AUC和准确率为0.837和74.1%。在子样本病例中,19 del与21 L858R两EGFR突变亚型在性别、吸烟史、肿瘤最大长径、SUVmax、SUVmean、MTV、TLG均无差异(P均>0.05)。EGFR突变亚型鉴别模型在训练组和测试组中的AUC分别为0.708和0.652,鉴别19 del和21 L858R的准确率分别为66.7%和56.7%。结论:联合PET/CT影像组学与临床特征构建的综合模型可以预测肺腺癌EGFR突变状态。而通过PETpublic health emerging infection/CT影像组学区分19 del和21 L858R两EGFR突变亚型可行性较差。