Clinical MRI-radiomics model based on support vector machine to predict the efficacy of first transarterial chemoembolization for unresectable intrahepatic cholangiocarcinoma.
- 研究背景：不可切除的肝内胆管癌（iCCA）发病率和死亡率呈上升趋势，5年总生存率仅9%。手术切除是唯一可能治愈的方法，但多数患者初诊时已晚期，仅20%-30%适合手术。经导管动脉化疗栓塞（TACE）广泛用于不可切除的iCCA患者，但肿瘤异质性影响TACE疗效。本研究旨在构建临床-影像组学（CR）模型，预测不可切除iCCA患者首次TACE后的肿瘤反应及对总生存期（OS）的影响。
- 方法速览： 数据收集：回顾性纳入107名接受TACE治疗的不可切除iCCA患者，随机分为训练队列（n=75）和验证队列（n=32）。
- 影像组学特征提取：从对比增强MRI（CEMRI）的动脉期、门静脉期和延迟期图像中提取影像组学特征，并扩展到肿瘤周围5毫米和10毫米区域。
- 特征选择：使用随机森林算法筛选出最重要的特征，并构建支持向量机（SVM）模型。
- 模型构建与验证：结合影像组学特征和临床变量，使用单变量和多变量逻辑回归分析构建CR模型，并通过Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险回归分析评估模型的预测性能。
- 主要发现： 模型性能优异：结合肿瘤及其周围10毫米区域的影像组学特征构建的CR模型，在训练队列（AUC=0.941）和验证队列（AUC=0.903）中表现出色，能准确预测肿瘤反应。
- 肿瘤反应与生存期显著相关：根据模型预测的肿瘤反应将患者分为应答组和非应答组，两组OS存在显著差异（P<0.011）。
- 9水平是独立预后因子：多变量分析显示，CA19.9水平与肿瘤反应显著相关，纳入模型后可提高预测性能。
- 门静脉和延迟期MRI特征重要：门静脉期和延迟期MRI特征在预测肿瘤反应方面更出色。
- 肿瘤微环境特征提升预测性能：肿瘤周围5毫米和10毫米区域的特征能反映肿瘤微环境，提高模型预测性能。
- 总结展望：Cox比例风险回归分析显示，模型预测的肿瘤反应是OS的独立预后因子。该模型为多学科会诊提供科学依据，有助于医生将患者科学分类为TACE应答组和非应答组，优化治疗方案，延长患者生存时间。不过，研究存在手动分割引入误差、样本量小、单中心研究和回顾性设计等局限性，需在其他医疗中心进行外部验证。
