academic radiology：MRI放射组学模型在预测卵巢癌肿瘤残留方面的价值

卵巢癌（OC）是第二种最常见的女性生殖器癌症，是全球最致命的妇科恶性肿瘤之一。高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）是最普遍的组织学亚型。HGSOC往往在晚期被诊断出来，有广泛的腹腔内转移且没有特定的症状，因此导致疾病的高复发率和死亡率。

目前，HGSOC患者的标准治疗方法仍然是初级去势手术（PDS），如果认为可行的话，随后进行6个周期的铂类化疗。PDS的目的是实现所有可见疾病的完全切除（R0切除），即不留残余肿瘤（RT）。研究表明，RT状态是HGSOC患者的一个独立和关键的预后因素。有报道称，RT的程度与患者的生存率（包括无病生存率（DFS）和总生存率（OS））之间存在反比关系。在随机试验中，PDS时R0切除的患者预后最好。

不幸的是，并非所有HGSOC患者都能在PDS时达到R0切除。对于这些患者，人们普遍认为，当预计不完全切除时应避免手术，因为不完全切除（RT>1cm）对生存的价值不大，而且会引起大量围手术期的发病率。因此，术前确定PDS时的R0切除概率可以使HGSOC患者受益，对实施个体化治疗决策非常重要。

在临床上，PDS时的RT状态一般由腹腔镜和术前影像学来预测。腹腔镜检查具有精确的诊断性能，但其缺点是侵入性强、费用高、肿瘤转移的发生率高。放射组学是一种有效的、有前途的图像挖掘方法，利用高通量的成像数据选择特征，已被证明在提高诊断精度、评估治疗反应和预测预后方面非常有效。一些放射组学预测模型是基于计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）开发的。以前基于CT的放射组学模型主要集中在腹部内转移的位置、大小和范围。

然而，腹部的转移灶，特别是乳腺病变在CT上很难被识别。MRI获得的优越的软组织对比度和多序列图像可能比CT提供更丰富的放射组学特征。以前的一项研究表明，基于原发肿瘤的MRI的放射组学特征可以预测HGSOC患者的RT状态。然而，基于盆腔MRI的放射组学模型的建立没有考虑到腹部转移。

另一项研究表明，腹部转移灶的弥散加权成像（DWI）可用于预测晚期OC中R0切除的可能性。这些模型在不同的中心并不具有普遍性。因此，开发一种更全面和通用的方法来预测RT显得尤为重要。

近日，发表在academic radiology杂志的一项研究建立了一个基于原发肿瘤多序列MRI的放射组学模型，该模型结合了腹腔转移的评分和临床标志物，可实现对HGSOC术前的RT进行无创预测。

共有128名晚期HGSOC患者入选（训练队列：n=106；验证队列：n=22）。血清癌抗原-125（CA125）、血清人类附睾蛋白4（HE-4）水平和中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）均来自医疗记录。根据术前腹部和盆腔增强CT、MRI和/或PET-CT对HGSOC患者的腹部和盆腔转移灶（MAP）进行评估和评分。每个肿瘤的感兴趣区(VOI)是沿着边界逐片手工勾画的。从T2加权成像（T2WI）、扩散加权成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）图像中提取放射组学特征。采用单变量和多变量分析来确定RT状态的独立预测因素。进行了最小绝对收缩和选择运算符（LASSO）逻辑回归，以选择最佳特征并构建放射组学模型。开发了一个包含放射组学特征和临床参数的放射组学-临床列线图，并在训练和验证队列中进行了评估。 

MAP评分（p=0.002）、HE-4水平（p=0.001）和NLR（p=0.008）是RT状态的独立预测因素。最终的放射学-临床列线图在训练（AUC=0.936）、交叉验证（AUC=0.906）和单独验证队列（AUC=0.900）中显示出令人满意的预测性能，并且在校准曲线中拟合良好（p>0.05）。决策曲线进一步证实了该提名图的临床应用价值。 

图 MAP评分的图像。(a) 膈肌腹膜（绿色和红色箭头）、肝胃间隙（白色箭头）、肝囊（黄色箭头）的病变；(b) 右侧腹腔旁沟（红色箭头）、肠系膜（绿色箭头）的病变；(c, d) 子宫膀胱间隙的病变；(e) 子宫直肠间隙的病变

本项研究所提出的基于MRI的放射组学-临床列线图对HGSOC的RT状态实现了良好的术前预测。 

原文出处：

Jingjing Lu,Songqi Cai,Fang Wang,et al.Development of a prediction model for gross residual in high-grade serous ovarian cancer by combining preoperative assessments of abdominal and pelvic metastases and multiparametric MRI.DOI:10.1016/j.acra.2022.12.019