《Academic Pediatrics》：Multiparametric MRI-Based Deep Learning and Radiomics for Predicting Progression-Free Survival Benefit in Patients with Hepatocellular Carcinoma Treated with Immunotherapy and Targeted Therapy Plus Transarterial Chemoembolization: A Bicentric Study
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本研究采用深度学习结合radiomics分析，基于多参数MRI预测接受IMT-MTT-TACE治疗的HCC患者无进展生存期，通过三个队列验证模型的有效性和临床实用性。
康文迪|罗英根|周轩|翁思远|李航|连启才|朱晓莉|荣鹏飞|杨正强
中南大学第三湘雅医院放射科，临床医学博士后工作站，中国长沙（W.K）
章节摘要
引言
肝细胞癌（HCC）是全球癌症相关死亡的第三大原因，是一种高度侵袭性的恶性肿瘤（1）。大多数患者在疾病的中期或晚期才被诊断出来，此时已无法进行手术切除，因此预后极差。经动脉化疗栓塞（TACE）是治疗无法切除的中期HCC的首选方法（2）。随着研究的深入和不断探索……
研究设计与患者
本研究纳入了2019年1月至2023年8月期间在两家医疗机构接受IMT-MTT-TACE治疗的180名HCC患者。研究分为三个队列（图1）。在中心1，128名患者以7:3的比例被随机分配到训练队列（n=90）和内部验证队列（n=38）用于模型开发和内部验证。外部测试队列（n=52）在中心2组建，用于外部模型测试。纳入标准包括：（1）年龄≥18岁；（2）……
模型训练
对于每位患者，选择包含最大感兴趣区域（ROI）的切片。该切片被限制在ROI周围的最小边界矩形内，以优化训练的输入尺寸（补充方法）。所有图像均经过Z分数标准化处理，以统一像素强度。对于测试图像，仅进行标准化处理以保持原始图像质量。
根据两年生存预后，患者被分为两组：
基线临床特征
共有180名来自两家医疗机构的患者接受了IMT-MTT-TACE治疗。训练队列的平均年龄为55.6 ± 10.7岁（n=90），内部验证队列的平均年龄为52.3 ± 11.7岁（n=38），外部测试队列的平均年龄为55.0 ± 9.7岁（n=52）。表1总结了患者的临床基线特征。
临床独立预测因子
在训练队列中，单变量和多变量Cox回归分析确定了C反应蛋白和甲胎蛋白……
讨论
尽管局部治疗结合系统治疗已成为无法切除HCC的一种有前景的治疗方案，但只有部分患者能从中受益。在这种情况下，迫切需要建立可靠、无创且方便的生物标志物来识别可能从这种治疗策略中获益的患者。本研究结合深度学习和放射组学来预测接受IMT-MTT-TACE治疗的HCC患者的无进展生存期（PFS）。
结论
总之，本研究采用了一种综合策略，整合了临床信息、放射组学和基于多参数MRI的深度学习方法，来预测接受IMT-MTT-TACE治疗的HCC患者的无进展生存期（PFS）。这种方法对于无创且准确地预测PFS益处以及分层HCC患者的预后风险具有重要意义。它有助于识别可能从IMT-MTT-TACE中获益的HCC患者，从而为个性化治疗提供重要依据。
CRediT作者贡献声明
翁思远：可视化、验证、软件、方法学、正式分析。周轩：撰写——审稿与编辑、可视化、方法学、研究、数据管理。罗英根：撰写——审稿与编辑、验证、方法学、正式分析。康文迪：撰写——初稿、可视化、软件、方法学、正式分析、数据管理、概念构思。荣鹏飞：撰写——审稿与编辑、验证、监督、资源协调、研究。朱晓莉：撰写
资助
本研究未获得公共部门、商业机构或非营利组织的任何特定资助。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。
致谢
作者感谢中南大学第三湘雅医院临床医学博士后工作站提供的优秀研究平台和支持。
