利用放射组学特征预测接受索拉非尼治疗的晚期肝细胞癌患者的生存情况：癌症与白血病研究组B 80802（Alliance）

《ESMO Open》：Radiomic signatures to estimate survival in patients with advanced hepatocellular carcinoma treated with sorafenib: Cancer and Leukemia Group B 80802 (Alliance)

Hepatocellular carcinoma (HCC) patients treated with sorafenib received CT imaging and clinical data analysis to develop a radiomics signature (RadSig1) predicting overall survival (OS) based on baseline and week 10 features. The model combined eight clinical and radiomic variables, showing strong association with OS in validation (HR=2398, P<0.001). It outperformed traditionalRECIST criteria and highlighted limitations of size-based metrics.分隔符

　　
本研究针对肝癌（HCC）患者接受索拉非尼联合多柔比星与索拉非尼单药治疗的临床试验（CALGB 80802），通过整合影像组学特征与临床数据，探索预测患者总生存期（OS）的可行性。研究团队基于129例患者的基线及第10周CT影像数据，结合临床元数据，构建了包含8项临床指标、23项基线影像组学特征和23项影像动态变化特征的混合预测模型，最终筛选出由8项关键特征组成的RadSig1模型。

在模型构建过程中，研究采用随机森林算法进行生存分析，该算法特别适用于处理高维、非线性且含截断数据的生存预测任务。通过分层抽样将数据划分为训练集（92例）与验证集（37例），确保模型验证的客观性。研究重点验证了RadSig1模型在预测生存期的有效性，结果显示该模型在训练集和验证集均呈现显著相关性（P值均小于0.001），其风险分层能力可将患者分为生存期差异达16.5个月的四个等级（Q1中位生存期17.8个月，Q4仅1.3个月）。

影像组学特征分析表明，基线状态下影像特征（如第17成分、第1成分）与临床指标（白蛋白水平、AFP值、Child-Pugh评分）共同构成预测模型的核心。值得注意的是，尽管研究最初关注影像动态变化（如第10周肿瘤体积变化率），但最终模型中仅1项动态特征（Δ肿瘤体积）进入前八位关键变量，且未在验证集中显示独立预后价值。这一发现挑战了传统影像评估中肿瘤体积变化的预测权重，提示在肝硬化背景下的肝癌评估中，基线影像特征的临床信息整合可能比动态影像变化更具解释力。

临床特征分析显示，基线Child-Pugh评分、AFP水平和白蛋白水平与生存期存在显著关联（训练集P值均小于0.05），但在验证集中这些指标的预测效力有所下降。研究团队指出，这可能与验证集样本量较小（37例）导致统计效力不足有关。影像组学特征中，第17成分（影像组学特征排名第三）可能反映了肝脏包膜浸润程度，该指标与临床预后存在强关联。

研究创新性地提出"双时点"影像组学分析框架：在基线及第10周两次CT扫描中，分别提取影像特征并计算其动态变化值。这种设计既避免了传统影像评估中"时间盲区"导致的 immortal time bias，又通过引入时间序列数据增强模型对治疗反应的敏感性。模型验证阶段发现，RadSig1可将患者分为四个风险等级，其中高危组（Q4）中位生存期仅为低危组（Q1）的7.3%，这种分层能力显著优于传统RECIST 1.1标准（总应答率仅7.7%）。

在方法学层面，研究严格遵循影像组学分析规范（CLEAR指南），采用双盲独立放射科医师进行病灶分割与特征提取。影像处理流程包括：多平面重建（MPR）进行病灶定位、体积计算；通过主成分分析（PCA）降维处理1126个原始特征，最终保留23个基线特征和23个动态变化特征进行模型构建。这种降维处理既减少了过拟合风险，又确保了模型的临床可操作性。

讨论部分指出，本研究发现与传统影像评估存在显著差异：1）动态影像变化（Δ肿瘤体积）的预测效力低于基线影像特征；2）临床指标与影像特征存在协同效应，如Child-Pugh评分与影像特征第17成分在模型中形成互补预测；3）模型验证集虽较小（37例），但分层后仍能保持统计学显著性，提示该模型具备一定泛化能力。

研究局限性包括：样本量较小（尤其验证集）、缺乏前瞻性数据（影像数据来自回顾性研究）、未纳入炎症标志物（如C反应蛋白）及分子分型数据。未来计划拓展至免疫治疗时代，并建立自动化影像分析系统以减少人工分割误差。临床应用潜力体现在：1）提供连续性预后评估工具，弥补传统二分类标准的不足；2）指导个体化治疗策略，高危患者可在10周随访后及时调整治疗方案；3）验证CT作为基础影像设备的普适性，其扫描设备在发展中国家普及率超过90%，便于模型推广。

该研究为肝癌系统治疗提供了新的预后评估工具，其核心价值在于：1）突破传统影像评估局限，整合临床与影像多维数据；2）建立可量化的预后评分系统（0-1分），便于临床决策；3）验证动态影像变化在特定治疗背景下（如靶向治疗）的预测价值有限性。研究结果支持开发肿瘤特异性影像组学模型，同时提示未来研究需关注肝硬化病理特征对影像特征的干扰机制。