European Radiology：基于放射组学模型的胰管癌分级的无创术前预测

据统计，胰腺导管腺癌（PDAC）是最常见的胰腺恶性肿瘤。PDAC患者的预后较差，5年生存率约为7%，80-85%的胰腺癌患者在诊断时是无法切除的。PDAC预后的决定性因素是组织病理学亚型分型。
分化良好的PDAC（1级）与术后长期生存有关，分化不良是一个独立的预后因素，会影响患者总的生存率。鉴于PDAC的预后不佳以及术后并发症的高风险导致生活质量低下，需要进一步的风险分层以帮助制定更有效的治疗策略。

术前确定PDAC等级的唯一方法是侵入性活检，包括超声引导下的内窥镜细针活检（EUS-FNB）和超声/计算机断层扫描（CT）引导下的经皮活检。以这种方式获得的肿瘤组织，常由于其高度的异质性而不能可靠地反映整个病灶的结构特征。因此，临床上急需要一种安全的、可获得的术前方法来确定PDAC的分化程度。

目前，可靠地诊断PDAC的唯一方法是影像学检查，如超声、CT、MRI或混合成像。目前，CT在诊断胰腺癌方面的敏感性和特异性分别达到89%和90%。肿瘤的动态CT图像显示了肿瘤的扩散、肿瘤组织的血管化和主血管的侵犯。然而，这些成像数据在微观结构和分子水平上大多是非特异性的，许多遗传和预后信息仍未被揭示。近期，临床上提出了放射基因组学，这是一种可在肿瘤的基因型和可视化表型之间建立关系的技术。这一领域与纹理分析密切相关，可通过从医学图像中提取大量的定量特征，对肿瘤表型进行全面的定量评估。因此，放射组学可以用来揭示癌症的病理生理，用于鉴别诊断、手术策略、预后、反应预测和随访。由于造影剂增强CT被广泛用于评估PDAC的可切除性和分期，使用CT得出的生物标志物有可能为患者的生存提供预后评估。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究为PDAC分级预测开发了一项基于放射组学模型的鉴别诊断算法，为临床早期、无创的进行术前PDAC风险分层及评估提供了技术支持。

本项研究将91名经组织学确认的PDAC患者的术前CT图像根据肿瘤等级进行亚组分组。由两位的放射科医生独立分割病灶，并在所有增强期相上进行定量纹理分析。计算PDAC和未改变的胰腺组织的密度比，以及动脉、门静脉和延迟期的相对肿瘤增强（RTE）。主成分分析被用于多变量预测器分析。二元逻辑模型中预测因子的选择分2个阶段进行：（1）使用单因素逻辑模型（选择标准为P < 0.1）；（2）使用正则化（变量标准化后的LASSO回归）。预测因素被纳入无交互作用的比例赔率模型中。 
动脉期、门静脉期和延迟期的62个纹理特征中，分别有4个、16个和8个存在明显差异（P < 0.1）。经过筛选，最终的诊断模型包括DISCRETIZED HU标准、DISCRETIZED HUQ3、GLCM相关、门静脉期造影剂增强的GLZLM LZLGE和CT研究延迟期的CONVENTIONAL_HUQ3等放射组学特征。在其基础上，建立了一个诊断模型，显示≥2级的AUC为0.75，3级的AUC为0.66。 

图 基于模型得到的≥2级(A)和3级(B)概率的ROC分析结果。最大(>90%)特异性区域以蓝色标示，最大(>90%)敏感性区域以绿色标示

本项研究风险，不同等级的PDAC的放射组学特征各不相同，因此增加了CT在术前诊断中的准确性。本项研究建立了一个包括纹理特征的诊断模型，该模型可以用来预测PDAC组织分型及等级，为临床进行个性化治疗方案的制定提供了技术支持。

原文出处：

Valeriya S Tikhonova,Grigory G Karmazanovsky,Evvgeny V Kondratyev,et al.Radiomics model-based algorithm for preoperative prediction of pancreatic ductal adenocarcinoma grade.DOI:10.1007/s00330-022-09046-1