Cancer - Prostate(구연) (NP-003) B-MRI 와 clinical parameters들을 이용한 Prostate cancer predictive model간의 예측도 비교연구 고려대학교 의과대학 비뇨의학과교실 노태일, 강하은, 진현중, 태종현, 김형근, 심지성, 강성구, 천준, 이정구, 강석호 Background Multiparametric MRI를 통해 Pre-biopsy risk assessment를 시행하고 있으나, Bipametric MRI(T2WI and DWI)의 risk assessment의 역할은 잘 알려져 있지 않다. B-MRI PI-RADS score 및 clinical parameter들을 통해 predictive model을 만들고, 각 model간의 예측도를 비교하고자 한다. Patients and methods Pre-biopsy prostate Biparametric MRI를 시행한 346명의 환자를 대상으로 transperineal Targeted and template prostate mapping biopsy (TP group) 또는 cognitive transrectal targeted and systematic biopsy (TR group)를 시행하였다. Predictive model은 B-MRI의 PI-RADS score를 바탕으로 하여, clinical parameter인 age, PSA level, PSAD를 추가 반영하여 모델을 만들고 ROC-curve analysis를 통한 predictive model간의 예측도를 비교하였다. Result Any Pca의 경우 ROC curve analysis 상 각 단일 모델의 예측도는 B-MRI의 AUC가 0.762로 다른 clinical parameter들인 PSA(0.572), PSAD(0.716), Age(0.641)비해 유의하게 높았으며(P<0.001), 각 clinical parameter의 optimal cut point는 PSA (4.62), PSAD (0.151), age (70)였다. multivariable model에서는 MRI 및 PSAD, Age를 반영한 model 5에서 가장 높은 AUC(0.809)를 보였다. sPca 또한 각 단일 모델의 예측도는 B-MRI의 AUC가 0.778로 다른 clinical parameter들인 PSA(0.679), PSAD(0.716), Age(0.610)비해 유의하게 높았으며, multivariable model에서는 MRI 및 PSAD, Age의 Clinical parameter를 반영한 model 5에서 가장 높은 AUC (0.836)를 보여, 높은 discriminatory power를 보였다. Conclusion B-MRI등 image findings뿐만 아니라 clinical parameter를 반영한 predictive model들은 risk stratification을 향상시키고, biopsy 시행하기 전 clinical decision-making을 위한 좋은 수단이 될 것으로 기대한다. keywords : Biparametric MRI, MR-US fusion transperineal biopsy, Predictive model