據統(tǒng)計，食道癌（EC）的發(fā)病率在全球排名第七，總死亡率排名第六。食道癌是中國最常見的惡性腫瘤之一，90%以上的食道癌是鱗狀細胞癌（ESCC）。盡管有報道稱EC的總體5年生存率已從20世紀60年代的不足5%上升到近10年的約20%，但晚期患者的生存率仍不令人滿意。

根據疾病的不同階段，ESCC的治療包括手術、新輔助化療和化放療。然而，由于早期ESCC的臨床表現并不明顯，大多數患者被診斷為晚期且無法切除。腫瘤的早期發(fā)現可以大大改善ESCC患者的生存率。此外，相當一部分患者在治療后會出現復發(fā)。因此，確定與復發(fā)有關的預測因素，可以采取個性化的治療和隨訪策略，從而延長生存期。

放射組學的應用為預測癌癥患者的預后提供了一種新的評估方法。目前關于ESCC的放射組學研究大多基于CT，基于PET的放射組學研究也越來越多。然而，術前的MRI放射組學特征會更有價值，具有更高的組織分辨率，但很少有研究涉及。

近日，發(fā)表在European Radiology雜志的一項研究從基于1毫米各向異性-3D對比增強StarVIBE序列的MRI圖像中提取了放射組學特征。并將其與臨床風險因素相結合，構建了一個預測ESCC患者生存的最佳模型。

本研究收集了2015年至2017年期間本機構的ESCC患者，并按7:3的比例隨機分配到訓練組和驗證組。采用隨機生存森林（RSF）和變量狩獵法篩選放射組學特征，并采用LASSO-Cox回歸分析建立三種模型，包括僅臨床模型、僅放射組學模型和臨床與放射組學聯合模型，通過一致性指數（CI）和校準曲線進行評估。使用列線圖和決策曲線分析（DCA）來顯示直觀的預測信息。 

從434名患者中選出7個放射組學特征，結合具有統(tǒng)計學意義的臨床特征構建無病生存（DFS）和總生存（OS）的預測模型。綜合模型在訓練組和驗證組中預測DFS（[CI]，0.714，0.729）和OS（[CI]，0.730，0.712）的性能最高。DCA顯示，在不同的閾值概率下，聯合模型和臨床模型的凈收益明顯高于單獨的放射組學模型。 

圖 所有隊列中列線圖的校準曲線。A聯合模型提名圖預測DFS的校準曲線。B聯合模型提名圖預測OS的校準曲線

本研究表明，基于MRI的放射組學和臨床因素相結合的模型可以提高ESCC患者的生存預測性能。

原文出處：

Funing Chu,Yun Liu,Qiuping Liu,et al.Development and validation of MRI-based radiomics signatures models for prediction of disease-free survival and overall survival in patients with esophageal squamous cell carcinoma.DOI:10.1007/s00330-022-08776-6