基于术前MRI影像组学特征预测肝癌经肝动脉化疗栓塞治疗的反应性

孔春丽，陈炜越，吴徐璐，叶卫川，王海永，雷丽燕，陈敏江，纪建松

肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）是全球范围内高发的恶性肿瘤，其发病率呈现逐年上升的趋势，严重威胁人类生命健康[1-2]。由于肝细胞癌病程隐匿且恶性程度高，70%以上的患者在确诊时已处于中晚期，失去了外科手术切除等治愈性治疗的机会[3]，经肝动脉化疗栓塞术（transcatheter arterial chemoembolization，TACE）是此类患者的首选治疗方案[4]，但不同患者TACE的疗效不一。据报道，TACE治疗后HCC患者的客观应答率低，为32%～57%[5-6]，直接导致预后不佳[7]。MRI对软组织显影效果好，空间分辨率高，是肝癌诊断和TACE术后最常用的影像学资料。基于MRI影像组学利用计算机技术从医学图像上自动提取海量影像定量特征，借助大数据分析手段，挖掘临床信息，用于肿瘤的定性、分级分期、基因分析、疗效评估和预后预测等，可指导并优化临床决策[8-9]。因此，本研究利用TACE术前T2WI序列构建预测HCC的TACE反应性的影像组学模型，为临床判断HCC预后提供科学依据。

1 资料和方法

1.1 一般资料

回顾性收集2016年3 月至2018年4 月温州医科大学附属第五医院行TACE治疗且符合下列标准的HCC患者资料。纳入标准：（1）经临床诊断或病理证实为HCC；（2）BCLC分期为B或C期；（3）肝功能Child-pugh评分为A或B级；（4）TACE术前、术后3个月内未接受其他抗肿瘤治疗；（5）TACE术前均行MRI扫描检查，并在术后3 个月内进行影像学随访评估TACE的疗效。排除标准：（1）MRI图像质量不佳，影响病灶观察；（2）合并其他恶性肿瘤疾病；（3）临床或影像资料不完整。最终86例HCC患者纳入研究，其中男71例，女15例，平均年龄（60.3±12.0）岁。本研究已获得我院伦理委员会批准。

1.2 方法

1.2.1 TACE术前MRI扫描方法：所有入组患者的MRI检查均在飞利浦INGENIA 3.0T MR扫描仪上进行。扫描参数：（1）T2WI，TR 3 000 ms，TE 200 ms，矩阵200×195，层厚7 mm，层间距1 mm；（2）双回波T1WI，TR 3.6 ms，TE 1.31、2.2 ms，矩阵224× 166，层厚5 mm，层间距-2.5 mm；（3）DWI，TR 2 500 ms，TE 64 ms，矩阵116×97，层厚7 mm，层 间距1 mm，b=0，800 s/mm2；（4）增强扫描，TR 3.6 ms，TE 1.31、2.2 ms，矩阵224×166，于15、50、90、180 s采集获得肝动脉期、门静脉期、实质期、延迟期图像，重建层厚5 mm，层间距-2.5 mm。

1.2.2 疗效评估：依据mRECIST标准[10]评估所有肝癌患者术后3个月内的TACE反应性，具体如下：（1）完全缓解（CR）：所有靶病灶均无动脉期增强；（2）部分缓解（PR）：靶病灶增强扫描动脉期的直径总和至少减少30%；（3）疾病稳定（SD）：靶病灶的缩小程度既未达到PR标准，增大程度也未达到PD标准；（4）疾病进展（PD）：出现新病灶，或者靶病灶增强扫描动脉期的直径或病灶的最大径至少增大20%。本研究中，定义CR和PR为TACE有反应，共47例，SD和PD为TACE无反应，共39例，MRI图像上，TACE有反应患者肿块明显缩小、信号强度减弱，而TACE无反应患者表现为肿块无缩小或肿块增加、信号增加（见图1）。

图1 TACE无反应和有反应的典型MRI图像

1.2.3 感兴区（ROI）分割方法：将所有患者的T2WI图像导入ITK-SNAP（Version3.4.0，http://www.itksnap.org/）软件，由1名具有10年以上经验的放射科医师基于该平台对肿瘤病灶逐层勾画靶病灶边缘，并融合成三维容积兴趣区volume of interest（VOI），同时，由另一名15年以上工作经验的放射科医师对勾画的VOI进行核对。

1.2.4 影像组学特征提取方法：将分割完成的86例患者TACE术前T2WI图像VOI及原始DICOM文件导入美国GE公司的软件AI-Kit（artificial intelligence kit，Version:3.0.1.A），基于该软件进行特征提取。提取5大类[形态特征（formfactor parameter）、直方图特征（histogram parameter）、灰度共生矩阵特征（GLCM）、灰度游程矩阵特征（RLM）、灰度区域大小矩阵特征（GLSZM）]共396个纹理特征。

