食管癌影像組學(xué)研究

彭慧 綜述 馮峰 審校

食管癌是全球第七大常見腫瘤疾病，也是第六大癌癥死亡原因[1]。由于起病隱匿，大約一半食管腫瘤患者診斷時(shí)已為中晚期，錯(cuò)過了最佳手術(shù)切除時(shí)機(jī)，大部分患者通常采取放化療為主的綜合治療[2]。如何早期診斷、準(zhǔn)確分期及合理治療使患者最大獲益成為研究熱點(diǎn)。腫瘤發(fā)展過程中由于基因、生理微環(huán)境和生活方式等個(gè)體化差異存在高度異質(zhì)性。常規(guī)影像診斷方式如食管鋇餐造影、CT、MRI以及PET/CT在食管癌臨床分期、放化療療效評(píng)估和預(yù)后預(yù)測(cè)等方面有重要指導(dǎo)作用，但對(duì)于食管腫瘤異質(zhì)性研究仍存在一定局限性。新興影像組學(xué)(Radiomics)能更好地描述腫瘤本身異質(zhì)性及生物學(xué)特性[3]，在一定程度上彌補(bǔ)了常規(guī)影像診斷方法的不足，對(duì)于個(gè)體化治療方案制定及調(diào)整至關(guān)重要。

影像組學(xué)

1.影像組學(xué)概念和特征

疾病的變化是由患者個(gè)體的基因、生理微環(huán)境、生活方式和生存環(huán)境等諸多因素共同決定的。若在常規(guī)影像學(xué)診斷基礎(chǔ)上通過深度挖掘數(shù)據(jù)，尋找出疾病內(nèi)涵特征，反映人體組織、細(xì)胞和基因水平的變化，將會(huì)對(duì)臨床醫(yī)學(xué)產(chǎn)生一定影響。基于這一理論，影像組學(xué)應(yīng)運(yùn)而生[4]。2012年，荷蘭學(xué)者Lambin[5]首次提出影像組學(xué)概念，其思想來源于腫瘤異質(zhì)性。Kumar等[6]將影像組學(xué)定義為“高通量地從CT、MRI和PET中提取并分析大量高級(jí)的定量影像學(xué)特征”。影像組學(xué)包括圖像采集與重建、圖像分割與渲染、特征提取與鑒定、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)共享以及個(gè)體數(shù)據(jù)分析5個(gè)步驟。

影像組學(xué)特征包括形態(tài)特征、語義特征及紋理特征等。形態(tài)特征是通過計(jì)算感興趣區(qū)域(regions of interests ，ROI)描述腫瘤特征，其中常用的有緊密度、三維直徑、球形不均勻度、球形度、表面積和體積等。常用語義特征有尺寸、形狀、位置、血管分布、毛刺和壞死等。但是，形態(tài)特征及語義特征并不涉及腫瘤的異質(zhì)性，紋理特征卻可獲得更多關(guān)于腫瘤異質(zhì)性的信息[7]。紋理分析通過計(jì)算病灶圖像紋理特征反映了圖像中微觀異質(zhì)性的程度，而異質(zhì)性往往也是區(qū)別腫瘤與正常組織或良性病變的重要特征之一。基于影像學(xué)圖像腫瘤異質(zhì)性，通過定量分析其與腫瘤生物學(xué)特性的關(guān)系可以為癌癥患者的診療提供重要信息。不同的紋理分析方法被用來量化腫瘤的異質(zhì)性，包括基于模型、基于結(jié)構(gòu)和基于統(tǒng)計(jì)的方法，其中最常用的是統(tǒng)計(jì)法，其一階特征基于直方圖分析包括平均、最小和最大強(qiáng)度、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏度和峰度等；二階特征基于共生矩陣包括灰度共生矩陣(grey-level co-occurren cematrices，GLCM)、灰度游程步長(zhǎng)矩陣(grey-level run length matrices，GLRLM)等。GLCM又包括熵、能量、對(duì)比度、均勻性、相異性和相關(guān)性等；高階特征包括鄰域灰度差值矩陣(neighborhood graytone difference matrix，NGTDM)、灰度區(qū)域大小矩陣(gray-level size zone matix，GLSZM)等[8-10]。影像組學(xué)特征提供了潛在腫瘤生物學(xué)和行為的額外信息預(yù)測(cè)，這些特征可單獨(dú)使用或與其他相關(guān)病理數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)等一起使用，反映腫瘤表型、預(yù)測(cè)治療反應(yīng)和預(yù)后。

