Euro Radio：用于预测食管癌患者无病生存期和总生存期的MR放射组学模型

据统计，食道癌（EC）的发病率在全球排名第七，总死亡率排名第六。食道癌是中国最常见的恶性肿瘤之一，90%以上的食道癌是鳞状细胞癌（ESCC）。尽管有报道称EC的总体5年生存率已从20世纪60年代的不足5%上升到近10年的约20%，但晚期患者的生存率仍不令人满意。

根据疾病的不同阶段，ESCC的治疗包括手术、新辅助化疗和化放疗。然而，由于早期ESCC的临床表现并不明显，大多数患者被诊断为晚期且无法切除。肿瘤的早期发现可以大大改善ESCC患者的生存率。此外，相当一部分患者在治疗后会出现复发。因此，确定与复发有关的预测因素，可以采取个性化的治疗和随访策略，从而延长生存期。

放射组学的应用为预测癌症患者的预后提供了一种新的评估方法。目前关于ESCC的放射组学研究大多基于CT，基于PET的放射组学研究也越来越多。然而，术前的MRI放射组学特征会更有价值，具有更高的组织分辨率，但很少有研究涉及。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究从基于1毫米各向异性-3D对比增强StarVIBE序列的MRI图像中提取了放射组学特征。并将其与临床风险因素相结合，构建了一个预测ESCC患者生存的最佳模型。

本研究收集了2015年至2017年期间本机构的ESCC患者，并按7:3的比例随机分配到训练组和验证组。采用随机生存森林（RSF）和变量狩猎法筛选放射组学特征，并采用LASSO-Cox回归分析建立三种模型，包括仅临床模型、仅放射组学模型和临床与放射组学联合模型，通过一致性指数（CI）和校准曲线进行评估。使用列线图和决策曲线分析（DCA）来显示直观的预测信息。 

从434名患者中选出7个放射组学特征，结合具有统计学意义的临床特征构建无病生存（DFS）和总生存（OS）的预测模型。综合模型在训练组和验证组中预测DFS（[CI]，0.714，0.729）和OS（[CI]，0.730，0.712）的性能最高。DCA显示，在不同的阈值概率下，联合模型和临床模型的净收益明显高于单独的放射组学模型。 

图 所有队列中列线图的校准曲线。A联合模型提名图预测DFS的校准曲线。B联合模型提名图预测OS的校准曲线

本研究表明，基于MRI的放射组学和临床因素相结合的模型可以提高ESCC患者的生存预测性能。

原文出处：

Funing Chu,Yun Liu,Qiuping Liu,et al.Development and validation of MRI-based radiomics signatures models for prediction of disease-free survival and overall survival in patients with esophageal squamous cell carcinoma.DOI:10.1007/s00330-022-08776-6