18F-FDG PET/CT代谢参数在小细胞肺癌中的预后价值

doi:10.3760/cma.j.cn371439-20241115-00105

摘要/Abstract

摘要：

目的评估¹⁸F-氟代脱氧葡萄糖（¹⁸F-FDG）PET/CT代谢参数在小细胞肺癌（SCLC）中的预后价值。方法回顾性分析2013年9月至2024年2月于南京大学医学院附属鼓楼医院行¹⁸F-FDG PET/CT检查且经组织病理学检查确诊的156例SCLC患者的临床资料和影像资料。以不同标准化摄取值（SUV）为阈值，采用LIFEx软件计算患者的肿瘤代谢体积（MTV）、病灶糖酵解总量（TLG）、线性回归斜率、累积SUV体积直方图曲线下面积（AUC-CSH）及变异系数（CV）。采用Cox比例风险模型行单因素、多因素分析，根据受试者操作特征（ROC）曲线确定的临界值对患者进行分组，采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线并行log-rank检验。结果单因素分析显示，MTV_40%（HR=2.91，95%CI为1.55~5.47，P=0.001）、MTV_60%（HR=2.31，95%CI为1.29~4.17，P=0.005）、TLG_40%（HR=2.07，95%CI为1.19~3.60，P=0.010）、线性回归斜率（HR=0.45，95%CI为0.26~0.79，P=0.005）及CV_40%（HR=0.27，95%CI为0.08~0.84，P=0.024）均是SCLC患者无进展生存期（PFS）的影响因素。MTV_40%（HR=1.98，95%CI为1.22~3.22，P=0.005）、MTV_60%（HR=1.80，95%CI为1.12~2.88，P=0.015）、MTV_80%（HR=1.71，95%CI为1.08~2.74，P=0.024）、TLG_40%（HR=3.68，95%CI为1.59~8.49，P=0.002）、线性回归斜率（HR=0.49，95%CI为0.30~0.80，P=0.004）及AUC-CSH_80%（HR=0.44，95%CI为0.23~0.84，P=0.013）均是SCLC患者总生存期（OS）的影响因素。多因素分析显示，MTV_40%（HR=4.76，95%CI为1.11~20.50，P=0.036）是SCLC患者PFS的独立影响因素，TLG_40%（HR=3.19，95%CI为1.02~9.92，P=0.046）是SCLC患者OS的独立影响因素。ROC曲线分析显示，MTV_40%预测SCLC患者PFS的最佳临界值为5.5 cm³，TLG_40%预测SCLC患者OS的最佳临界值为41.5 g。生存分析表明，MTV_40%≤5.5 cm³患者（n=33）的中位PFS未达到，MTV_40%>5.5 cm³患者（n=123）的中位PFS为10.3个月，差异有统计学意义（χ²=12.09，P=0.001）。TLG_40%≤41.5 g患者（n=35）的中位OS未达到，TLG_40%>41.5 g患者（n=121）的中位OS为31.6个月，差异有统计学意义（χ²=10.55，P=0.001）。结论 ¹⁸F-FDG PET/CT代谢参数MTV_40%是SCLC患者PFS的独立影响因素，TLG_40%是SCLC患者OS的独立影响因素，二者或可作为评估SCLC患者预后的指标。

关键词: 小细胞肺癌, 氟脱氧葡萄糖F18, 正电子发射断层显像术, 体层摄影术，X线计算机, 预后, 代谢参数

Abstract:

Objective To evaluate the prognostic value of ¹⁸F-fluorodeoxyglucose （¹⁸F-FDG） PET/CT metabolic parameters in small cell lung cancer （SCLC）. Methods A retrospective analysis was conducted on the clinical and imaging data of 156 SCLC patients， who underwent ¹⁸F-FDG PET/CT imaging and were diagnosed by histopathological examination at Nanjing Drum Tower Hospital， Affiliated Hospital of Nanjing University Medical School from September 2013 to February 2024. The metabolic tumor volume （MTV）， total lesion glycolysis （TLG）， linear regression slope， area under the curve of cumulative standard uptake value （SUV） volume histogram （AUC-CSH）， and coefficient of variation （CV） were calculated using LIFEx software with different SUV thresholds. Univariate and multivariate analyses were performed using Cox proportional hazards model. Patient stratification was based on the critical values determined by receiver operator characteristic （ROC） curve analysis. The survival curve was plotted using the Kaplan-Meier method and log-rank test was performed. Results Univariate analysis showed that MTV_40% （HR=2.91， 95%CI： 1.55-5.47， P=0.001）， MTV_60% （HR=2.31， 95%CI： 1.29-4.17， P=0.005）， TLG_40% （HR=2.07， 95%CI： 1.19-3.60， P=0.010）， linear regression slope （HR=0.45， 95%CI： 0.26-0.79， P=0.005）， and CV_40%（HR=0.27， 95%CI： 0.08-0.84， P=0.024） were factors affecting progression-free survival （PFS） in SCLC patients. MTV_40% （HR=1.98，95%CI： 1.22-3.22， P=0.005）， MTV_60% （HR=1.80， 95%CI： 1.12-2.88， P=0.015）， MTV_80% （HR=1.71， 95%CI： 1.08-2.74， P=0.024）， TLG_40% （HR=3.68， 95%CI： 1.59-8.49， P=0.002）， linear regression slope （HR=0.49， 95%CI： 0.30-0.80， P=0.004）， and AUC-CSH_80% （HR=0.44， 95%CI： 0.23-0.84， P=0.013） were found to be factors affecting overall survival （OS） in SCLC patients. Multivariate analysis revealed that MTV_40% （HR=4.76， 95%CI： 1.11-20.50， P=0.036） was an independent factor influencing PFS， and TLG_40% （HR=3.19， 95%CI： 1.02-9.92， P=0.046） was an independent factor influencing OS in SCLC patients. ROC curve analysis identified the optimal cutoff value for MTV_40%in predicting PFS as 5.5cm³ and the optimal cutoff value for TLG_40% in predicting OS as 41.5 g in SCLC patients. Survival analysis showed that patients with MTV_40%≤5.5 cm³ （n=33） had a median PFS that was not reached， while patients with MTV_40%>5.5 cm³（n=123） had a median PFS of 10.3 months， with a statistically significant difference （χ²=12.09， P=0.001）. For patients with TLG_40%≤41.5 g （n=35）， the median OS was not reached， whereas for TLG_40%>41.5 g （n=121）， the median OS was 31.6 months， with a statistically significant difference （χ²=10.55， P=0.001）. Conclusions The ¹⁸F-FDG PET/CT metabolic parameter MTV_40% is an independent factor influencing PFS， while TLG_40% is an independent factor influencing OS in SCLC patients. The above two parameters may serve as indicators for assessing the prognosis of SCLC patients.

Key words: Small cell lung carcinoma, Fluorodeoxyglucose F18, Positron-emission tomography, Tomography， X-ray computed, Prognosis, Metabolic parameters

来瑞鹤, 盛丹丹, 何健, 丁重阳, 耿羽智. ¹⁸F-FDG PET/CT代谢参数在小细胞肺癌中的预后价值[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(10): 614-620.

Lai Ruihe, Sheng Dandan, He Jian, Ding Chongyang, Geng Yuzhi. Prognostic value of ¹⁸F-FDG PET/CT metabolic parameters in small cell lung cancer[J]. Journal of International Oncology, 2025, 52(10): 614-620.

