%0 Journal Article %A Campredon, Alienor %A Battistella, Enzo %A Martin, Clémence %A Durieu, Isabelle %A Mely, Laurent %A Marguet, Christophe %A Belleguic, Chantal %A Murris-Espin, Marlène %A Chiron, Raphaël %A Fanton, Annlyse %A Bui, Stéphanie %A Reynaud-Gaubert, Martine %A Reix, Philippe %A Hoang-Thi, Trieu-Nghi %A Vakalopoulou, Maria %A Revel, Marie-Pierre %A Da Silva, Jennifer %A Burgel, Pierre-Régis %A Chassagnon, Guillaume %A %A , %A Mounard, Julie %A Poulet, Claire %A Rames (Amiens), Cinthia %A Person, Christine %A Troussier, Françoise %A Urban (Angers), Thierry %A Dalphin, Marie-Laure %A Dalphin, Jean-Claude %A Pernet, Didier %A Richaud-Thiriez (Besançon), Bénédicte %A Bui, Stéphanie %A Fayon, Mickael %A Macey-Caro (Bordeaux), Julie %A Campbell, Karine %A Laurans (Caen), Muriel %A Borderon, Corinne %A Heraud, Marie-Christine %A Labbé, André %A Montcouquiol (Clermont-Ferrand), Sylvie %A Bassinet, Laurence %A Remus (Créteil), Natascha %A Fanton, Annlyse %A Houzel-Charavel, Anne %A Huet, Frédéric %A Perez-Martin (Dijon), Stéphanie %A Boldron-Ghaddar, Amale %A Scalbert (Dunkerque), Manuela %A Mely (Giens), Laurent %A Camara, Boubou %A Llerena, Catherine %A Pin, Isabelle %A Quétant (Grenoble), Sébastien %A Cottereau, Aurélie %A Deschildre, Antoine %A Gicquello, Alice %A Perez, Thierry %A Stervinou-Wemeau, Lidwine %A Thumerelle, Caroline %A Wallaert, Benoit %A Wizla (Lille), Nathalie %A Languepin, Jane %A Ménétrey, Céline %A Dupuy-Grasset (Limoges), Magalie %A Bazus, Lucie %A Buchs, Clelia %A Jubin, Virginie %A Werck-Gallois, Marie-Christine %A Mainguy, Catherine %A Perrin, Thomas %A Reix, Philippe %A Toutain-Rigolet (Lyon Pédiatrie), Agnès %A Durieu, Isabelle %A Durupt, Stéphane %A Reynaud, Quitterie %A Nove-Josserand (Lyon adultes), Raphaele %A Baravalle-Einaudi, Melisande %A Coltey, Bérangère %A Dufeu, Nadine %A Dubus, Jean-Christophe %A Stremler (Marseille), Nathalie %A Caimmi, Davide %A Chiron (Montpellier), Raphaël %A Billon, Yves %A Derelle, Jocelyne %A Kieffer, Sébastien %A Pichon, Anne-Sophie %A Schweitzer, Cyril %A Tatopoulos (Nancy), Aurélie %A Abbes, Sarah %A Bihouée, Tiphaine %A Danner-Boucher, Isabelle %A David, Valérie %A Haloun, Alain %A Tissot (Nantes), Adrien %A Leroy, Sylvie %A Bailly-Piccini (Nice), Carole %A Clément, Annick %A Corvol, Harriet %A Tamalet (ParisTrousseau), Aline %A Burgel, Pierre-Régis %A Honoré, Isabelle %A Hubert, Dominique %A Kanaan, Reem %A Martin (Paris Cochin), Clémence %A Bailly, Cécile %A Chédevergne, Frédérique %A De Blic, Jacques %A Fauroux, Brigitte %A Bourgeois, Murielle Le %A Sermet-Gaudelus (Paris Necker), Isabelle %A Delaisi, Bertrand %A Gérardin, Michèle %A Munck (ParisRobert Debré), Anne %A Abély, Michel %A Ravoninjatovo (Reims), Bruno %A Belleguic, Chantal %A Desrues, Benoit %A Brinchault (Rennes), Graziella %A Dagorne, Michel %A Deneuville, Eric %A Lefeuvre (Rennes-Saint Brieuc), Sylvaine %A Dirou, Anne %A Bihan, Jean Le %A Ramel (Roscoff), Sophie %A Dominique, Stéphane %A Marguet (Rouen), Christophe %A Payet (La Réunion), Annabelle %A Kessler, Romain %A Porzio, Michele %A Rosner, Vincent %A Weiss (Strasbourg), Laurence %A Miranda, Sandra de %A Grenet, Dominique %A Hamid, Abdoul %A Picard (Suresnes), Clément %A Brémont, François %A Didier, Alain %A Labouret, Géraldine %A Mittaine, Marie %A Murris-Espin, Marlène %A Têtu (Toulouse), Laurent %A Cosson, Laure %A Giraut, Charlotte %A Henriet, Anne-Cécile %A Mankikian, Julie %A Marchand (Tours), Sophie %A Hugé, Sandrine %A Storni (Vannes), Véronique %A Coirier-Duet (Versailles), Emmanuelle %T Using chest computed tomography and unsupervised machine learning for predicting and evaluating response to lumacaftor–ivacaftor in people with cystic fibrosis %D 2022 %R 10.1183/13993003.01344-2021 %J European Respiratory Journal %P 2101344 %V 59 %N 6 %X Objectives Lumacaftor–ivacaftor is a cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) modulator known to improve clinical status in people with cystic fibrosis (CF).研究的目的是评估一年lumacftor-ivacftor处理后肺结构变化,并使用不受监督机学习识别与响应lumacftor-ivacftor相联的肺病形态型CT扫描使用修改版Bhalla评分k均值聚类法基于120个放射性特征从非增强前胸部CT扫描中提取百拉分数在lmacftor-ivacftor一年后显著下降(-1.40+1.53分比前CCTp<0.001)。发现与微积分大幅下降相关联(-0.58+0.88点,p<0.001),支气管墙厚化(-0.35+0.62点,p<0.001)和近距离整合(-0.24+0.52点,p<0.001)。集群分析识别三大形态集群C集群病人比其他集群病人更有可能经历百分率预测强制破解容量增加1ss(FEV1%预设值)+5%与lmacftor-ivacftor相连接的一年治疗与胸口CT支气管疾病显著改善相联处理前CT扫描放射性特征可能有助于预测肺功能响应CT扫描可帮助识别Lumacaftor-ivacftor下肺功能改善概率较高的病人https://bit.ly/3FUrUXv %U //www.qdcxjkg.com/content/erj/59/6/2101344.full.pdf