2.ROI勾畫

影像組學(xué)分析是基于體素在預(yù)定義的ROI中的空間排列，準(zhǔn)確的ROI勾畫將決定正確的特征提取。由于提取方式不精確，除腫瘤區(qū)域以外的成分如水腫、空氣、偽影等也可能被提取出來，造成靶區(qū)勾畫的不確定性，所以如何進(jìn)行病灶靶區(qū)的勾畫在食管癌影像組學(xué)研究中十分重要。目前暫無食管癌ROI勾畫具體標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用較多的為病灶全體積和單一最大層面兩種勾畫方法，通過目視檢查原發(fā)腫瘤范圍，手動(dòng)調(diào)整感興趣的區(qū)域，排除食管腔內(nèi)氣體及病灶鄰近的水、空氣、脂肪及正常組織，以避免與鄰近的非腫瘤結(jié)構(gòu)或其他類型病變重疊，盡量減小誤差[11,12]。食管癌全體積ROI勾畫包括了腫瘤的實(shí)性成分、囊性成分、壞死成分等，可以更全面的反映食管癌的病理生理情況，提供一個(gè)更具代表性的腫瘤異質(zhì)性評(píng)估，但是耗時(shí)較長(zhǎng)，操作較復(fù)雜。食管癌最大層面上的ROI勾畫操作簡(jiǎn)便，節(jié)約時(shí)間便于研究和應(yīng)用，但是由于食管為空腔臟器，且食管癌形狀多不規(guī)則，只選擇病變最大層面可能無法代表其實(shí)際形狀，在全病灶分析方面會(huì)有所欠缺[13,14]。一項(xiàng)直腸癌影像組學(xué)研究顯示從T2加權(quán)中通過全體積及最大層面兩種方法中提取病灶影像組學(xué)參數(shù)在評(píng)價(jià)預(yù)后時(shí)無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異[15]。因此，兩種不同的ROI勾畫方式在食管癌影像組學(xué)分析中是否存在差異還有待進(jìn)一步研究。

影像組學(xué)在食管癌中應(yīng)用

1.CT影像組學(xué)在食管癌中的應(yīng)用

CT是食管癌臨床分期、放化療療效評(píng)估和預(yù)后預(yù)測(cè)常用影像學(xué)方法，主要反映食管腫瘤的形態(tài)學(xué)信息。近來研究表明基于CT圖像影像組學(xué)可以提供額外的信息進(jìn)一步量化食管腫瘤異質(zhì)性。其中，CT紋理分析是最為常用的CT影像組學(xué)分析方法。

