European Radiology：光谱CT，实现胃癌神经周围浸润的术前预测！

众所周知，胃癌（GC）的治疗策略取决于临床分期的精确确定。然而，由于术前的准确性还没有得到很好的确认，近50.4%的患者的分期被低估，导致治疗不够充分、预后不佳。现阶段，手术是GC治疗的主流方式。尽管新辅助化疗（NAC）在控制局部肿瘤播散和降低复发风险方面具有优势，但5年生存率仍然令人失望。局部肿瘤扩散是GC复发的主要原因，也是影响NAC和术后治疗计划的风险因素之一。

PNI是指肿瘤细胞侵入神经及周围结构的过程。许多研究证明，PNI有利于对疾病进行准确分期，并预测不同治疗策略下的GC人群的生存率。最近，一些研究者建议在肿瘤、淋巴结结节、转移（TNM）分类系统中加入PNI，以更好地对复发风险进行分层。虽然PNI只有在手术后才能获得，但术前对PNI的了解在临床上是意义重大，可协助肿瘤学家提前识别高风险的病变分级及患者预后类别。

CT是用于GC的诊断、分期和治疗反应评估的一线影像学方法。光谱CT可以在一站式扫描中提供形态学特征和定量参数，在对GC的N分期和疗效评估方面也表现出很好的诊断准确性。从光谱CT中得出的VP的碘浓度（IC）和有效原子数（Zeff）可以在术前评估并发的淋巴管侵犯（LVI）和PNI。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究开发了一个可在术前预测淋巴结转移（LNM）的光谱CT列线图，结合定量数据和定性特征进一步改善了GC的PNI预测并用于PNI风险分级的术前预测。

本项工作前瞻性地纳入了196名手术切除的LAGC患者（139名男性，57名女性，59.55±11.97岁），所有患者均接受了三层增强光谱CT扫描。根据病理报告，患者被标记为神经末梢侵犯（PNI）阳性和阴性，然后进一步分成原发组（n = 130）和验证组（n = 66）。研究提取了病变的临床病理信息、随访数据、碘浓度（IC）以及在动脉/静脉/延迟期（AP/VP/DP）针对主动脉的归一化IC值（nICs）。比较了PNI阳性组和阴性组的临床病理特征和IC值，并进行了多变量逻辑回归以筛选PNI的独立风险因素。然后，建立了一个列线图并通过ROC曲线确定其诊断能力及价值。通过决策曲线分析评估了其临床应用，通过log-rank生存分析探讨了PNI和列线图与患者生存的相关性。 

Borrmann分类、肿瘤厚度和nICDP是PNI的独立预测因素，并可用于建立列线图。与其他参数相比，提名图在初级和验证队列中产生了更高的AUC，分别为0.853（0.744-0.928）和0.782（0.701-0.850）（P<0.05）。PNI和列线图都与外科手术后的治疗计划有关。在初级队列中，只有PNI与无病生存率有关（P < 0.05）。 

 图 基于CT的三倍增强光谱碘图在病例中的应用。男性，64岁，病理证实为胃角腺癌，Borrmann分级为II级，分期为pT3N0M0。a 动脉期碘图（AP），肿瘤呈现清晰的边界和小的溃疡，"条纹状 "异质强化，IC值为28.86（100μg/ml）。d 组织病理学（HE，放大倍数：×200）显示正常神经元鞘（星号）

本项工作前瞻性地建立了一个基于光谱CT的列线图，该列线图可有效地进行术前PNI的预测，并可指导临床LAGC的术后治疗策略。 

原文出处：

Jing Li,Shuning Xu,Yi Wang,et al.Spectral CT-based nomogram for preoperative prediction of perineural invasion in locally advanced gastric cancer: a prospective study.DOI:10.1007/s00330-023-09464-9