图/表 7

表1

表2

表3

表4

表5

图1

图2

参考文献 18

[1]	Bray F, Laversanne M, Sung H, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J]. CA Cancer J Clin, 2024, 74(3): 229-263. DOI: 10.3322/caac.21834.
[2]	余宏鑫, 白燕, 巩媛, 等. 接受预防性脑部放疗局限期SCLC患者缓解后脑转移发生危险因素及预测模型构建[J]. 国际肿瘤学杂志, 2024, 51(7): 453-457. DOI: 10.3760/cma.j.cn371439-20230715-00074.
[3]	Lee M, Lee H, Cheon GJ, et al. Prognostic value of preoperative intratumoral FDG uptake heterogeneity in patients with epithelial ovarian cancer[J]. Eur Radiol, 2017, 27(1): 16-23. DOI: 10.1007/s00330-016-4368-5. pmid: 27121932
[4]	Kimura M, Kato I, Ishibashi K, et al. The prognostic significance of intratumoral heterogeneity of ¹⁸F-FDG uptake in patients with oral cavity squamous cell carcinoma[J]. Eur J Radiol, 2019, 114: 99-104. DOI: 10.1016/j.ejrad.2019.03.004.
[5]	Chung HH, Kang SY, Ha S, et al. Prognostic value of preoperative intratumoral FDG uptake heterogeneity in early stage uterine cervical cancer[J]. J Gynecol Oncol, 2016, 27(2): e15. DOI: 10.3802/jgo.2016.27.e15.
[6]	Liu G, Yin H, Cheng X, et al. Intra-tumor metabolic heterogeneity of gastric cancer on ¹⁸F-FDG PETCT indicates patient survival outcomes[J]. Clin Exp Med, 2021, 21(1): 129-138. DOI: 10.1007/s10238-020-00659-8.
[7]	Kalemkerian GP, Akerley W, Bogner P, et al. Small cell lung cancer[J]. J Natl Compr Canc Netw, 2013, 11(1): 78-98. DOI: 10.6004/jnccn.2013.0011.
[8]	Zer A, Domachevsky L, Rapson Y, et al. The role of ¹⁸F-FDG PET/CT on staging and prognosis in patients with small cell lung cancer[J]. Eur Radiol, 2016, 26(9): 3155-3161. DOI: 10.1007/s00330-015-4132-2. pmid: 26685851
[9]	Oh JR, Seo JH, Chong A, et al. Whole-body metabolic tumour volume of ¹⁸F-FDG PET/CT improves the prediction of prognosis in small cell lung cancer[J]. Eur J Nucl Med Mol Imaging, 2012, 39(6): 925-935. DOI: 10.1007/s00259-011-2059-7.
[10]	林晓平, 樊卫, 梁培炎, 等. ¹⁸F-FDG PET/CT体积代谢参数在局限期小细胞肺癌预后的预测价值[J]. 中山大学学报(医学科学版), 2017, 38(5): 765-773. DOI: 10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).2017.0123.
[11]	Ong LT, Dunphy M, Foster A, et al. Prognostic value of preradiotherapy ¹⁸F-FDG PET/CT volumetrics in limited-stage small-cell lung cancer[J]. Clin Lung Cancer, 2016, 17(3): 184-188. DOI: 10.1016/j.cllc.2015.07.004.
[12]	Tas F, Ozturk A, Erturk K. Primary tumor SUV_max and ratio of SUV_max to primary tumor size on pretreatment ¹⁸F-FDG-PET/CT scan in small cell lung cancer: which is superior for the prognosis?[J]. Wien Klin Wochenschr, 2023, 135(17/18): 478-487. DOI: 10.1007/s00508-023-02160-0.
[13]	Kwon SH, Hyun SH, Yoon JK, et al. The highest metabolic activity on FDG PET is associated with overall survival in limited-stage small-cell lung cancer[J]. Medicine (Baltimore), 2016, 95(5): e2772. DOI: 10.1097/MD.0000000000002772.
[14]	程楠, 张谷青, 高明, 等. ¹⁸F-FDG PET/CT肿瘤内代谢异质性参数预测肺腺癌EGFR基因突变的价值[J]. 中华核医学与分子影像杂志, 2024, 44(1): 1-5. DOI: 10.3760/cma.j.cn321828-20220824-00269.
[15]	Liu J, Si Y, Zhou Z, et al. The prognostic value of ¹⁸F-FDG PET/CT intra-tumoural metabolic heterogeneity in pretreatment neuroblastoma patients[J]. Cancer Imaging, 2022, 22(1): 32. DOI: 10.1186/s40644-022-00472-4.
[16]	马希雅, 季虎, 朱泽华, 等. 根治性放化疗前¹⁸F-FDG PET/CT代谢异质性参数结合临床特征对食管鳞状细胞癌预后的预测价值[J]. 实用医学杂志, 2024, 40(7): 966-971. DOI: 10.3969/j.issn.1006-5725.2024.07.015.
[17]	Megyesfalvi Z, Gay CM, Popper H, et al. Clinical insights into small cell lung cancer: tumor heterogeneity, diagnosis, therapy, and future directions[J]. CA Cancer J Clin, 2023, 73(6): 620-652. DOI: 10.3322/caac.21785.
[18]	Wang Y, Zou S, Zhao Z, et al. New insights into small-cell lung cancer development and therapy[J]. Cell Biol Int, 2020, 44(8): 1564-1576. DOI: 10.1002/cbin.11359. pmid: 32281704

