《Journal of Neuro-Oncology》：Prognostic role of delta radiomics in pediatric pontine diffuse midline gliomas
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本项研究针对儿童脑桥弥漫中线胶质瘤（PDMG）——一种目前预后极差的致命性儿童脑肿瘤，深入探讨了“Delta Radiomics”这一新兴动态影像分析方法在其预后分层中的应用价值。研究人员通过比较治疗前后MRI影像的纹理特征变化，发现动态（delta）影像组学特征，特别是源自T1和T2序列的Sum Entropy，在预测患者总生存期（OS）方面，其预测准确性（AUC）显著优于传统的单一时间点静态纹理分析。此项工作首次将该技术应用于儿童PDMG的预后研究，为这种高致死性疾病的早期、无创性预后评估提供了新的、更具潜力的影像学生物标志物，对指导个体化治疗决策具有重要临床意义。
在儿童脑肿瘤的谱系中，弥漫中线胶质瘤，尤其是发生在脑桥部位的亚型（Pontine Diffuse Midline Glioma, PDMG），堪称“绝症”的代名词。它占所有儿童脑肿瘤的约15%，被世界卫生组织（WHO）中枢神经系统肿瘤分类系统划定为4级，是恶性程度最高的肿瘤之一。其凶险之处在于位置深在、呈弥漫性生长，难以手术根治，且对现有放疗、化疗等手段反应不佳，导致患儿确诊后的中位生存期仅有9到12个月，大约一年的光阴，便可能是一个孩子与一个家庭所面对的残酷现实。在临床上，如何为这些家庭提供更清晰的预后信息，以指导治疗决策、进行有效沟通，是神经肿瘤科医生面临的严峻挑战。
常规的磁共振成像（MRI）可以观察到肿瘤的坏死、环形强化、弥散受限等与不良预后相关的特征，但这些视觉评估指标尚难以精准预测个体患者的总生存期（OS）。近年来，影像组学（Radiomics）作为一种新兴的无创技术，通过从标准医学图像中高通量提取定量特征，揭示肿瘤内在的异质性等肉眼无法察觉的信息，已在肿瘤诊断、分子分型（如预测H3K27M、ACVR1等突变）和预后评估中展现出潜力。然而，大多数研究仅聚焦于某个单一时间点（通常是基线）的静态影像特征，忽略了肿瘤在治疗过程中的动态演变。于是，“Delta Radiomics”（也称为纵向纹理分析）应运而生，其核心是评估治疗前后影像组学特征的动态变化，理论上能更灵敏地反映治疗反应和肿瘤的生物学行为变化。这种技术已在肺癌、直肠癌等成人肿瘤的预后预测中取得成效，但在儿童中枢神经系统肿瘤，特别是PDMG领域，仍是一片未开垦的处女地。为了探索更优的预后预测工具，一项研究假设：基于治疗前后影像对比的Delta Radiomics，在预测儿童PDMG的总生存期方面，将优于仅基于基线特征的静态模型。相关研究成果发表在神经肿瘤学领域的专业期刊《Journal of Neuro-Oncology》上。
研究者为验证这一假设，采用了严谨的研究方法。首先，他们回顾性纳入了2012年至2020年间，在同一机构经临床-影像学诊断为PDMG的35名儿童患者，所有患者均接受了标准的放射治疗（50.4-54 Gy）联合替莫唑胺（Temozolomide）的同步及辅助化疗。研究的关键技术核心在于影像组学分析流程：使用专门的MaZda纹理分析软件，对每位患儿放疗前及放疗后3个月的轴位T1加权、T2加权及表观弥散系数（ADC）图进行手动勾画，提取包括一阶和基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征。尤为关键的一步是计算“Delta”特征，即治疗后与治疗前特征值的比值，以此量化治疗引起的纹理变化。统计分析方面，研究者将患者分为总生存期小于12个月（短期生存者）和大于等于12个月（长期生存者）两组，利用受试者工作特征（ROC）曲线分析评估各纹理特征的诊断效能，并通过卡普兰-迈耶（Kaplan-Meier）生存分析和考克斯（Cox）回归模型进一步评估特征与总生存期的关系。
