肝細胞癌是全球第6大癌症類型，其中東亞和非洲的發病率和死亡率領先其他地區。早期肝細胞癌理想的治療方案是肝功能保留的手術切除，但其中大約一半的患者會復發，目前也尚未建立可靠的預後工具。今天就讓我們解讀一篇高分文章，跟著其中的思路一起學習：基於影像組學特徵，為早期肝細胞癌的腫瘤復發風險提供預測模型。
本次分享的文獻為Radiomic Features at Contrast-enhanced CT Predict Recurrence in Early Stage Hepatocellular Carcinoma: A Multi-Institutional Study，發表於Radiology，影響因子29.146。
醫學影像是肝細胞癌患者日常管理中的重要部分，在個性化醫療時代，影像組學能使加密的醫學影像資料轉化為定量特徵，提供腫瘤病理學訊息。本研究招募了2009年2月至2016年12月接受根治性切除的肝細胞癌患者，其中295名參與了後續追蹤，將177名南京醫科大學第一附屬醫院的患者納入開發隊列，118名無錫市人民醫院和南京市第一醫院的患者納入測試隊列（圖一）。在腫瘤切除術後對患者進行隨訪，前2年每3個月進行一次血清甲型胎兒蛋白（α-fetoprotein）測量、肝功能檢查以及胸腹部電腦斷層（CT）增強掃描或磁振造影（MRI）篩查肝細胞癌復發情況，之後每6個月進行一次檢測。
圖 一 流程圖：上半和下半部份分別顯示了患者的招募途徑與影像組學工作流程。AFP：甲型胎兒蛋白；HCC：肝細胞癌；TACE：經動脈導管肝臟腫瘤化學栓塞術
兩位放射科醫師獨立標註了所有的CT影像，並對以下特徵評估：（1）腫瘤數量與直徑（tumor number and diameter）；（2）肝硬化（liver cirrhosis）；（3）動脈期瘤周強化（arterial peritumoral enhancement）；（4）腫瘤邊緣（tumor margin）；（5）包膜外觀（capsule appearance）；（6）瘤內壞死（intratumoral necrosis）；（7）影像基因體靜脈侵犯（radiogenomic venous invasion, RVI）。在多病灶的肝細胞癌中，各病變的定義被分別記錄下來（圖二）。然後使用多變項Cox迴歸分析創建了兩種用於復發預測的影像組學模型，包含基於這些特徵與臨床影像學參數的術前模型，以及上述預測因素結合病理變項的術後模型。
圖 二 主要特徵定義與代表性CT影像範例
集成了相應獨立預測變項的術前（pre-operative）與術後（post-operative）模型，用兩個列線圖和網路計算機的形式呈現，以提供個性化的風險評估（圖三）。在兩個影像組學模型中，預測因子的確定是使用赤池信息量準則（Akaike information criterion, AIC）評分的逐步迴歸分析，特徵提取和影像預處理的執行則是利用python方法。
圖 三 基於影像組學的列線圖和相應的線上計算工具
通過時間相依的ROC曲線分析，得出術前與術後模型的開發隊列中位AUC值為0.82及0.88，測試隊列中位AUC值為0.84及0.88（圖四）。由此可以發現與競爭對手的預測模型或分期系統相比，基於影像組學的兩個模型在不同時間點都有更好的性能。另外，此二模型的預測誤差也低於其他模型或系統，為肝細胞癌病患提供了更精確的復發預測。
圖 四 開發和測試隊列中所有模型和系統的時間相依ROC與預測誤差曲線
基於影像組學的兩個模型都經過良好的校準，除了具有更佳的預後能力，還成功地將早期肝細胞癌分為內動脈、低訊號區域、腫瘤–正常肝臟組織差異三個複發風險亞組。影像組學特徵可以進一步反映腫瘤及其周邊在多個尺度上的空間異質性，在輔助治療策略中有較高的臨床實用性。總之，影像組學特徵比現有的早期肝細胞癌預後來源具有顯著優勢，具有切除術前和術後特徵的模型是預測腫瘤復發的強大且經過外部驗證的工具，從而為改善早期肝細胞癌患者的臨床決策支持提供了前所未有的機會。
亞洲環宇專業團隊
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