临床特征	结果
性别
男	130（83）
女	26（17）
年龄（岁）
≤60	40（26）
>60	116（74）
吸烟史
无	54（35）
有	102（65）
饮酒史
无	41（26）
有	115（74）
肿瘤标志物^a
升高	134（86）
正常	22（14）
TNM分期
Ⅰ期	10（6）
Ⅱ期	20（13）
Ⅲ期	46（30）
Ⅳ期	80（51）
治疗方式
化疗	42（27）
放疗	1（1）
联合治疗	100（64）
手术	2（1）
无治疗	11（7）

变量	β值	SE值	Wald χ²值	HR值（95%CI）	P值
性别（男/女）	-0.54	0.30	3.31	0.58（0.32~1.04）	0.069
年龄（≤60岁/>60岁）	-0.00	0.22	0.00	1.00（0.64~1.55）	0.994
吸烟史（无/有）	0.10	0.22	0.21	1.10（0.72~1.69）	0.649
饮酒史（无/有）	0.02	0.23	0.01	1.02（0.66~1.60）	0.917
肿瘤标志物^a（正常/升高）	0.28	0.30	0.87	1.33（0.73~2.40）	0.350
治疗方式（以化疗为对照）
化疗				Ref
放疗	0.12	0.40	0.09	1.13（0.52~2.46）	0.759
联合治疗	0.46	1.07	0.19	1.58（0.20~12.77）	0.668
手术	-0.31	0.38	0.64	0.74（0.35~1.56）	0.423
无治疗	-1.41	1.06	1.76	0.24（0.03~1.96）	0.185
SUV_max（≤10.6/>10.6）	0.02	0.02	0.93	1.02（0.98~1.06）	0.336
MTV_40%（≤5.5 cm³/>5.5 cm³）	1.07	0.32	10.99	2.91（1.55~5.47）	0.001
MTV_60%（≤2.5 cm³/>2.5 cm³）	0.84	0.30	7.83	2.31（1.29~4.17）	0.005
MTV_80%（≤2.5 cm³/>2.5 cm³）	0.28	0.20	1.92	1.33（0.89~1.98）	0.166
TLG_40%（≤43.0 g/>43.0 g）	0.73	0.28	6.66	2.07（1.19~3.60）	0.010
线性回归斜率（≤-0.14/>-0.14）	-0.79	0.28	7.88	0.45（0.26~0.79）	0.005
AUC-CSH_2.5%（≤0.41/>0.41）	-0.28	0.28	1.04	0.76（0.44~1.30）	0.309
AUC-CSH_40%（≤0.63/>0.63）	0.00	0.21	0.00	1.00（0.67~1.50）	0.983
AUC-CSH_60%（≤0.75/>0.75）	-0.06	0.20	0.08	0.94（0.63~1.40）	0.772
AUC-CSH_80%（≤0.88/>0.88）	-0.31	0.21	2.18	0.73（0.49~1.11）	0.139
SUV_max/SUV_mean2.5（≤1.98/>1.98）	0.22	0.21	1.14	1.25（0.83~1.89）	0.285
SUV_max/SUV_mean40%（≤1.65/>1.65）	-0.16	0.20	0.62	0.85（0.57~1.27）	0.433
CV_2.5%（≤0.39/>0.39）	0.12	0.20	0.34	1.13（0.76~1.67）	0.562
CV_40%（≤0.27/>0.27）	-1.33	0.59	5.12	0.27（0.08~0.84）	0.024

