基于MRI 的放射组学模型预测中晚期肝癌患者TACE 后肿瘤反应

顾萃华，潘仕文，邱 珏，王进进

目前，经导管动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization，TACE）已成为治疗局限性进展性肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）的重要选择，其操作简单、并发症少、疗效确切，可降低肿瘤负荷，获取手术切除机会，提高患者生存率［1-2］。然而，由于HCC 的生物学行为具有高度的细胞异质性，对TACE 的疗效差异很大，TACE 反应的异质性也导致局部肿瘤的高复发率，治疗后2 年、3 年和5年的复发率高达46%、58%和63%［3-4］。因此，临床需要准确预测HCC 对TACE 的反应性，筛选最佳适应证患者以提高临床疗效，实现精准个性化诊疗。磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）对HCC诊断、临床分期、疗效评估以及预后随访发挥重要作用［5］。但是，临床上主要依赖放射科医师对MRI图像的人工分析，经验依赖性较高，耗时较长，变异度较大；尤其对于HCC 较高的肿瘤异质性更难以得出客观、 准确的分析，从而影响诊疗过程［6］。MRI 具有较高的时间和空间分辨率，尤其对软组织分辨率较高，具有动态对比剂增强（dynamic contrast enhancement，DCE）和弥散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）等多个序列［7-8］，能够提供肿瘤更多的组织学和功能学信息。目前，放射组学越来越受到关注，软件通过图像自动提取定量特征来表征不同疾病的表型，发现人工无法识别的微小变化，从而实现半自动化或者自动化的疾病诊断，加快分析过程，提高诊断准确率［9］。Wang 等［10］研究开发了一款基于MRI 的放射组学列线图模型，但是MRI 成像仅包含常规序列和对比增强两种；而且临床因素只纳入了C 反应蛋白和治疗方法，未纳入与肿瘤特征密切相关的临床分期和肝功能分级等。因此，本研究主要基于临床特征和多模态MRI 成像的放射组学纹理分析技术开发一款列线图模型，指导评估预测中晚期HCC 患者TACE 后3 个月的肿瘤反应，为临床个性化制定TACE 策略和评估临床疗效提供便捷化的工具。

1 材料与方法

1.1 研究对象

纳入2017 年1 月至2021 年12 月苏州市第九人民医院病理确诊中晚期HCC 患者105 例，男性61 例，女性44 例，年龄（56.2±5.9）岁。根据巴塞罗那临床肝癌（Barcelona clinical liver cancer，BCLC）分期系统B 期61 例，C 期44 例；TACE 常规药物49 例，药物洗脱珠56 例。本研究经过医院伦理委员会批准（WJYY-2017003）。

纳入标准：①年龄大于18 岁，KPS 大于75 分；②符合HCC 的诊断标准； ③符合TACE 适应证，化疗顺利完成，患者康复出院；④MRI 图像清晰；⑤至少完成3 个月的临床随访，资料完整。排除标准：①肝转移瘤，肝癌远处转移；②化疗前应用放疗或者免疫治疗；③对化疗药物和造影剂过敏；④严重心肺肾等功能障碍。

1.2 研究方法

化疗后3 个月根据改良的实体瘤反应评估标准（modified response evaluation criteria in solid tumors，mRECIST）分为反应组63 例（包括完全缓解和部分缓解），无反应组42 例（包括疾病稳定和肿瘤进展）。其中完全缓解为肿瘤完全消失，部分缓解为残余肿瘤直径总和至少减少30%，肿瘤进展为残余肿瘤直径总和至少增加20%，疾病稳定介于部分缓解和肿瘤进展之间。105 例随机分为训练组63 例和验证组42 例，训练组40 例出现肿瘤反应，23 例为无反应；验证组23 例出现肿瘤反应，19 例为无反应。

记录性别、年龄、化疗前Child-Pugh 分级、BCLC分期、HBsAg 阳性、肿瘤最大直径、血清TBil、AFP、ALT 和白蛋白水平以及TACE 治疗方式。