T分期:CT是食管癌術(shù)前臨床T分期的主要手段。食管癌T分期取決于食管病灶的侵犯深度及周圍侵犯情況，與患者治療方式的選擇高度相關(guān)從而影響患者的預(yù)后。由于CT上食管壁的對(duì)比分辨率差，很難區(qū)分不同的組織層尤其是早期食管癌病灶較小，范圍多局限于黏膜下層，臨床主要靠?jī)?nèi)鏡或手術(shù)病理確定分期。常規(guī)CT上食管癌侵犯外膜診斷為T3期，脂肪間隙消失并侵犯鄰近結(jié)構(gòu)診斷為T4期食管癌，而食管周脂肪因人而異導(dǎo)致確定腫瘤T3或T4期有時(shí)存在困難。賈明選等[16]利用常規(guī)平掃及增強(qiáng)CT診斷食管癌，結(jié)果顯示T1-2期準(zhǔn)確率為66.67%，T3期和T4期準(zhǔn)確率分別為77.78%、96.30%。反映了常規(guī)CT依據(jù)形態(tài)學(xué)改變?cè)u(píng)價(jià)食管癌T分期尚存在一定局限性。研究報(bào)道CT影像組學(xué)可通過提取和量化圖像特征診斷食管癌T分期。但是，影像組學(xué)ROI勾畫也是基于常規(guī)CT圖像，對(duì)于早期小病灶同樣存在確定病灶范圍困難的問題，臨床應(yīng)用價(jià)值不大。目前研究主要集中在≤T2和>T2期。朱宗明等[17]對(duì)40例食管癌患者進(jìn)行胸部CT平掃及增強(qiáng)掃描，根據(jù)病理結(jié)果將T1-2期食管癌設(shè)為A組(21例)，T3期食管癌設(shè)為B組(19例)，紋理分析后發(fā)現(xiàn)角二階矩、逆差距、熵組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。Liu等[11]納入了73例食管鱗癌患者，手動(dòng)勾畫CT平掃及增強(qiáng)圖像最大層面的腫瘤ROI，對(duì)ROI進(jìn)行紋理分析后生成6個(gè)紋理參數(shù)，并將T分期分為兩組(T1-2組和T3-4組)，結(jié)果顯示基于平掃CT圖像通過比較受試者操作特征( receiver-operating characteristic，ROC)，峰度和熵區(qū)分兩組病例的曲線下面積(the area under the curve，AUC)分別為0.652和0.653；基于增強(qiáng)CT圖像熵區(qū)分兩組病例的AUC為0.637。而三維勾畫腫瘤ROI能更好的反映腫瘤的整體特征。Wu等[18]三維勾畫154例食管鱗癌患者的動(dòng)脈期增強(qiáng)CT圖像的腫瘤ROI，研究發(fā)現(xiàn)基于GLCM、GLRLM、GLSZM等建立的多參數(shù)模型可以區(qū)分T1-2期和T3-4期食管癌，其訓(xùn)練組AUC為0.795，驗(yàn)證組為0.762。因此，CT影像組學(xué)有助于鑒別≤T2和>T2期食管癌，但是目前文獻(xiàn)報(bào)道較少，不同于常規(guī)CT觀察形態(tài)學(xué)變化影像組學(xué)采用定量參數(shù)判斷食管癌T分期，主要臨床作用在于提供了常規(guī)CT之外的額外信息。在此基礎(chǔ)之上，兩者聯(lián)合提高食管癌T分期診斷準(zhǔn)確率值得期待。

N分期:目前，CT上仍以淋巴結(jié)短徑≥10 mm作為轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)判定標(biāo)準(zhǔn)。然而，以淋巴結(jié)大小來判斷轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的閾值尚無確切定論。病理正常大小的淋巴結(jié)可能是惡性的，而增大的淋巴結(jié)可能是炎性或反應(yīng)性增生。因此，在鑒別是否為淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移時(shí)使用客觀定量指標(biāo)來輔助判斷很有必要。CT影像組學(xué)可通過分析原發(fā)食管病灶ROI內(nèi)像素灰度值分布模式及變化規(guī)律揭示病灶內(nèi)潛在的病理異質(zhì)性，更好地鑒別及預(yù)測(cè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。Liu等[11]手動(dòng)勾畫了73例食管鱗癌患者的CT增強(qiáng)圖像腫瘤最大層面的ROI，通過紋理分析鑒別是否有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，結(jié)果發(fā)現(xiàn)熵可以區(qū)分有無淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，相應(yīng)AUC為0.815。另一方面，基于影像組學(xué)特征所建立的列線圖預(yù)測(cè)模型可提高鑒別淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的準(zhǔn)確性。Shen等[19]分析197例食管癌患者的術(shù)前增強(qiáng)CT圖像的腫瘤全體積ROI，構(gòu)建基于影像組學(xué)特征的列線圖模型，比較CT報(bào)告和影像組學(xué)對(duì)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的診斷準(zhǔn)確性，結(jié)果顯示CT報(bào)告的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移數(shù)的準(zhǔn)確率很低(59%)，假陰性率偏高(64%)。而根據(jù)篩選后所得的13個(gè)組學(xué)特征建立的列線圖預(yù)測(cè)模型得到訓(xùn)練組的AUC為0.806(敏感度67.9%，特異度82.7%)；驗(yàn)證組的AUC為0.771(敏感度76.7%，特異度61.2%)。由此可見，CT影像組學(xué)參數(shù)對(duì)鑒別淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移具有較高的診斷效能。

