研究速递｜通过放射组学模型预测重组人血管内皮抑制素联合同步放化疗治疗鼻咽癌的效果：一项回顾性研究
导语
来自广西医科大学第一附属医院的龙莉玲教授团队于《Technology in cancer research & treatment》上发表文章，探讨基于预处理磁共振成像（MRI）纹理特征的放射组学模型来预测重组人血管内皮抑制素（RHES）联合同步放化疗（CCRT）治疗鼻咽癌（NPC）短期疗效的效果。该研究结果显示，针对RHES联合CCRT治疗NPC的患者，要预测治疗早期反应，基于MRI的放射组学预处理可能是一种无创且有效的方法。
研究背景
NPC发病率具有明显的地域特色，高发区主要分布在我国南方、北非和东南亚等国家和地区。同步放化疗是目前NPC的标准治疗方案，但局部晚期以及复发或转移性NPC患者，单纯放化疗的临床疗效不理想，靶向治疗等可作为同步放化疗的补充。
重组人血管内皮抑制素（商品名：恩度）是一种广谱抗血管生成靶向药物，能够影响多种相互作用的蛋白或受体，并参与调节多种信号转导通路，进而发挥抑制肿瘤新生血管生成和肿瘤生长的生物学功能。研究发现CCRT+RHES显著延长了 NPC的3年无进展生存期（PFS）和无远处转移生存期（DMFS）。
值得注意的是，治疗早期反应的预测对于医生选择和优化治疗方案至关重要。既往有报道显示，放射组学数据与肿瘤的基因特征具有相关性，可以反映肿瘤生物学特性，指导肿瘤的精准治疗。治疗前基于放射组学特征和临床因素的列线图可以预测不同治疗方案对NPC患者的预后。
龙莉玲教授带领团队探讨了不同模型（临床模型、放射组学模型和联合模型）对RHES+CCRT治疗NPC早期反应的预测性能，为临床寻找合适预测模型提供参考。
研究方法
研究回顾性招募了65例新诊断为NPC并接受RHES+CCRT治疗的患者。在所有 NPC患者接受RHES+CCRT治疗前，从MRI中提取了144个纹理特征。运用最大相关性最小冗余度（mRMR）的方法，去除冗余、不相关的纹理特征，计算原发肿瘤的Rad评分。使用多变量逻辑回归来选择最具预测性的特征子集，并构建预测模型。探讨了3种模型对RHES+CCRT治疗NPC早期反应的预测能力。
图1 构建基于MRI的模型以预测RHES+CCRT对NPC患者疗效的流程图
研究结果
接受RHES+CCRT治疗后，65例患者中有41例（63.0%）被分配到应答组，24例被分配到无应答组。
表1 有应答者与无应答者的特征差异
使用Mann-Whitney U检验分析，从T2WI_FS和T1WI_CE提取的144个纹理特征中筛选出15个T2WI_FS的纹理特征（图2A）。单变量逻辑回归分析选择出11个纹理特征，使用mRMR进一步优化，去除3个纹理特征，最终保留了强烈区分2组的8个纹理特征（图2B）。
图2（A）144个纹理特征的P值；（B）mRMR选择后保留的8个纹理特征
基于图像（T2WI_FS）的Rad评分是根据每位患者的特征计算如下：
对8个临床因素进行的连续单变量和多变量逻辑回归分析表明，结合最短直径的临床因素和Rad评分可构建列线图，以预测RHES+CCRT的疗效（P<0.05）（图3A）。联合模型和放射组学模型在区分有效和无效患者方面的诊断效率适中。联合模型和放射组学模型的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.74（95% CI：0.62-0.86）和0.71（95% CI：0.58-0.84），均高于临床模型的AUC（0.63, 95% CI: 0.49-0.78）（图3B）。与放射组学模型相比，联合模型在预测RHES+CCRT治疗反应方面的诊断性能略有提高。联合模型和放射组学模型评估RHES+CCRT治疗反应的准确性高于临床模型（0.723, 0.723 vs 0.677）。
表2 临床、放射组学和联合模型在评估NPC的RHES+CCRT反应中的表现
研究还发现，联合模型的校准曲线显示平均校准（图3D），表明联合模型可用于判断NPC患者RHES+CCRT治疗的预后，具有平均预测能力。决策曲线显示，在晚期NPC患者中，联合模型和放射组学模型预测RHES+CCRT的治疗反应优于临床模型。但联合模型和放射组学模型之间的差异不显著（图3C），这可能与研究的样本量有限有关。
图3（A）构建的列线图；（B）临床、放射组学和联合模型的ROC曲线；（C）决策曲线；（D）校准曲线
研究结论
仅供医疗卫生专业人士阅读
作者：YMT；
审校：张小玲，高加索，颜爱竹；
美编：王贤；
正文图片：改编自原文；
封面图片：UgoMedia；