变量	β值	SE值	Wald χ²值	HR值（95%CI）	P值
性别（男/女）	-0.30	0.34	0.79	0.74（0.38~1.44）	0.375
年龄（≤60岁/>60岁）	0.29	0.29	1.03	1.33（0.77~2.33）	0.311
吸烟史（无/有）	-0.15	0.25	0.37	0.86（0.53~1.40）	0.546
饮酒史（无/有）	-0.21	0.28	0.58	0.81（0.47~1.40）	0.446
肿瘤标志物^a（正常/升高）	0.36	0.38	0.93	1.44（0.69~3.00）	0.336
治疗方式（以化疗为对照）
化疗				Ref
放疗	-0.05	0.46	0.01	0.95（0.39~2.33）	0.915
联合治疗	0.28	1.09	0.07	1.32（0.16~11.09）	0.798
手术	-0.57	0.44	1.63	0.57（0.24~1.35）	0.201
无治疗	-1.01	1.08	0.87	0.36（0.04~3.03）	0.351
SUV_max（≤11.65/>11.65）	0.18	0.24	0.54	1.19（0.75~1.91）	0.462
MTV_40%（≤19.5 cm³/>19.5 cm³）	0.69	0.25	7.72	1.98（1.22~3.22）	0.005
MTV_60%（≤10.5 cm³/>10.5 cm³）	0.59	0.24	5.90	1.80（1.12~2.88）	0.015
MTV_80%（≤2.5 cm³/>2.5 cm³）	0.54	0.24	5.13	1.71（1.08~2.74）	0.024
TLG_40%（≤41.5 g/>41.5 g）	1.30	0.43	9.31	3.68（1.59~8.49）	0.002
线性回归斜率（≤-0.39/>-0.39）	-0.72	0.25	8.25	0.49（0.30~0.80）	0.004
AUC-CSH_2.5%（≤0.47/>0.47）	0.27	0.25	1.10	1.30（0.79~2.15）	0.295
AUC-CSH_40%（≤0.61/>0.61）	0.17	0.25	0.42	1.18（0.72~1.94）	0.516
AUC-CSH_60%（≤0.78/>0.78）	-0.04	0.40	0.01	0.97（0.44~2.11）	0.929
AUC-CSH_80%（≤0.89/>0.89）	-0.82	0.33	6.19	0.44（0.23~0.84）	0.013
SUV_max/SUV_mean2.5（≤2.23/>2.23）	-0.37	0.26	1.96	0.69（0.41~1.16）	0.162
SUV_max/SUV_mean40%（≤1.67/>1.67）	-0.26	0.26	1.00	0.77（0.47~1.28）	0.319
CV_2.5%（≤0.46/>0.46）	-0.41	0.30	1.87	0.67（0.37~1.19）	0.172
CV_40%（≤0.22/>0.22）	-0.46	0.24	3.69	0.63（0.40~1.01）	0.055

变量	β值	SE值	Wald χ²值	HR值（95%CI）	P值
性别（男/女）	-0.65	0.35	3.50	0.52（0.27~1.03）	0.061
年龄（≤60岁/>60岁）	-0.07	0.24	0.10	0.93（0.58~1.48）	0.928
吸烟史（无/有）	-0.02	0.28	0.01	0.98（0.56~1.71）	0.943
饮酒史（无/有）	-0.13	0.26	0.26	0.88（0.53~1.46）	0.609
肿瘤标志物^a（正常/升高）	0.15	0.32	0.21	1.16（0.62~2.17）	0.649
治疗方式（以化疗为对照）
化疗				Ref
放疗	-0.23	0.42	0.30	0.79（0.35~1.82）	0.585
联合治疗	-0.11	1.09	0.01	0.90（0.11~7.62）	0.922
手术	-0.57	0.40	2.00	0.57（0.26~1.24）	0.157
无治疗	-0.82	1.13	0.52	0.44（0.05~4.03）	0.470
MTV_40%（≤5.5 cm³/>5.5 cm³）	1.56	0.75	4.39	4.76（1.11~20.50）	0.036
MTV_60%（≤2.5 cm³/>2.5 cm³）	-0.01	0.65	<0.01	0.99（0.27~3.56）	0.985
TLG_40%（≤43.0 g/>43.0 g）	-0.06	0.44	0.02	0.95（0.40~2.23）	0.899
线性回归斜率（≤-0.14/>-0.14）	0.59	0.66	0.81	1.81（0.50~6.51）	0.367
CV_40%（≤0.27/>0.27）	-0.79	0.62	1.61	0.46（0.14~1.54）	0.205