放化療療效評(píng)估:食管癌放化療后腫瘤細(xì)胞可發(fā)生凋亡、破裂、溶解等一系列改變，從而使腫瘤細(xì)胞密度減低以及細(xì)胞內(nèi)部特征發(fā)生改變，通過影像組學(xué)可以反映腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的變化，從而評(píng)價(jià)療效。Yip等[20]對(duì)31例食管癌患者新輔助化療前后的動(dòng)脈期增強(qiáng)CT圖像的紋理參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)化療后平均灰度強(qiáng)度、熵、峰度及直方圖標(biāo)準(zhǔn)差這些參數(shù)下降，均勻性增加，并且較低的熵和較高的均勻性表明治療后腫瘤內(nèi)異質(zhì)性較低，因此認(rèn)為CT紋理參數(shù)可作為食管癌治療效果的預(yù)測(cè)性影像組學(xué)診斷指標(biāo)。這些量化指標(biāo)的引入為食管癌療效評(píng)價(jià)提供了更多的信息。Zhen等[21]利用支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)算法建立治療反應(yīng)預(yù)測(cè)模型，對(duì)49例食管鱗癌患者放化療前的增強(qiáng)CT圖像進(jìn)行紋理分析，根據(jù)實(shí)體瘤療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)腫瘤完全緩解(complete response，CR)、部分緩解(partial response，PR)、穩(wěn)定期疾病(stable disease，SD)和進(jìn)展期疾病(progressive disease，PD)，其中CR或PR患者被歸類為應(yīng)答者，而SD或PD患者被歸類為無應(yīng)答者，研究發(fā)現(xiàn)這兩種模型可區(qū)分無應(yīng)答者和應(yīng)答者，AUC分別為0.818和0.927。

預(yù)后預(yù)測(cè)：CT圖像異質(zhì)性分析也用于判斷預(yù)后。研究[22]納入了36例食管癌患者，對(duì)其治療前后的動(dòng)脈期增強(qiáng)CT圖像的組學(xué)特征進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)治療后熵明顯降低，均勻性明顯提高，并且治療后熵與5年生存率呈負(fù)相關(guān)。不足的是上述研究只提取了較少的紋理特征進(jìn)行研究，無法全面評(píng)估腫瘤的表型，建立多參數(shù)預(yù)測(cè)模型可能更有助于提高預(yù)后預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。Yan等[23]提取了61例接受放療的食管癌患者放療前后的平掃CT圖像紋理特征，研究放療前后CT紋理變化與生存率之間的關(guān)系，將患者分為生存時(shí)間較短(<13個(gè)月)和生存時(shí)間較長(zhǎng)(>36個(gè)月)兩組，結(jié)果得到患者放療前后平均CT值變化的中位數(shù)為3.43 HU，放療前后平均CT值降低幅度<3.43 HU時(shí)存活率較高，并且紋理特征與生存率的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)治療前后糙度和強(qiáng)度呈增加趨勢(shì)的患者生存時(shí)間較長(zhǎng)。以上研究提示定量組學(xué)分析有望補(bǔ)充常規(guī)CT對(duì)食管癌的預(yù)后預(yù)測(cè)。

2.PET/CT影像組學(xué)在食管癌中應(yīng)用

最大標(biāo)準(zhǔn)化攝取值(maximumstandardized uptake value，SUVmax)是18F-FDG PET/CT圖像分析中應(yīng)用最廣泛的參數(shù)之一，已被證明對(duì)食管癌患者的臨床分期、預(yù)后和療效預(yù)測(cè)有價(jià)值。但是由于腫瘤壞死、細(xì)胞增殖、微血管密度和缺氧等因素的影響，腫瘤內(nèi)攝取18F-FDG通常不均一。因此，腫瘤內(nèi)異質(zhì)性可能使18F-FDG攝取的準(zhǔn)確評(píng)估復(fù)雜化，并且從單一體素中提取的SUVmax不能表征整個(gè)腫瘤攝取18F-FDG的總活動(dòng)性和異質(zhì)性。最近，PET/CT影像組學(xué)被提出用來表征腫瘤內(nèi)18F-FDG攝取的異質(zhì)性，能提供比SUVmax更有用的信息。PET/CT影像組學(xué)有助于量化腫瘤內(nèi)18F-FDG的分布，并且與其他空間圖像信息如代謝性腫瘤體積、總病變糖酵解、腫瘤形態(tài)等在食管癌的診斷和治療預(yù)測(cè)中具有一定的互補(bǔ)作用。

