European Radiology:放射组学模型在预测局部晚期头颈部肿瘤进展方面的价值

2025-01-19 shaosai MedSci原创 发表于陕西省

影像组学通过对医学图像进行计算分析,提取详细、定量以及更高阶的亚视觉特征,借助先进算法辅助临床决策。

头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)是全球第七大常见癌症。HNSCC主要危险因素包括烟草、酒精以及人乳头瘤病毒(HPV)感染,超过 60% 的新HNSCC病例属于局部晚期头颈部癌(LAHNSCC)。治疗决策受肿瘤位置、TNM 分期、患者年龄以及合并症等因素影响。标准的确定性治疗方案是大剂量顺铂同步放疗,对于不适合该方案的患者则采用放疗联合西妥昔单抗治疗。即便采用了最佳治疗方案,其复发率仍然较高。

第8版癌症分期手册细化了头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的预后分层,但仍不够理想。基因表达同样会影响头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的预后,但目前尚未有分子分类应用于临床实践。计算机断层扫描(CT)常用于头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的分期和监测,它能提供详细的横断面图像,以明确肿瘤位置、大小、淋巴结受累情况以及对邻近结构进行评估。但对计算机断层扫描(CT)图像进行目视解读存在挑战,尤其是在根治性治疗后区分早期炎症 / 纤维化改变与活动性病变方面。

影像组学通过对医学图像进行计算分析,提取详细、定量以及更高阶的亚视觉特征,借助先进算法辅助临床决策。在头颈部癌症方面,已经开发了多个影像组学模型,用于改善诊断、预后评估以及毒性预测。此外,也提出了一些影像基因组学模型用于预测分子亚型和突变状态。然而,由于缺乏外部验证、可重复性差以及研究人群在癌症分期和治疗方面的高度异质性,这些模型面临着重大局限,导致很难将这些研究成果转化应用到临床实践中,以至于目前没有一个模型得以成功应用。而且,目前也没有经过验证可用于临床的标准化、被普遍认可的影像组学变量组合。


最近,发表在European Radiology 上的一篇文章构建了一个基于CT的影像组学模型,将HNSCC临床-生物学数据整合到一个多维特征中,用于无进展生存期(PFS)预测,并利用SHAP值为决策过程提供直观的解释。

本项研究收集了 171 例接受放化疗的局部晚期头颈部癌(LAHNSCC)患者的临床数据以及基线计算机断层扫描(CT)图像。将数据集划分为训练集(80%)和测试集(20%),并对训练集进行 5 折交叉验证。研究人员从每个原发肿瘤中提取 108 个影像组学特征,分别应用生存分析和分类模型来预测无进展生存期(PFS)和 5 年疾病进展情况。使用逆删失概率加权和 C 指数来评估无进展生存期(PFS)模型的性能,使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度以及准确率来评估 5 年疾病进展模型的性能。通过 SHapley Additive exPlanations(SHAP)方法衡量特征重要性,并借助Kaplan - Meier曲线评估患者分层情况。

研究最终纳入的171例局部晚期头颈部癌(LAHNSCC)患者中,53%的患者在 5 年内出现疾病进展。随机生存森林模型对无进展生存期(PFS)的预测效果最佳,在测试集中受试者工作特征曲线下面积(AUC)为 0.64,C 指数为 0.66,凸显出 4 个影像组学特征以及肿瘤-淋巴结-转移第 8 版(TNM8)是重要的影响因素,并且该模型成功将患者分为低风险组和高风险组(对数秩检验 p < 0.005)。极限梯度提升模型对5年疾病进展情况的预测最为有效,纳入了12个影像组学特征和4个临床变量,在测试集中受试者工作特征曲线下面积(AUC)为 0.74,敏感度为 0.53,特异度为 0.81,准确率为0.66。


图 一些放射组学特征的箱线图分布显示5年进展和无进展患者之间存在统计学差异

本项研究表明,研究所提出的临床-影像组学综合模型在预测5年疾病进展方面较标准的TNM8和临床变量有所改进,不过仍需进一步验证。

原始出处:

Gema Bruixola,Delfina Dualde-Beltrán,Ana Jimenez-Pastor,et al.CT-based clinical-radiomics model to predict progression and drive clinical applicability in locally advanced head and neck cancer.DOI:10.1007/s00330-024-11301-6

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