临床放射学杂志

作者：陶薇林, 周智鹏, 林斌, 蒋宇, 方行, 普拉文, 张亚丽, 黄琼娇, 罗姜英, 陈聪

单位：541000 桂林医科大学附属第一医院医学影像研究中心

关键词：肝细胞癌,Ki-67增殖状态,影像组学,MRI 钆塞酸二钠

<b>目的</b> 探讨基于钆塞酸二钠（Gd-EOB-DTPA）增强MRI的影像组学模型术前评估肝细胞癌（HCC）Ki-67增殖状态的临床价值。<b>方法</b> 选取152例接受Gd-EOB-DTPA增强MRI检查的HCC患者,按照7&#x02236;3的比例随机分配为训练集（<em>n</em>=106）和验证集（<em>n</em>=46）。搜集并分析入组患者的临床资料并构建临床模型,并评估Gd-EOB-DTPA增强MRI的影像征象构建影像征象模型。分别从动脉期、门静脉期、延迟期和肝胆特异期四个序列中提取影像组学特征后,进一步运用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法筛选出关键特征,进而构建了包括临床模型、影像征象模型、各影像序列的影像组学模型及临床-影像征象-影像组学联合模型的逻辑回归分析体系。通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）及<em>DeLong</em>检验系统比较了不同模型在预测HCC患者的Ki-67增殖活性中的诊断效能差异。<b>结果</b> 在训练集和验证集中,甲胎蛋白（AFP）及肝胆期瘤周低信号被识别为预测Ki-67表达的重要因素（<em>P</em>&#x0003C;0.05）。在训练集中,血清前白蛋白（PA）和包膜完整性在Ki-67低表达组与Ki-67高表达组之间差异具有统计学意义（<em>P</em>&#x0003C;0.05）。通过LASSO算法,最终选择了48个与Ki-67表达相关的影像组学特征作为最优影像组学特征。在各序列所建立的影像组学模型中,由门静脉期图像构建的影像组学模型对HCC患者的Ki-67表达状态的预测能力最佳,其在训练集和验证集中的AUC分别为0.901（95% CI：0.833~0.961）和0.845（95% CI：0.705~0.985）。最终构建的临床-影像征象-影像组学联合模型（AFP、肝胆期瘤周低信号、最优序列模型影像组学评分：门静脉期影像组学模型）,其在训练集和验证集中均展现出较高的预测效能。临床-影像征象-影像组学联合模型在训练集中相应的AUC为0.954（95%CI：0.9007~1）,敏感性和特异性分别为0.889、0.924;其在验证集的AUC为0.869（95%CI：0.7613~0.9263）,敏感性和特异性分别为1、0.762。<em>DeLong</em>检验结果提示,在训练集中该模型的性能显著优于临床模型和影像征象模型,在验证集中该模型的性能与影像征象模型的性能比较,两者间有显著差异。<b>结论</b> 临床-影像征象-影像组学联合模型,可以作为术前无创预测HCC患者的Ki-67增殖状态的辅助诊断工具。该模型可能成为术前有效预测HCC患者的肿瘤Ki-67增殖状态的可靠手段,进而为个性化治疗方案的制定和患者管理策略的优化提供有力支持。

来源：2025年第8期

《临床放射学》期刊编辑部

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