臨床分期：食管癌的治愈率和生存率與腫瘤壁侵襲、淋巴管受累和轉(zhuǎn)移擴(kuò)散高度相關(guān)。然而，根據(jù)浸潤(rùn)深度或淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的臨床診斷并不總是準(zhǔn)確的，這增加了通過腫瘤-淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移分期系統(tǒng)來識(shí)別術(shù)后復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)高的患者難度。研究表明PET/CT影像組學(xué)有助于提高食管癌分期的準(zhǔn)確性。在一項(xiàng)基于的PET/CT影像組學(xué)研究[24]自動(dòng)勾畫40例食管鱗癌患者術(shù)前PET圖像腫瘤全體積ROI并手動(dòng)調(diào)整，對(duì)其進(jìn)行紋理分析，探索紋理分析、SUVmax和腫瘤TNM分期的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)T分期及N分期與SUVmax、熵呈正相關(guān)，與能量呈負(fù)相關(guān)。此外，ROC曲線顯示熵可以預(yù)測(cè)Ⅱ期以上腫瘤，最佳截?cái)嘀?.699，AUC0.789，敏感度77.8%(95%CI:52.4～93.6)，特異度72.7%(95%CI:49.8～89.3)。只有紋理特征是Ⅱ期以上腫瘤顯著預(yù)測(cè)因子。這一發(fā)現(xiàn)提示影像組學(xué)特征比常規(guī)PET/CT更好的協(xié)助臨床進(jìn)行腫瘤分期，有可能成為預(yù)測(cè)局部腫瘤侵襲程度、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀況和腫瘤分期的新方法。

放化療療效評(píng)估：雖然新輔助放化療提高了食管癌患者的5年生存率，但并非所有患者都能從中獲益。Van等[25]交叉試驗(yàn)表明29%的患者有完全反應(yīng)，52%有部分反應(yīng)，18%沒有腫瘤反應(yīng)。對(duì)于完全反應(yīng)者來說可能無需手術(shù)干預(yù)，接受定期復(fù)查即可。充分反應(yīng)預(yù)測(cè)對(duì)開展食管癌個(gè)性化治療具有重要意義。在一項(xiàng)納入了52例食管鱗癌患者研究中Nakajo等[26]探討PET/CT紋理分析對(duì)食管癌化療療效的預(yù)測(cè)價(jià)值，根據(jù)實(shí)體瘤療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)CR或PR患者被視為應(yīng)答者，SD或PD患者被視為無應(yīng)答者，研究發(fā)現(xiàn)34例無應(yīng)答者的GLSZM強(qiáng)度變異性、GLSZM大小區(qū)域變異性以及標(biāo)準(zhǔn)體積參數(shù)如代謝性腫瘤體積和總病變糖酵解顯著高于18例應(yīng)答者。另一項(xiàng)[27]納入了97例晚期食管癌患者的回顧性分析中得出PET來源的GLRLM和CT衍生紋理特征運(yùn)行百分比的AUC 0.74，較預(yù)測(cè)治療反應(yīng)的SUVmax(AUC為0.54)高。由此可見，PET/CT組學(xué)參數(shù)有助于提高食管癌放化療療效評(píng)估效能。

預(yù)后預(yù)測(cè)：傳統(tǒng)預(yù)測(cè)預(yù)后的PET影像學(xué)指標(biāo)依賴于病變SUV和腫瘤體積的量化，但是，PET的空間分辨率較低，其單一體素邊長(zhǎng)為5 mm，難以對(duì)體積較小的腫塊進(jìn)行分析，并且由于空間異質(zhì)性，即使是小腫瘤活檢也缺乏完整的分子特征。基于PET/CT成像中的腫瘤異質(zhì)性可能允許更好的組織特征提取及圖像分割為患者預(yù)后預(yù)測(cè)提供更多有用信息。Desbordes等[28]從65例食管癌患者放化療前后的PET/CT圖像中提取出45個(gè)特征，經(jīng)篩選后得到的28個(gè)特征采用隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)食管癌放化療后患者的3年總生存率，發(fā)現(xiàn)來自共生矩陣的均勻性參數(shù)是較好的預(yù)測(cè)因子，相應(yīng)的AUC值約為0.84。另外，結(jié)合傳統(tǒng)PET/CT參數(shù)和組學(xué)參數(shù)可提高食管癌預(yù)后預(yù)測(cè)的有效性。Chen等[29]使用Matlab軟件對(duì)44例食管鱗癌患者治療前和新輔助放化療后的PET/CT圖像進(jìn)行紋理分析，并結(jié)合紋理特征和傳統(tǒng)參數(shù)預(yù)測(cè)食管鱗癌的總生存率。多因素生存分析結(jié)果顯示治療前原發(fā)性腫瘤代碼相似度≤0.0235，SUVmax降低率≤0.76，以及通過手術(shù)病理檢查發(fā)現(xiàn)的殘余腫瘤是縮短總生存率和無病生存率的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，并且新輔助放化療后SUVmax的降低率比治療前更能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)食管癌患者的生存率。此外，將接受新輔助化療的患者分為病理完全緩解(pathological complete response，pCR)和非pCR兩組，研究發(fā)現(xiàn)非pCR組的總生存率和無病生存率明顯低于pCR組。另一項(xiàng)涉及403名患者研究Foley等[30]發(fā)現(xiàn)總病變糖酵解直方圖能量和峰度與總體生存率獨(dú)立相關(guān)。以上研究顯示基于PET/CT這種分子影像的影像組學(xué)研究具有更廣泛的研究前景。

