多方位MRI影像组学预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗疗效

【摘要】目的:采用MRI影像组学方法，提取局部进展期直肠癌（LARC）病灶影像组学特征，并联合临床及常规影像特征构建预测模型，探讨模型对新辅助放化疗（nCRT）疗效的预测效能。方法:回顾性分析209例LARC患者nCRT前的临床及影像资料。LARC患者在nCRT后6~8周行全系膜切除术（TME），并评估肿瘤病理退缩分级（TRG）。按疗效分为nCRT反应良好组（TRG0~1级）和反应不良组（TRG2~3级），按照1:1随机分为训练组和验证组对模型进行内部验证。手动勾画T2WI序列横轴面（TRA）、矢状面（SAG）及冠状面（COR）图像提取影像组学特征，采用LASSO回归筛选特征并构建影像组学标签。通过多因素logistics分析筛选nCRT疗效的独立预测因子并构建联合预测模型，采用ROC曲线及校正曲线对模型进行评估，并使用临床决策曲线评价模型的临床价值。结果:209例患者中nCRT反应良好组61例，反应不良组148例。T2WI序列横轴面、矢状面、冠状面图像各提取379个影像组学特征，ICC为0.9的特征中TRA 96个，SAG 88个，COR 91个。LASSO回归筛选的特征中TRA 4个，SAG 5个，COR 2个，联合图像(COM)7个。TRA、SAG、COR、COM等四个影像组学标签模型预测nCRT疗效的AUC值分别为0.637、0.682、0.619、0.731。多因素logistics分析结果表明COM影像组学标签、升高的CEA（>3.4ng/mL）和壁外血管侵犯（EMVI）是nCRT疗效的独立预测因子，联合三者构建的联合预测模型预测nCRT疗效的AUC值为0.811，模型得到了很好的内部验证，校准度较高，临床决策曲线显示了较高的临床应用价值。结论:联合T2WI序列横轴面、矢状面、冠状面图像构建的多方位影像组学标签可以在治疗前对LARC患者nCRT疗效进行预测，联合升高的CEA（>3.4ngmL）、EMVI、COM影像组学标签等构建的模型，其预测效能进一步提高，可以辅助制定个体化诊疗方案，实现最大治疗收益。