利用放射组学预测 IDH 突变型低级别胶质瘤患者的生存结局

为优化弥漫性低级别胶质瘤（dLGG）术后治疗时机，研究人员开展放射组学生存模型研究，发现其可提升预后预测性能。

　　在神经肿瘤的领域中，弥漫性低级别胶质瘤（diffuse lower-grade gliomas，dLGG）的治疗一直是个棘手的难题。dLGG 是指 IDH 突变（mIDH）的世界卫生组织（WHO）分级 2 级和 3 级的星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤。这类疾病的患者生存结局差异很大，这让术后治疗计划的制定变得极为复杂。如果对所有患者都进行早期治疗，会大大增加长期副作用的风险；而延迟治疗又可能会影响患者的生存。目前，虽然传统的放射学特征对 dLGG 有一定的预后判断价值，但磁共振成像（MRI）或许蕴含着更多的预后信息，只是尚未被充分挖掘利用。

为了攻克这些难题，来自瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院临床神经科学系等多个机构的研究人员展开了一项重要研究，该研究成果发表在《Journal of Neuro-Oncology》上。

研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，收集了来自瑞典三家大学医院的患者数据，这些患者均为 WHO 分级 2 级和 3 级、IDH 突变且 1p19q 状态已知的胶质瘤患者，他们在 2007 - 2020 年期间接受了初次手术，临床数据从电子健康记录中提取。其次，构建了两种临床生存模型，分别是术前临床模型（基于术前肿瘤体积）和全临床模型（包含术前肿瘤体积、切除范围和肿瘤亚型）。同时，从术前 MRI 中提取放射组学特征，构建多个放射组学生存模型。此外，运用多种统计分析方法评估模型性能，如 Uno’s 一致性指数（c-index）、Wilcoxon 符号秩检验等。

下面来看看具体的研究结果：

1. 患者特征：研究共纳入 207 例 mIDH 胶质瘤患者，分别来自不同医院。对训练集和测试集的患者特征进行分析，发现两者在年龄、肿瘤体积、手术方式、WHO 分级、肿瘤亚型、治疗情况和生存情况等方面均无显著差异。
2. 生存模型性能：术前临床模型、全临床模型和放射组学模型在测试集中预测总生存期的 Uno’s c-index 分别为 0.70、0.71 和 0.75。其中，放射组学模型中基于肿瘤区域和肿瘤周围 0 - 10mm 区域的模型表现较好。将放射组学特征与临床模型相结合后，联合模型的预测性能显著提升，全临床和放射组学联合模型的 c-index 达到 0.79，表现最佳。
3. 生存模型可解释性：放射组学模型筛选出四个用于生存预测的最佳特征，包括肿瘤直径（最大 2D 轴向肿瘤直径和最大 3D 肿瘤直径）和肿瘤异质性（T1c 和 FLAIR 序列上基于图像灰度像素值的肿瘤异质性特征）。通过 SHAP 分析发现，在全临床模型中，肿瘤亚型对风险预测影响最大；在放射组学模型中，最大 2D 轴向肿瘤直径影响最大。
4. 生存风险分组：根据全临床和放射组学联合模型的风险评分，将患者分为高、低风险组。高、低风险组患者的生存差异在统计学和临床上均具有显著意义。

综合研究结论和讨论部分，此次研究意义重大。研究表明，放射组学能够捕捉 dLGG 患者的定量预后信息，基于术前 MRI 的放射组学模型在预测患者生存结局方面优于临床模型。联合模型进一步提升了预后性能，成功将患者分为高、低风险组，这对于指导临床治疗具有重要意义。不过，研究也存在一些局限性，比如样本中包含 WHO 2 级和 3 级胶质瘤可能影响结果，研究死亡率的效力有限，部分患者术后肿瘤体积数据缺失，模型可能更适用于星形细胞瘤患者等。未来还需要进一步研究如何优化临床和放射组学特征的组合，在更大的外部队列中验证模型性能，针对 dLGG 亚型研究预后变量，并探索其他 MRI 序列和术后图像的放射组学特征，从而更好地优化 dLGG 的预后模型，为患者的治疗提供更精准的指导。