Radiology：放射组学模型，让临床I期肺腺癌无处遁形！

肺癌最常见的癌症之一，也是全世界癌症死亡的主要原因。其中，腺癌是最常见的组织学亚型。手术切除为早期肺癌患者的长期生存和治愈提供了最佳机会，生存率可在53-69%之间。然而，30-55%的肺癌患者在进行了根治性手术后仍会出现复发并死亡。虽然肿瘤TNM分期是现阶段最常用的分期手段，但由于异质性，即使在同一阶段也有不同的预后，因此对患者进行精确的分层仍存在局限性。

最近，基于影像的放射组学作为量化肿瘤异质性的新兴手段越来越引起人们的关注，并可能为患者分层提供潜在的临床成像特征。已有研究表明，可利用放射组学预测恶性病变的局部浸润和远处转移。然而，以往的研究并没有具体说明病理亚型、临床分期、治疗方法和肺癌的一致性对预后的影响。即使病理亚型和分期相同，表现为亚实性结节的肺癌的预后也比表现为实性结节的肺癌的预后要好得多。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究利用基于包括肿瘤和瘤周区域的不同的兴趣区（VOIs）建立的CT放射组学模型，评估其在临床I期实体肺腺癌中提高预后的准确性，为临床提供更精确的指导意见并协助临床更准确地预测早期肺癌患者的预后，并更早地制定个体化和精细化的治疗方案提供数据支持。

本项回顾性研究包括来自两家医院（中心1和中心2）的临床I期实体肺腺癌术后患者。产生了三个数据库：数据集A（来自中心1的训练集），数据集B（来自中心1的内部测试集），以及数据集C（来自中心2的外部验证测试）。同时收集了无病生存（DFS）数据。基于四个VOIs构建CT放射组学模型：肿瘤总体积（GTV）、肿瘤边界外3毫米（肿瘤周围体积[PTV]0~+3）、跨越肿瘤边界6毫米（PTV-3~+3）和肿瘤边界外6毫米（PTV0~+6）。受试者工作特性曲线下的面积（AUC）被用来比较模型的准确性。 

共纳入334名患者（1号和2号中心分别为204名和130名）。在数据集B和C中，使用PTV-3~+3的模型（AUC为0.81[95%置信区间{CI}：0.75，0.94]，数据集B和C为0.81[0.63，0.90]）优于其他三个模型，分别为GTV（0.73 [0.58, 0.81], 0.73 [0.58, 0.83]), PTV0~+3(0.76 [0.52, 0.87], 0.75 [0.60, 0.83])和PTV0~+6(0.72 [0.60, 0.81], 0.69 [0.59, 0.81]) ，所有p均<0.05。 

图 按四个区域对选定的放射组学特征进行多变量Cox回归分析：aGTV，bPTV0~+3，cPTV-3~+3，dPTV0~+6。.表示p<0.05，*表示p<0.01，**表示p<0.001，***表示p<0.0001，经DeLong检验确定。

本研究表明，与基于瘤内、瘤外3mm或6mm的VOI相比，基于可见肿瘤边界6mm的VOI（PTV-3~+3）的放射组学模型在预测临床I期实体肺腺癌的预后方面更为准确。本研究提出的放射组学模型带来的附加信息可在术前对规划干预范围和后续治疗十分有价值。

原文出处：

Kunfeng Liu,Kunwei Li,Tingfan Wu,et al.Improving the accuracy of prognosis for clinical stage I solid lung adenocarcinoma by radiomics models covering tumor per se and peritumoral changes on CT.DOI:10.1007/s00330-021-08194-0