1.3 TACE 流程

根据患者身体状况、肿瘤特征、医生经验以及患者意愿等综合评估后，选择TACE 药物。参照相关指南意见进行操作，确保治疗过程的标准化。常规药物有碘油、明胶海绵颗粒和聚乙烯醇，DEB（江苏恒瑞医药有限公司）直径为100～300 μm，装载60～80 mg 表柔比星、吡柔比星或多柔比星。在数字减影血管造影监测下，通过导管将栓塞剂注入肝动脉血管系统，复查造影未发现肿瘤中对比剂染色时，确定栓塞成功。化疗后常规管理，包括水合、止吐、疼痛控制和监测肝功能变化等。

1.4 MRI 扫描和放射组学分析

化疗前使用3.0T MRI 采集T1WI、T2WI、DCE和DWI 多个序列，A.K.软件提取纹理特征。仪器使用Philips ENGENIA 型3.0T MR 扫描仪，序列和参数设置：①频谱预饱和，反转恢复T2 加权序列，重复时间/回波时间=3 000/200 ms，层厚7 mm，层间隙1 mm，矩阵200×195；②屏息未增强和对比增强的DIXON-T1WI（水）序列，每千克体重注射0.1 mmol 钆喷酸二甲葡胺（广州康晨制药有限公司），重复时间/回波时间1/回波时间2=3.6/1.31/2.2 ms，视野400～314 mm，厚度5 mm，间隙2.5 mm，矩阵224×166，扫描4 个动态期，即肝动脉期15 s、门静脉期50 s、实质期90 s 和延迟期180 s； ③屏气扩散加权回波平面序列，视野400～343 mm，矩阵116×97，重复时间/回波时间=2 500/64 ms，厚度7 mm，间隙1 mm，b 值取0 和800 s/mm2。

术前T2 加权图像导入ITK-SNAP （www.ITKSNAP.org）描绘肿瘤区域的感兴趣体积（VOI），由两名经验丰富的放射科医生独立完成，确保观察者内和观察者间分割的再现性（见图1）。然后，利用人工智能工具包软件（A.K.软件，GE Healthcare）计算VOI的定量特征［11］，对提取的特征进一步降维处理，使用Z 分数进行标准化，消除每个特征数据的单位限制，将所有异常值替换为中位数。采用LASSO 逻辑回归算法进行特征选择，筛选出高度相关的特征。最后计算Rad-score。随机挑选10 例患者（5 例肿瘤反应和5 例未反应）分别由2 名放射科医师独立进行放射组学分析，计算Rad-score，评估观察者间的一致性；每例患者间隔1 个月后由同一名放射科医师重新分析并计算Rad-score，评估观察者内的一致性，以组内相关系数（ICC）表示。

1.5 统计学方法

采用SPSS 22.0 统计学软件。正态分布的计量资料以均数±标准差表示，比较采用t检验；计数资料以例（%）表示，比较采用χ2检验，P＜0.05 为差异有统计学意义。LASSO 回归筛选放射组学的最优预测因子，并计算Rad-score； ROC 计算肿瘤无反应的AUC，比较采用Z检验；多因素logistic 回归模型筛选肿瘤无反应的危险因素，采用逐步后退法；R 软件建立列线图模型，校正曲线进行吻合度验证。

2 结果

2.1 患者一般资料比较

训练组与验证组患者的临床资料比较差异无统计学意义（P＞0.05）； 无反应组比反应组Child-Pugh 分级B 和BCLC 分期C 增多，血清AFP 水平升高，差异有统计学意义（P＜0.05），见表1。

表1 患者一般资料比较

2.2 影像特征参数筛选

A.K.软件共提取MRI 纹理特征396 个，这些特征分为5 类，包括直方图、形状因子、灰度大小区域矩阵（GLSZM）、灰度共生矩阵（GLCM）和游程矩阵（RLM）。利用LASSO 回归筛选最优预测因子6 个，根据各因子对应的非零系数相乘的线性组合计算放射组学评分（Rad-score），见表2 和图2。

