基于放射组学与血管构筑特征联合模型的未破裂脑动静脉畸形头痛精准识别研究

本研究针对未破裂脑动静脉畸形(BAVM)头痛识别难题，通过整合146个放射组学特征与血管构筑参数，构建多模态预测模型。结果显示联合模型AUC达0.799，显著优于临床模型(P=0.046)，为BAVM头痛机制解析及个体化治疗决策提供新工具。

　　

脑动静脉畸形(BAVM)作为脑血管系统的"短路"病变，常以头痛为第三大首发症状，约25%未破裂患者仅表现为头痛。然而，临床鉴别这类继发性头痛面临两大困境：一是传统血管造影仅能定性评估血管结构，二是国际头痛分类标准(ICHD-3)要求明确BAVM与头痛的因果关系证据。台北荣民总医院神经放射团队注意到，既往研究虽发现枕叶BAVM与偏头痛样症状相关，但定量影像标志物与头痛的关联仍属空白。

研究团队创新性地采用多模态数据融合策略，纳入2010-2023年间139例未破裂BAVM患者的MRI和DSA数据。关键技术包括：(1)基于TOF和T2W序列提取146个放射组学特征；(2)采用LASSO回归筛选关键变量；(3)构建临床、放射组学、血管构筑及联合四类逻辑回归模型；(4)通过10折交叉验证和1000次Bootstrap评估稳定性。所有影像处理均遵循影像生物标志物标准化倡议(IBSI)，使用自主开发的MR放射组学平台(MRP)完成。

研究结果揭示：

1. 临床特征模型：年龄、性别和顶枕部病灶位置构成的基线模型AUC为0.741，女性患者头痛风险显著增高(OR=3.45，P<0.005)。
2. 放射组学特征：巢内长游程低灰度强调(nLRLGLE)与巢周局部二值模式平均绝对偏差(pLBP-MAD)被LASSO筛选为关键特征，ICC>0.90显示良好可重复性。
3. 血管构筑分析：静脉狭窄缺失与头痛显著相关(P=0.017)，而扩张的供血动脉和硬膜动脉供血未显示统计学差异。
4. 联合模型性能：整合上述特征的联合模型AUC提升至0.799，决策曲线分析显示在15%-40%阈值概率区间具有最佳临床效用。

讨论部分指出三个突破性发现：首先，放射组学特征nLRLGLE反映病灶内部血管丛的结构异质性，其较高的数值提示更粗糙的纹理特征，可能与血流动力学紊乱相关。其次，顶枕部BAVM头痛风险倍增的机制可能涉及：(1)刺激上矢状窦伤害感受器释放PACAP；(2)局部低灌注诱发皮质扩散性抑制(CSD)。最后，性别差异的发现为雌激素受体-CGRP(降钙素基因相关肽)通路的干预提供新思路。

该研究的临床转化价值体现在三方面：(1)联合模型较单纯临床模型提升5.8%的AUC，相当于每100例患者可多识别6例头痛高危个体；(2)静脉狭窄缺失的预测价值提示静脉窦压力传导可能是关键病理机制；(3)建立的MRP平台为后续动态监测提供标准化工具。局限性包括单中心回顾性设计及静脉狭窄特征的不稳定性( bootstrap偏差达26.6%)，未来需通过多中心前瞻性研究验证。

这项发表于《Neuroscience Informatics》的研究，首次证实放射组学与血管构筑的协同价值，为BAVM头痛的精准诊疗树立了新范式。C.-Y Liu团队的工作不仅为临床医生提供了客观决策工具，更深化了对神经血管性头痛机制的理解，为靶向治疗策略开发奠定基础。