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研究人员针对肛管鳞状细胞癌（SCC）放化疗部分患者疗效不佳问题，开展放射组学研究，发现其能准确预测疗效。
# 放射组学预测肛管鳞状细胞癌放化疗疗效：开启精准医疗新篇章
在医学领域，肛管癌是一种相对罕见的恶性肿瘤。在美国，2023 年预估有 9760 例新发病例，仅占所有新癌症病例的 0.5%，死亡人数约 1870 人，占所有癌症死亡人数的 0.3% 。肛管癌中，鳞状细胞癌（SCC）最为常见，约 90% 的病例与人类乳头瘤病毒感染相关。过去，肛管 SCC 主要采用腹会阴切除术治疗，但局部复发率超 50%，5 年总生存率仅在 40%-70% 之间，患者生活质量也大幅下降。如今，联合放化疗（CRT）已成为 III 期肛管 SCC 患者的标准治疗方案，在总生存率和局部疾病控制方面都取得了不错的成果。然而，仍有相当一部分患者对放化疗反应不佳，无法达到完全缓解，这让寻找新的预后评估工具迫在眉睫。
为了解决这一难题，来自意大利米兰国家肿瘤研究所（Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori）等机构的研究人员开展了一项关于放射组学预测肛管 SCC 对放化疗反应的初步研究。该研究成果发表在《European Radiology Experimental》杂志上。
研究人员为开展此项研究，运用了多种关键技术方法。他们回顾性分析了 2012 年 7 月至 2022 年 6 月在本机构接受根治性联合放化疗的 26 例局部晚期（III 期）肛管 SCC 患者的治疗前磁共振成像（MRI）数据。通过手动标注感兴趣区域（ROI），从 T2 加权涡轮自旋回波（TSE）图像中提取了 132 个三维放射组学特征。同时，采用数据增强技术扩大数据集，利用机器学习算法构建模型进行预测分析。
研究结果
- 模型性能差异显著：研究人员利用多个特征子集进行预测建模，包括一阶特征、灰度共生矩阵（GLCM）特征、灰度游程长度矩阵（GLRLM）特征和形状与大小（SS）特征等。结果显示，不同模型的性能差异明显。其中，基于 GLCM 特征训练的模型表现最佳，准确率达到 0.846 ± 0.064，灵敏度为 0.900 ± 0.122，特异性为 0.833 ± 0.175，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为 0.867 ± 0.055。而 SS 特征的预测能力较差，AUC 仅为 0.542 ± 0.195，表明肿瘤的几何属性难以有效区分患者对放化疗的反应 。
- 组织同质性与疗效关联：一阶和 GLCM 特征表明，对放化疗不完全缓解的患者肿瘤组织中体素强度分布更均匀，组织同质性更高。这意味着肿瘤组织内细胞成分相对单一，可能存在具有低有丝分裂指数的优势肿瘤克隆，这类克隆对放化疗的敏感性较低，增殖速度较慢，使得肿瘤在放化疗后不易发生坏死和囊性变，从而影响治疗效果 。
研究结论与讨论
该研究表明，基于治疗前 T2 加权 MRI 图像手动分割的放射组学工具，能够准确预测 III 期肛管 SCC 患者对放化疗的肿瘤反应，并且发现反应不佳的患者肿瘤组织具有更高的同质性。这一成果为肛管 SCC 的治疗优化提供了新的方向。
不过，研究也存在一定局限性。首先，研究为回顾性设计，可能存在选择偏倚。其次，样本量有限，这是由于肛管 SCC 本身相对罕见。但就目前而言，该研究的病例数在同类研究中已属较大规模。此外，研究为单中心设计，虽然保证了患者临床管理和随访的一致性，但可能缺乏更广泛的代表性。
尽管如此，这项研究在肛管 SCC 的精准医疗领域迈出了重要一步。它为未来开发更有效的预后评估工具奠定了基础，有望通过对患者进行更精准的分层，实现个性化治疗。后续还需要在更大规模的患者队列中进行外部验证，并与其他 “组学” 技术相结合，进一步完善研究成果，推动放射组学从基础研究走向临床实践，让更多肛管 SCC 患者受益 。
