European Radiology:多模态放射组学分析在鼻咽癌预后预测中的应用

鼻咽癌（NPC）是一种在东南亚和非洲东北部高发的恶性肿瘤。放疗和化疗是主要的治疗方法，并有明显的疗效；然而，7.4%的新诊断和非转移性患者仍会出现局部复发。现阶段，一些临床变量被确定为NPC的预后预测因素，包括TNM分期和血浆EB病毒DNA。然而，这些临床变量不能完全描述肿瘤表型的空间复杂性，往往导致相同状态的患者有不同的预后。因此，准确预测治疗反应对定制个体化策略以改善预后至关重要。

放射组学是一种创新的方法，可将医学图像转换成高通量的定量特征，旨在支持临床决策。[18F] FDG PET/CT和多序列MRI在管理鼻咽癌患者方面发挥着重要作用，包括诊断、分期和复发监测。来自PET/CT和MRI图像的传统和新兴指标（如纹理特征）都显示出对鼻咽癌预后预测的潜力。最近的研究试图通过整合多模态信息来评估放射组学模型的附加预后价值。然而据我们所知，基于PET/CT和多序列MRI的多模态放射组学分析与鼻咽癌预后预测相关的研究还没有进行，多层次融合策略也缺乏系统的分析和比较。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究按照推荐的放射组学管道结合PET/CT和多序列MRI在影像学特征和图像所提供的信息，进行了多模式和多层次的放射组学分析以改善NPC的预后预测，并通过构建混合列线图进一步探讨了最佳放射组学特征和临床预测因素的作用及价值。

研究纳入了132名同时接受PET/CT和MRI扫描的鼻咽癌患者（88人与44人进行了培训与测试）。对于每种模式/序列（即PET、CT、T1、T1C和T2），从原发肿瘤体积中提取了1906个放射组学特征。单变量Cox模型和相关分析用于特征选择。使用多变量Cox模型来建立放射组学特征。通过一致性指数（C-index）和对数秩检验评估了5个单独模式和12个多模式模型（3个整合×4个融合策略）的预后性能。建立了一个临床放射组学列线图以探索放射组学特征的临床效用，并通过鉴别力、校准曲线和决策曲线分析（DCA）对其进行评估。 

在测试队列中，单个模式的放射组学特征显示出有限的预后预测能力，C-指数为0.539-0.664。不同的融合策略在预测性能上表现出轻微的差异。PET/CT和MRI综合模型的性能最好，在测试队列中的C-指数为0.745（95% CI，0.619-0.865）（对数检验，P < 0.05）。临床放射组学列线图进一步改善了预后预测，也显示出令人满意的分辨力、校准及准确性。 

图 在分割(a)和图像噪声(b)的扰动下，每个亚组的三个稳定性类别。这里 "D24"、"E24 "和 "所有 "分别表示原始VOI与D2+D4、E2+E4以及D2+D4+E2+E4的分组

本项研究表明，通过结合PET/CT和多序列MRI的多模态放射组学分析可提高NPC患者PFS预测的能力及价值。

原始出处：

Hui Xu,Wenbing Lv,Hao Zhang,et al.Multimodality radiomics analysis based on [18F]FDG PET/CT imaging and multisequence MRI: application to nasopharyngeal carcinoma prognosis.DOI:10.1007/s00330-023-09606-z