3.MRI影像組學(xué)在食管癌中的應(yīng)用

MRI目前在食管癌中的應(yīng)用包括常規(guī)成像和功能成像。研究顯示MR功能成像如擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)、動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振成像(dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI)的影像組學(xué)可以對(duì)食管腫瘤異質(zhì)性進(jìn)行分析，從而提高M(jìn)R監(jiān)測(cè)放化療療效和預(yù)測(cè)預(yù)后的效能。但是目前食管癌影像組學(xué)在MR常規(guī)成像方面的應(yīng)用研究較少。

放化療療效評(píng)估：放化療聯(lián)合治療使食管癌患者獲得更好的局部控制率和生存率，但是由于具有諸如骨髓抑制、肺炎、心包炎等副作用，一些患者不能從放化療中獲益。早期預(yù)測(cè)腫瘤反應(yīng)可以讓醫(yī)生確定患者是否受益于放化療，隨后為患者制定個(gè)體化治療方案，同時(shí)避免不必要的治療。基于像素分布的直方圖分析可以提供關(guān)于腫瘤異質(zhì)性和個(gè)體化治療的定量信息，從而進(jìn)行食管癌療效評(píng)估。Sun等[31]通過DCE-MRI直方圖分析法預(yù)測(cè)和評(píng)估72例局部晚期食管鱗癌患者的放化療反應(yīng)，根據(jù)實(shí)體瘤療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)將腫瘤反應(yīng)分為CR組和非CR組兩組，用ROC分析評(píng)估直方圖參數(shù)的診斷性能。研究發(fā)現(xiàn)CR組放化療后容量轉(zhuǎn)移常數(shù)(Ktrans)直方圖參數(shù)(中位數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、第10和90百分位)明顯降低(P<0.05)，非CR組則無明顯變化，同時(shí)發(fā)現(xiàn)經(jīng)治療后腫瘤異質(zhì)性降低，故Sun認(rèn)為MR組學(xué)參數(shù)可作為評(píng)價(jià)療效的良好指標(biāo)。在一項(xiàng)報(bào)道了58例食管鱗癌患者的回顧性研究[32]10例pCR患者較48例非pCR者有更低的表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient，ADC)平均值、更高的峰度和偏度(P<0.01)，并且ROC分析表明偏態(tài)性是pCR的最佳預(yù)測(cè)因子(AUC為0.86)，截止值0.50，準(zhǔn)確度86.2%。

預(yù)后預(yù)測(cè)：食管癌因其高轉(zhuǎn)移潛能和高侵襲性而預(yù)后較差，5年總生存率在15%～25%[33]。研究表明食管癌腫瘤異質(zhì)性與預(yù)后相關(guān),ADC直方圖分析通過顯示和量化像素或體素的分布能更好的顯示腫瘤異質(zhì)性。Hirata等[32]納入58例術(shù)前放化療的食管癌患者，參照軸向T2加權(quán)圖像排除肉眼可見血管和壞死成分后手動(dòng)逐層勾畫軸向ADC圖像腫瘤ROI，用ADC直方圖預(yù)測(cè)術(shù)前放化療5年生存率，研究發(fā)現(xiàn)術(shù)前偏斜度較高(≥0.50)的腫瘤患者無復(fù)發(fā)生存率較高(P=0.032)，且偏斜度是無復(fù)發(fā)生存率獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。Li等[34]結(jié)合72名患者的放療劑量及從治療前ADC圖像中提取的6種紋理特征預(yù)測(cè)患者放化療后的1年和2年生存率，結(jié)果顯示ADC紋理特征(直方圖特征、GLCM特征)和放療劑量與生存率顯著相關(guān)。ADC紋理特征可作為預(yù)測(cè)食管鱗癌患者放化療后生存率的有用生物標(biāo)志物。

