RADIOLOGY:开发一个包括MRI功能的模型用于预测肝切除后肝细胞癌的高级复发

2023-11-09 Jenny Ou MedSci原创 发表于上海

结合血清中性粒细胞计数、肿瘤大小和动脉期过度增强比例的模型比目前的分期系统更好地预测了晚期肝细胞癌复发,并可能识别高风险患者。

肝脏切除肝细胞癌(HCC)的常见治疗意图,但其长期疗效受到肝细胞癌频繁复发的限制(5岁时50%-70%)。大约70%-80%的复发性肝癌仅限于肝实质,而其余的肝癌在复发时侵入大型肝血管和/或肝外部位(即晚期复发)。没有血管侵入的肝内复发预后通常更好,因为许多患者是肝导向治疗意图治疗的合适人选。

然而,晚期复发的预后通常很差,这可能是因为肿瘤生物学更具侵略性和治疗选择有限。晚期复发的高风险患者可能会受益于辅助疗法和更密集的肝外转移手术后监测策略。因此,识别这些患者可能有助于为个性化决策提供信息并提高生存率。

一些组织病理学特征(例如增殖类、大束-大规模亚型和细胞角蛋白19阳性表达)与肝细胞癌转移风险增加有关。然而,组织病理学检查可能会出现抽样错误,手术前可能无法获得结果。因此,为了补充组织病理学检查,评估非侵入性参数对预测晚期复发的价值将是有利的

越来越多的证据支持成像技术,特别是对比增强的MRI,在预测HCC侵袭性(如病理亚型、微血管入侵)和预后(如术后复发、肝外转移)方面的潜力。例如,非平滑的肿瘤边缘和周围胆头低强度与微血管入侵有关,实质性坏死和动脉期血管下成分与大特拉观-大规模亚型有关。然而,评估MRI特征和其他患者变量整合以预测治疗性肝脏切除后晚期复发的研究仍然很少。

因此,2023年11月7日发表在RADIOLOGY的文章,其目的是开发预后模型,以预测早期至中期HCC的治疗性肝切除后的高级复发,将模型与主要预后系统进行比较,并评估辅助疗法治疗的模型实用性。

这项单中心回顾性研究包括连续接受术前对比增强MRI和早期至中期HCC治疗意图切除的成年患者(2011年12月-2021年4月)。三名放射科医生评估了核磁共振扫描的52个定性特征。在培训集中,进行了细灰色比例子分布危险分析,以确定临床、实验室、成像、病理和手术变量,以纳入预测模型。在测试集中,计算了一致性指数(C指数),以将开发的模型与当前分期系统进行比较,使用对数排名测试比较了卡普兰-迈尔生存曲线。

研究结果显示,该研究包括532名患者(中位年龄,54岁;IQR,46-62岁;465名男性患者),302名培训组患者(中位年龄54岁;IQR,46-63岁;265名男性患者)和128名测试组患者(中位年龄53岁;IQR,46-63岁;108名男性患者)。302名患者中的38名(12.6%)和128名患者中的15名(11.7%)分别观察到高级复发。

71岁慢性乙型肝炎和血清中性粒细胞计数4.2 × 109/L的男性患者的术前轴向细胞外造影剂增强(A-E)MRI和(F-H)后续CT图像

MRI扫描中的血清中性粒细胞计数(109/L)、肿瘤大小(厘米)和动脉期过度增强比例与晚期复发(次分布危险比范围1.16-3.83;95%CI:1.02;CI:1.02,7.52;P<0.001至0.02)并包含在预测模型中。该模型显示,与四个分期系统(2年C指数,0.82[95%CI:0.74,0.91]相比0.63-0.68[95%CI:0.52,0.82];P=0.001-0.03]显示更好的高阶段复发测试集预测。与HCC复发风险低的患者相比,HCC复发高风险患者(模型评分,≥15分)显示高期复发,全阶段无复发生存率(RFS)、晚期RFS和总体生存率较差(P<0.001至0.02)。

综上所述,通过分析巴塞罗那诊所肝癌0-B期肝细胞癌接受治疗性肝脏切除的患者,研究人员开发了易于使用的术前晚期复发(ASRAR)评分,整合了MRI的血清中性粒细胞计数、肿瘤大小和动脉期增强比例,以帮助预测晚期复发,这可能会补充当前的分期系统。

患者被分为两个预后不同的风险阶层,复发风险高(≥15点)的患者表现出更差的生存率,更有可能从辅助治疗中受益。未来多中心前瞻性研究招募具有更多样化病因和治疗方法的参与者,以完善ASRAR分数,并验证其作为潜在临床决策工具的使用。

 

原文出处

Development of a Model including MRI Features for Predicting Advanced-stage Recurrence of Hepatocellular Carcinoma after Liver Resection Hanyu Jiang, Chongtu Yang, Yidi Chen, Yanshu Wang, Yuanan Wu, Weixia Chen, Maxime Ronot, Victoria Chernyak, Kathryn J. Fowler, Mustafa R. Bashir, and Bin Song Radiology 2023 309:2

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