表2 放射组学特征参数及对应系数

图2 中晚期肝癌多模态MRI 的放射组学纹理分析LASSO 回归

2.3 放射组学评分

ROC 计算Rad-score 预测TACE 后肿瘤无反应的AUC 分别为0.842 和0.803，见表3。

表3 各模型预测TACE 后肿瘤无反应的ROC

2.4 logistic 回归分析肿瘤无反应的危险因素

多因素logistic 回归模型显示，AFP≥50 ng/mL、Child-Pugh 分级B、BCLC 分期C 和Rad-score 是肿瘤无反应的独立危险因素（P＜0.05），见表4。

表4 logistic 回归分析肿瘤无反应的危险因素

2.5 预测模型建立及比较

ROC 显示，临床-放射组学结合预测肿瘤无反应的AUC 最高（Z＞3.659，P＜0.01）。

2.6 列线图的建立

R 软件开发基于临床-放射组学的列线图模型，总分110 分，见图3。

图3 预测TACE 后肿瘤无反应的列线图

2.7 列线图的验证

校正曲线显示列线图的吻合度较好，见图4。

图4 列线图的校正曲线

3 讨论

HCC 是我国主要的原发性肝癌类型，有较高的发病率和病死率，且呈年轻化趋势［12］。50%～80%患者确诊时已处于中晚期，无手术根治机会。Cezanne 和细胞因子信号3 甲基化被证实与TACE 肿瘤反应的高度异质性相关［13-14］，但是预测TACE 肿瘤反应和患者预后的效能依然有限。TACE 是一种局部姑息性介入治疗，通过阻塞肿瘤供血动脉导致广泛坏死和抑制肿瘤进展，在中晚期肝癌治疗中发挥着关键作用。然而，肝癌患者对TACE 的临床反应往往表现出很大的个体差异性，因此TACE 前准确评估肿瘤反应尤为重要。

本研究显示，中晚期肝癌TACE 后3 个月肿瘤无反应率为40.0%。MRI 放射组学的纹理分析共筛选出396 个组学特征，包括42 个直方图特征、9 个形状因子特征、11 个GLSZM 特征、180 个RLM 特征和154 个GLCM 特征。基于直方图特征能够反映肿瘤的强度信息，形状因子特征可以描述肿瘤区域的三维大小和形状，GLSZM 特征反映具有特定灰度级别的像素与灰度值的另一个像素发生的次数，表示特定像素的联合概率，RLM 特征为具有不同灰度像素的运行次数和给定方向的运行长度［15-16］。这些特征在人工分析中往往无法被识别，体现出放射组学的优越性。LASSO 缩小回归系数进一步整合形成Rad-score，包含有效的生物学信息，反映肿瘤的异质性。Rad-score 与肿瘤的生物学特性高度相关，可以有效预测患者的预后，与Kong 等［17］的研究结果一致。

本研究显示，无反应组Child-Pugh 分级B 和BCLC 分期C 增多，血清AFP 水平升高。BCLC 分期和Child Pugh 分级被多个指南推荐作为HCC 患者预后和治疗的分层依据［18］，实验室指标（如AFP、HBsAg）与HCC 预后也有重要联系［19］。多因素logistic回归显示，AFP ≥50 ng/mL、Child- Pugh 分级B、BCLC 分期C 和Rad-score 是肿瘤无反应的独立危险因素。临床Rad-score 预测肿瘤无反应有更高的效能。ROC 证实，临床-放射组学结合预测肿瘤无反应的AUC 最高。列线图将模型可视化，方便临床实践。校正曲线显示列线图预测概率与实际无反应发生率有较好的吻合度，提示列线图能够为临床早期准确筛选肿瘤无反应患者，调整治疗方案，改善临床疗效。目前，尚缺乏关于常规药物与DEB 在化疗疗效差异性方面的强效循证医学证据［20］。

本研究仍有一些局限性：首先，是单中心回顾性研究，选择偏差不可避免；其次，样本量相对较小，需要外部验证和较大的数据集来完善结果。未来，应进行大样本、多中心队列和多模式研究，验证该放射组学特征的预测价值。

综上所述，多模态MRI 的放射组学纹理分析量化评分对预测中晚期HCC 患者TACE 后3 个月的肿瘤无反应有一定价值，结合临床因素构建的列线图模型有较好的可视化效果和临床实践潜能。