研究结果清晰地揭示了不同时间点及动态纹理特征的价值：
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患者基线特征：在基线（治疗前）的众多影像特征中，仅有非增强T1加权图像提取的“和平均值”（Sum Average）具有统计学意义。有趣的是，较低的和平均值（可能提示肿瘤内存在坏死等低信号区域，即更高的异质性）与较短的总生存期相关。
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治疗后特征：在放疗后3个月的影像中，T1加权图像上的“和熵”（Sum Entropy）脱颖而出，成为一个独立的预后预测因子。Cox回归分析显示其为显著的死亡风险预测因素。更重要的是，较高的“和熵”值与更长的总生存期相关，这暗示治疗后肿瘤内部纹理复杂度或异质性的增加可能预示着更好的预后。ROC曲线分析进一步确认了其预测价值（AUC = 0.792）。
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动态（Delta）特征：研究的亮点在于动态特征的优异表现。计算得出的Delta“和熵”（特别是源自T1和T2序列的）在预测≥12个月生存的ROC分析中，展现出比单一治疗后特征更高的曲线下面积（AUC）。其中，Delta Sum Entropy T1的AUC高达0.861，Delta Sum Entropy T2的AUC为0.799，灵敏度和特异性也相当可观。这表明，捕捉治疗前后纹理特征的相对变化，比单纯观察治疗后的状态，能更准确地预测患者的长期生存结局。
本研究的结果在讨论部分被置于更广阔的学术背景中进行了解读。本队列患者13个月的中位总生存期，与近期多个采用影像组学进行预后研究的国际多中心数据（11-12个月）基本吻合，再次印证了PDMG的恶劣预后。关于肿瘤异质性与预后的关系，既往研究存在看似矛盾的结果：有研究认为基线时更高的异质性（如本研究中较低的T1“和平均值”）提示更差预后，而另一些研究（如Tam、Liu等人的工作）则发现，治疗后或基线时更高的异质性（表现为更高的熵值等）反而与更好的预后相关。本研究的结果倾向于支持后一种观点，即治疗后更高的“和熵”（反映异质性）是良好预后的标志。作者推测，这可能与放疗诱导的肿瘤内坏死、微环境改变等生物学反应有关。
本研究的核心贡献和创新性在于，首次将Delta Radiomics的概念系统性地应用于儿童PDMG的预后预测，并初步证实了其相对于静态影像组学的优越性。这为未来开发无创、动态的预后评估工具提供了重要的概念验证。研究者展望，未来可将Delta Radiomics整合到人工智能（AI）驱动的自动化分析流程中，并与医学影像归档和通信系统（PACS）集成（如SQLite4Radiomics等平台），从而简化分析步骤，提高临床工作流程的可行性和效率，使放射科医生能更便捷地参与患者的预后评估和管理。
当然，研究也坦承了其局限性：回顾性、单中心、样本量较小，存在过拟合风险；患者为临床-影像学诊断，缺乏分子分型（如关键的H3K27M突变状态）信息，而该突变是公认的预后影响因素；治疗前后MRI扫描可能使用了不同的设备，可能影响影像组学特征的稳定性；手动分割存在主观性且耗时，不利于临床常规应用。因此，结论的最终确立，有待于在前瞻性、大规模、多中心的外部验证队列中得到进一步证实。
综上所述，这项探索性研究揭示，在预后极差的儿童脑桥弥漫中线胶质瘤中，基于治疗前后MRI纹理特征动态变化的Delta Radiomics，展现出优于传统静态纹理分析的预后预测潜力。特别是源自T1和T2序列的Delta“和熵”特征，显示出较高的预测准确性。这一发现为这种致命疾病的早期、无创性预后分层提供了新的思路和潜在生物标志物，有望未来辅助临床医生制定更个体化的治疗策略，并向患者家庭提供更精准的预后信息。要实现这一目标，后续必须通过更大规模、设计更严谨的研究来验证和优化这一方法。