放射基因組學(xué)

最近的基因組分析突出了食管癌中存在的遺傳異質(zhì)性是導(dǎo)致治療結(jié)果和反應(yīng)異質(zhì)性差異的根本原因[35]。近年來，有一種將基因檢測(cè)與醫(yī)學(xué)影像相結(jié)合的放射基因組學(xué)正在興起。Bauman等[36]于2003年首次提出放射基因組學(xué)的概念，主要指研究腫瘤組織及瘤周正常組織對(duì)放射治療敏感性及其與基因的關(guān)系并將影像學(xué)特征與基因特征進(jìn)行相關(guān)研究。放射基因組學(xué)包括通過定性和/或定量成像識(shí)別具有特定遺傳特征的表型，這有可能顯著提高治療方案的精準(zhǔn)選擇，從而改善患者預(yù)后。目前，放射基因組學(xué)在消化道腫瘤直腸癌中已有初步應(yīng)用。Horvat等[37]探討65例直腸腺癌患者M(jìn)RI定性和定量特征與基因突變的關(guān)系，其中定量評(píng)估是通過計(jì)算T2加權(quán)圖像上的34個(gè)紋理特征所得，結(jié)果得到環(huán)周切緣陽性患者ATM突變頻率較高，淋巴結(jié)陰性患者BRCA2突變頻率較高，腫瘤長(zhǎng)度與FLT4突變相關(guān)，腫瘤位置與APC和RASA1突變相關(guān)。雖然這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)MRI定性和定量特征與基因突變之間的聯(lián)系，但經(jīng)過多次比較驗(yàn)證后沒有保持顯著的相關(guān)性，還需要更加深入的研究。Badic等[38]納入了64例直腸癌患者，研究原發(fā)性結(jié)直腸癌門脈期增強(qiáng)CT影像學(xué)特征和基因表達(dá)數(shù)據(jù)的潛在預(yù)后互補(bǔ)價(jià)值，發(fā)現(xiàn)ABCC2基因表達(dá)與來自GLCM的熵有顯著相關(guān)性，并且ABCC2的表達(dá)是無進(jìn)展生存率的預(yù)后因素(P=0.035)。以上報(bào)道都是初步研究，存在樣本量小及所得結(jié)果評(píng)估不充分等不足。基于放射基因組學(xué)在消化道腫瘤直腸癌中的應(yīng)用，其在食管癌中可能也存在一定的研究?jī)r(jià)值，有待進(jìn)一步探究。

總結(jié)和展望

食管癌仍是目前發(fā)病率較高的癌癥之一。提取食管癌影像圖像中更加細(xì)微的特征，更深入地分析有助于食管病灶診斷的影像學(xué)特征成為現(xiàn)今的研究熱點(diǎn)。影像組學(xué)通過從多模態(tài)影像中提取大量特征，定量分析特征參數(shù)，為解決腫瘤異質(zhì)性這一難題提供了思路，也對(duì)發(fā)展精準(zhǔn)醫(yī)療產(chǎn)生了一定的推動(dòng)作用。雖然食管癌影像組學(xué)的研究方法相對(duì)復(fù)雜，但其操作具有無創(chuàng)性，患者接受度高。影像組學(xué)已在食管癌臨床分期、療效評(píng)價(jià)及預(yù)后評(píng)估等方面得到了一定的成果，并且越來越多的研究將食管癌影像組學(xué)技術(shù)與臨床及病理結(jié)果相結(jié)合，這更有利于臨床醫(yī)師的診療及影像組學(xué)技術(shù)的推廣。目前食管癌影像組學(xué)仍處于研究階段，其發(fā)展仍然面臨著研究樣本量較小，所得結(jié)論缺乏廣泛驗(yàn)證等挑戰(zhàn)。該技術(shù)在臨床應(yīng)用中仍需進(jìn)一步研究和規(guī)范，但有望成為食管癌診療過程中的一種有價(jià)值的量化分析手段。