1.2.5 MRI影像学特征筛选及模型构建方法：采用随机数字表法将所有患者分为训练组（n=59）和验证组（n=27），训练组的样本用来训练模型，验证组的样本用于对模型进行验证。对提取的影像特征进行特征预处理，用中位数替代结果为NA或Inf的特征参数，并对所有参数进行Z-score标准化，消除每个特征列的单位限制。针对训练组数据，使用最大相关、最小冗余算法除去与TACE反应性无关或相互冗余的特征；采用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归和十折交叉验证法筛选特征，获得与TACE反应性高度相关的特征子集，计算每例患者MRI影像学特征的Rad-score值，以二元Logistic回归算法建立预测HCC的TACE反应性的影像组学模型，并使用训练组中构建的影像组学模型计算验证组中每例患者的Rad-score值。使用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及校准曲线评估模型在训练组和验证组的预测效能，计算ROC曲线下面积（AUC），敏感性和特异性。基于每例患者的Rad-score值，制作列线图，个性化预测TACE反应性，使用决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）评估不同风险阈值下的临床获益。

1.3 统计学分析

使用R语言（version:3.6.1，https://www.r-project.org/）进行统计学分析。采用Kolmogorov-Smirnov检验定量资料的正态性，采用独立样本t检验或Mann-WhitneyU检验对定量资料进行比较，采用χ2检验对计数资料进行比较。P＜0.05表示差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 患者一般资料

训练组共59 例，32 例为TACE有反应，27 例为TACE无反应；验证组27 例，15 例为TACE有反应，12 例为TACE无反应，TACE有反应和无反应的患者在训练组和验证组间的分布无统计学差异（P=0.909）。训练组和验证组中TACE反应与TACE无反应的患者在年龄、性别、有无乙肝、有无腹水、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、谷氨酰转肽酶、甲胎蛋白、肿瘤最大径、总胆红素、血浆白蛋白、血浆凝血酶原时间等一般资料均无统计学差异（P＞0.05），详见表1。

表1 患者一般资料

2.2 特征筛选及模型构建

经LASSO回归算法和十折交叉验证法计算的最优模型参数λ为0.0874（图2A），筛选出1 个灰度步长矩阵特征（LongRunHighGreyLevelEmphasis_All-Direction_offset4_SD），6个灰度共生矩阵特征（ClusterShade_angle135_offset4，Correlation_AllDirection_offset7_SD，Correlation_angle90_offset1，InverseDifferenceMoment_angle90_offset7，GLCMEntropy_All-Direction_offset1_SD，GLCMEntropy_AllDirection_offset7_SD），和1个直方图特征（skewness），共8个非零系数的特征（图2B），各个特征的加权系数详见图2C。

图2 纹理参数降维及特征选择过程

2.3 影像组学模型预测效能评估

TACE反应性预测模型在训练组和验证组中AUC为0.838（95%CI0.737～0.939）和0.794（95%CI0.604～0.985），灵敏度为74.1%和75.0%，特异度为84.4%和80.0%（图3A，3B）。影像组学列线图显示Rad-score值越大的HCC患者TACE反应性差的概率明显增加，可用于TACE反应的个体化预测（图3C），校准曲线显示该模型在训练组和验证组的预测概率与实际概率拟合良好（图3D，3E）。决策曲线分析显示在0.1～1.0 的阈值范围内该模型具有较高的净受益（图3F）。

图3 模型的效能评估曲线

3 讨论

TACE是中晚期肝癌患者的最常用治疗手段，能够显著延长患者的肿瘤无进展时间和生存时间，并作为肝切除术、肝移植术的桥接治疗手段，实现降期治疗的目的，其在临床应用中的作用日益凸显[11]。但由于HCC的异质性，不同患者对TACE的反应性存在较大差异[12-13]，且目前尚缺乏高特异度和高敏感度的预测方法，极大影响了中晚期肝癌的临床治疗决策[14]。由于肿瘤在多个维度与多个组学的特征是相互对应的，影像组学的快速发展，使得研究人员可以从影像学层面发现肿瘤内在的基因组学、转录组学、表观组学及蛋白组学等多个层面的信息，这也为精确评估肿瘤患者的TACE反应性提供了新的思路。

本研究中，基于GE AI-Kit软件提取了5大类共396 个影像学特征，经筛选后，最终有8 个影像学特征与TACE反应性高度相关。8 个特征覆盖了直方图特征、灰度步长矩阵特征以及灰度共生矩阵特征。这些反应不同顺序纹理异质性的医学影像学特征已被证实了能用于定量评估肿瘤的异质性[15]；虽然解释肿瘤病理生理过程和纹理特征之间的复杂关系仍然是一个障碍，但纹理异质性较高的肿瘤往往对TACE的反应性较差[16-17]。本研究中构建的肝癌TACE反应性预测模型在训练组和验证组的ROC曲线下面积分别高达0.838 和0.794，模型的敏感度和特异度也较高，且校准曲线也显示了模型的预测结果和实际结果的高度一致性，决策曲线进一步证明了模型的临床应用价值。基于影像学特征评分的列线图显示，Rad-score评分越高的HCC患者TACE反应性越低，临床应用中可根据患者的Rad-score值预估患者TACE反应率，用于指导TACE术前无创化预测，指导临床针对不同个体制定个性化的治疗策略。

本研究也存在一定的局限性：（1）本研究是回顾性研究，样本量较小，可能会对TACE反应性预测模型的稳健性有影响；（2）本研究结论缺乏外部验证，其普适性仍有待进一步确证。后续的研究将开展前瞻性、多中心研究，扩大样本量，提高基于MRI影像组学特征预测HCC患者的TACE反应性的稳定性和可重复性。