基于CT的放射组学特征，用于优化II期结直肠癌患者的辅助化疗决策（这些患者具有高效的错配修复能力）

《Abdominal Radiology》：CT-based radiomics signature for optimizing adjuvant chemotherapy decisions in stage II colorectal cancer with proficient mismatch repair

CT影像组学模型预测II期pMMR结直肠癌预后并优化辅助化疗决策。通过XGBoost提取CT分割特征，联合临床模型A（基于ESMO多因素逻辑回归）的AUC（0.811）显著高于纯临床模型（0.576，p<0.05）。生存分析显示低风险组总生存期显著优于高风险组（p<0.05），且高风险组接受化疗者生存获益更明显（p=0.015/0.008）。

　　

摘要

目的

开发一种基于CT的放射组学模型，用于预测II期具有完善错配修复（pMMR）特征的结直肠癌（CRC）患者的预后，并优化辅助化疗（ACT）决策。

方法

我们回顾性地纳入了379名II期pMMR CRC患者，这些患者的预后明显不同，其中125名患者被纳入验证队列。该放射组学模型是利用XGBoost从分割的CT图像中提取的特征建立的。临床模型A是通过结合欧洲医学肿瘤学会（ESMO）推荐的临床因素，通过多变量逻辑回归构建的。模型性能使用DeLong检验进行比较。生存分析采用了Kaplan–Meier曲线和对数秩检验，并根据风险分层进行了ACT亚组分析。

结果

在验证队列中，放射组学模型（AUC = 0.800）和联合模型A（AUC = 0.811）的性能均优于临床模型A（AUC = 0.576；p < 0.05）。无论是通过放射组学模型还是联合模型A被划分为低风险的患者，在训练和验证队列中均表现出显著更长的总生存期（OS）（p < 0.05）。在放射组学模型和联合模型A识别出的高风险组中，接受ACT治疗的患者比未接受治疗的患者具有显著更长的OS（p = 0.015和p = 0.008），而在低风险组中未观察到显著差异（p > 0.05）。

结论

与ESMO推荐的临床高风险因素相比，基于CT的放射组学模型在预后预测方面表现出更优的性能，并能够根据风险分层优化II期pMMR CRC患者的ACT决策。