变量	β值	SE值	Wald χ²值	HR值（95%CI）	P值
性别（男/女）	-0.71	0.43	2.78	0.49（0.21~1.13）	0.096
年龄（≤60岁/>60岁）	0.17	0.30	0.31	1.18（0.66~2.11）	0.578
吸烟史（无/有）	-0.29	0.32	0.81	0.75（0.40~1.41）	0.369
饮酒史（无/有）	-0.15	0.32	0.20	0.87（0.46~1.63）	0.654
肿瘤标志物^a（正常/升高）	0.21	0.40	0.27	1.23（0.57~2.69）	0.601
治疗方式（以化疗为对照）
化疗				Ref
放疗	-0.45	0.49	0.84	0.64（0.24~1.67）	0.359
联合治疗	-0.72	1.12	0.41	0.49（0.05~4.39）	0.521
手术	-0.91	0.47	3.77	0.40（0.16~1.01）	0.052
无治疗	-0.40	1.18	0.12	0.67（0.07~6.79）	0.733
MTV_40%（≤19.5 cm³/>19.5 cm³）	-0.18	0.94	0.04	0.83（0.13~5.22）	0.844
MTV_60%（≤10.5 cm³/>10.5 cm³）	-0.11	0.67	0.03	0.89（0.24~3.30）	0.864
MTV_80%（≤2.5 cm³/>2.5 cm³）	-0.13	0.45	0.09	0.88（0.36~2.13）	0.769
TLG_40%（≤41.5 g/>41.5 g）	1.16	0.58	3.99	3.19（1.02~9.92）	0.046
线性回归斜率（≤-0.39/>-0.39）	-0.68	0.80	0.72	0.51（0.11~2.43）	0.397
AUC-CSH_80%（≤0.89/>0.89）	-0.04	0.43	0.01	0.96（0.41~2.22）	0.921

¹⁸F-FDG PET/CT代谢参数在小细胞肺癌中的预后价值

Prognostic value of ¹⁸F-FDG PET/CT metabolic parameters in small cell lung cancer

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[1]	陈桥梁, 覃心妍, 来瑞鹤, 檀双秀. ¹⁸F-FDG PET/CT联合超声的多模态列线图模型对三阴性乳腺癌的诊断价值[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(9): 560-565.
[2]	邱可欣, 李梦真, 国浩然, 凡梦思, 闫莉. 老年晚期卵巢癌患者不同手术方式的预后分析[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(9): 576-582.
[3]	刘美, 胡玉崇, 李凤桐, 朝乐门, 柳檬, 亢琳琳. SHCBP1在恶性肿瘤中的作用机制及临床研究进展[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(9): 583-586.
[4]	曹纯, 王琳, 曾斌. 信迪利单抗治疗小细胞肺癌1例[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(8): 543-544.
[5]	刘毅勇, 霍凤芝. 基于能谱CT特征的无或少实性成分磨玻璃结节样肺腺癌浸润程度鉴别诊断模型构建[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(4): 197-201.
[6]	芦兵, 熊思玉, 蒋汶宏, 俞婷婷. 果糖二磷酸醛缩酶A在肺癌中的研究进展[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(4): 242-245.
[7]	杨胜军, 任江, 杨丹, 龙宇, 商群献. 非小细胞肺癌组织中miR-4262、NRG1的表达水平及临床意义[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(3): 129-135.
[8]	王逸, 王强力, 张甲, 杨懿瑾, 王盛. 结直肠癌肝转移患者组织中SUCNR1和YBX1的表达与临床病理特征及预后的关系[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(3): 152-157.
[9]	韩涛, 贾沛沛, 鲁静. iRhom1、iRhom2、TNF-α水平对宫颈癌患者预后的预测价值[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(3): 158-162.
[10]	叶永英, 邹艳, 陈天明, 吴伟莉. 时钟基因Period家族在头颈鳞状细胞癌中的研究进展[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(2): 113-118.
[11]	陈丹蕾, 邓隽军, 李淼. 循环肿瘤细胞在肺癌中的临床应用进展[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(2): 119-123.
[12]	姬海涛, 王延峰, 刘永成, 郝楠. 基于生物信息学分析DHCR7在胃癌中的表达及临床意义[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(2): 94-100.
[13]	代玉娟, 陈羡英, 黄巍, 陈大朝. 成人胶质瘤早期死亡影响因素分析及风险预测模型构建[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(10): 609-613.
[14]	陈桥梁, 梁迪, 陈静, 何健. ¹⁸F-FDG PET/CT鉴别回盲部原发性肠弥漫大B细胞淋巴瘤与结肠癌的价值[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(10): 628-632.
[15]	余洋, 唐仕敏, 杨露, 李娜. pT_2-3N₀M₀期胸段食管鳞状细胞癌治疗策略及预后影响因素研究进展[J]. 国际肿瘤学杂志, 2025, 52(1): 43-47.