European Radiology：如何无创、早期的预测晚期胃癌新辅助化疗的病理反应？放射组学有话说！

胃癌（GC）是全球第五大最常见的癌症，也是第三大最常见的癌症死亡原因。近47%的新发病例发生在中国，其中超过三分之二的患者在住院时被分期为局部晚期胃癌（LAGC）。LAGC的预后很差，5年生存率约为26%。大规模的临床试验证明，新辅助化疗（NAC）可以缩小肿瘤体积、提高手术切除率并改善胃癌的预后。美国国家综合癌症网络（NCCN）指南推荐分期≥T2的患者接受NAC治疗以延长生存期。然而，GC患者对NAC的反应是高度异质性的。没有反应的患者与有反应的患者相比预后更差，部分原因是治疗引起的副作用和手术切除的延迟。因此，早期准确预测NAC的反应对于临床医生确定个体化治疗策略非常重要。

肿瘤消退分级（TRG）是评估GC的病理反应标准。基于对标本上残留的肿瘤细胞的观察，TRG具有很大的预后意义。然而，TRG只能在手术后获得，这种滞后性减轻了其在临床上的预测作用。因此，找到一个早期预测TRG的NAC前标志物在临床上十分重要。放射组学通过将医学影像转换为可挖掘的数据，并产生数以千计的定量特征，充分描述了肿瘤的异质性并提高了对癌区的准确预测，这反过来又有助于定制治疗策略。目前，GC的放射组学通常使用单期相增强（通常是静脉）CT图像，多相/序列图像的潜力远未被充分发掘。

MRI提供多种序列和定量图像，在胃癌区域的应用正在增加。例如，功能性MR序列，如扩散加权成像（DWI）和扩散峰度成像（DKI）被用来预测对NAC的不良反应。动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）可以量化肿瘤灌注，与病理预后因素相关。同时，多参数MRI（mpMRI）放射组学在预测几种癌症的新辅助治疗的治疗反应方面取得了令人满意的表现。然而据我们所知，还没有研究探讨用于早期预测NAC病理反应的基线mpMRI放射组学。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究利用NAC前mpMRI建立了一个无创的模型来预测LAGC的NAC病理反应，为临床早期、无创的进行LAGC患者的风险分层提供了技术支持。

本项研究回顾性地纳入了141名接受NAC后接受根治性胃切除术的胃腺癌患者。根据肿瘤回归分级（TRG）的病理反应，患者被标记为反应者（TRG = 0 + 1）和非反应者（TRG = 2 + 3），并进一步分为训练（n = 85）和验证数据集（n = 56）。根据动态对比增强MR成像的T2WI、ADC和静脉期相建立放射组学评分（Radscore）。还记录了临床信息、实验室指标、MRI参数和随访数据。根据多变量回归分析，建立了mpMRI放射组学提名图，并通过ROC分析评估其预测能力。应用决策曲线分析来评价其临床实用性。基于列线图的Kaplan-Meier生存曲线被用来估计验证数据集中的无进展生存（PFS）和总生存（OS）。

基于单序列的放射组学和mpMRI放射组学列线图都与病理反应有关（P < 0.001）。列线图的诊断能力最高，在训练和验证数据集中，ROC曲线下的面积为0.844（95%CI，0.749-0.914）和0.820（95%CI，0.695-0.910）。列线图预测PFS和OS的危险比为2.597（95% CI：1.046-6.451，log-rank p = 0.023）和2.570（95% CI：1.166-5.666，log-rank p = 0.011）。

图 训练和验证数据集中ADC模型（a）、DCE模型（b）、T2WI模型（c）和列线图（d）的ROC分析

本项研究提出了一个十分具有临床价值的放射组学模型，该模型整合了mpMRI（T2WI、ADC和DCE）Radscore和Borrmann分类，可以更加便捷地用于临床对LAGC的NAC病理反应的早期个体化预测。

原文出处：

Jing Li,Hongkun Yin,Yi Wang,et al.Multiparametric MRI-based radiomics nomogram for early prediction of pathological response to neoadjuvant chemotherapy in locally advanced gastric cancer.DOI:10.1007/s00330-022-09219-y