【摘 要】
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目的:本研究旨在探索影像组学在食管鳞癌淋巴结转移诊断、食管鳞癌评效及预后中的应用价值。包括基于影像组学方法建立预测食管鳞癌淋巴结转移状态的诊断模型;整合基线原发肿瘤及淋巴结CT组学特征建立对局灶进展期食管鳞癌新辅助化疗后的评效模型以及无疾病生存（disease-free survival,DFS）的预后预测模型。方法:回顾性收集本院2013年1月至2018年12月间确诊为食管鳞癌并于我院手术的患者
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目的:本研究旨在探索影像组学在食管鳞癌淋巴结转移诊断、食管鳞癌评效及预后中的应用价值。包括基于影像组学方法建立预测食管鳞癌淋巴结转移状态的诊断模型;整合基线原发肿瘤及淋巴结CT组学特征建立对局灶进展期食管鳞癌新辅助化疗后的评效模型以及无疾病生存（disease-free survival,DFS）的预后预测模型。方法:回顾性收集本院2013年1月至2018年12月间确诊为食管鳞癌并于我院手术的患者。收集患者基线CT图像、临床病理信息及随访资料。（1）直接手术患者共338例,随机选取250例作为训练组,88例作为验证组。以手术后病理淋巴结转移二分类进行模型训练及验证。分别提取原发肿瘤、最大短径淋巴结及原发肿瘤与淋巴结交互特征建立组学标签。随后,将组学标签分别加入到临床因素中,行多元逻辑回归分析构建不同临床-组学模型。根据模型整体性能、拟合度、区分度及校准度评估模型。（2）接受新辅助化疗联合手术治疗的患者共313例,随机分为训练组222例,验证组91例。根据病理肿瘤退缩分级标准（Tumor Regression Grade,TRG）,分为反应良好组及反应不良组。分别提取原发肿瘤、最大短径淋巴结特征建立原发肿瘤及淋巴结组学标签。多元逻辑回归分析组学标签和临床因素建立列线图。使用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线评估列线图预测效果。（3）接受新辅助化疗联合手术治疗且随访资料完备的患者共176例,随机分为训练组121例、验证组55例。在训练组分别建立临床模型、临床-肿瘤组学模型、临床-肿瘤-淋巴结组学模型,根据赤池信息准则（Akaikeinformationcriterion,AIC）、似然比检验（Likelihood Ratio,LR）评估模型拟合,Harrell一致性指数（C-指数）和时间依赖（Time-dependent）的ROC曲线分析评估模型的预测性能。根据最优模型包含的特征构建列线图。Kaplan-Meier曲线评估列线图评分与DFS的相关性。结果:（1）在预测食管鳞癌淋巴结转移状态的诊断研究中,临床-肿瘤-淋巴结-交互特征模型在训练组和验证组中均具有较好的区分度及校准度。训练组ROC曲线下面积（area under curve,AUC）为0.865（95%CI,0.819-0.910）,验证组中AUC为0.841（95%CI,0.760-0.922）。（2）在预测食管鳞癌新辅助化疗疗效的组学分析中,分别选择3个肿瘤组学特征、2个淋巴结组学特征建立肿瘤组学标签及淋巴结组学标签。多元逻辑回归分析显示临床TNM分期、肿瘤及淋巴结组学标签是食管癌化疗反应不良的独立预测因子。根据这三个因素建立列线图,列线图在训练组及验证组AUC为0.801（95%CI,0.742-0.876）、0.775（95%CI,0.646-0.892）。（3）在预测食管鳞癌新辅助化疗联合手术治疗后患者DFS的研究中,临床模型包括基线临床TNM分期、中性粒与淋巴细胞比值（neutrophil to lymphocyte ratio,NLR）;增加肿瘤区域组学特征提高预后模型性能（LR,11.84vs 17.84;P=0.049）。添加淋巴结组学特征继续提高模型性能（LR,17.84 vs 24.48;P=0.009）。最优模型为临床-肿瘤-淋巴结组学预测模型,包括临床TNM分期、NLR,两个肿瘤特征（CONVENTIONALmean、GLZLMHGZE）、一个淋巴结特征（GLCMEntropy）。基于以上特征建立列线图以直观显示评分,训练组及验证组C-指数分别为 0.68（95%CI,0.61-0.74）和 0.70（95%CI,0.59-0.83）。二元评分将患者分成的高危组DFS短于低危组（P<0.001）。结论:基于影像组学方法建立的预测食管鳞癌淋巴结转移状态的模型可以达到很好的诊断性能,并且对“隐匿”淋巴结转移的预测有一定的潜力。整合基线原发肿瘤及淋巴结CT组学特征建立的对局灶进展期食管鳞癌新辅助化疗后评效模型以及DFS的预测模型中,评效模型可以预测患者新辅助化疗后反应不良的发生概率;联合肿瘤及淋巴结组学特征的预后模型可以提高对个体DFS预测的精度,作为一种无创的预测工具,为食管鳞癌患者精准及个体化治疗提供有价值的参考信息。
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