基於影像組學的腫瘤生物特徵無創評估研究取得進展

近年來，我國腫瘤發病率明顯上升，惡性腫瘤位於我國城市居民主要疾病死亡率首位。腫瘤防治工作具有重大社會意義與科學價值。準確解析腫瘤免疫組化、基因表達、淋巴結轉移、分化水平等各項生物特徵有助於最佳治療方案的選擇，直接決定著預後轉歸的評估。

目前臨床獲取表達腫瘤生物特徵的分子標記物需要藉助手術或穿刺活檢侵入性採樣，只能單點單次採集，無法全面描述腫瘤組織的時間與空間異質性。影像學作為臨床常用診斷工具，可無創、實時、重複地獲取腫瘤形態與空間異質性信息，擁有指導腫瘤治療及療效評估的巨大潛能。隨著模式識別、機器學習等大數據分析技術與醫學影像輔助診斷的有機融合，影像組學應運而生，藉助影像組學分析手段，可從現有醫學影像中提取海量特徵，有效解決腫瘤異質性難以定量評估的難題，從而構建腫瘤生物特徵無創評估模型。目前影像組學研究通常僅關注某一個腫瘤生物特徵，然而腫瘤生成、轉移、治療反應受多種腫瘤生物特徵共同影響，因此，在同一人群中同時開展多項腫瘤生物特徵評估具有重要意義。此外，在現有影像組學分析建模流程中，亟需確定特徵篩選方法與分類建模方法的最佳組合以獲取最佳評估效果。

中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所高欣、夏威、張睿等人聯合中山大學附屬第六醫院放射科孟曉春主任團隊，以直腸癌為實驗對象，開展了基於多模態磁共振影像組學的腫瘤生物特徵無創評估研究。該研究獲取了345例直腸癌患者多模態磁共振影像數據及腫瘤生物特徵（包括Ki-67、HER-2等免疫組化指標，淋巴結轉移，KRAS-2基因突變、腫瘤分化），採用影像組學建模方法，從多模態磁共振影像中提取了2534個影像組學特徵，經過特徵冗餘性與可重複性篩選，組合兩種特徵排序方法（Wilcoxon單變數特徵排序與MRMR多變數特徵排序）與三種分類建模方法（隨機森林、支持向量機、LASSO回歸），構建了直腸癌腫瘤生物無創評估模型。研究結果表明，所建模型對腫瘤生物特徵具有較好的評估效果（AUC=0.651~0.720，見圖1），模型中均包含各模態影像特徵，表明各模態磁共振影像具有較好的互補性，此外，MRMR多變數特徵篩選與LASSO回歸的組合取得了4個腫瘤生物特徵的最佳評估效果，表明該方法在影像組學分析中具有一定優勢。所建模型可依據患者的磁共振影像給出影像組學打分，便於臨床直觀評估患者的腫瘤生物特徵（見圖2），具有較好的臨床應用前景。

相關研究結果發表於European Radiology，其中孟曉春與夏威是並列第一作者。

論文信息：Xiaochun Meng#, Wei Xia#, Peiyi Xie, Rui Zhang, Wenru Li, Mengmeng Wang, Fei Xiong, Yangchuan Liu, Xinjuan Fan, Yao Xie, Xiangbo Wan, Kangshun Zhu, Hong Shan, Lei Wang*, Xin Gao*,Preoperative Radiomic Signature based on Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Noninvasively Evaluation of Biological Characteristics in Rectal Cancer, European Radiology,14 Sep 2018.

圖1. 影像組學模型的ROC曲線。a. HER-2； b. Ki-67；c. 腫瘤分化； d. KRAS-2； e. 淋巴結轉移。其中橫軸為特異度，縱軸為靈敏度，訓練集（紅線）與測試集（藍線）的ROC曲線匹配程度較好，表明模型在訓練集與測試集上具有較好的一致性。

圖2. 患者術前多模態磁共振影像與對應的影像組學分數。依據模型給出的影像組學分數與截斷值（Cutoff），可評估患者的腫瘤生物特徵情況。

來源：中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所

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