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综述:放射组学在神经创伤中的当前应用
《Neurosurgical Review》:Current applications of radiomics in neurotrauma
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年03月22日 来源:Neurosurgical Review 2.5
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神经创伤中放射组学通过影像特征提取提升诊断和预后预测,研究显示其AUC值均超0.8,结合多组学效果更佳。但现有证据存在单中心、回顾性研究多及临床转化困难等问题,需进一步标准化协议以推广应用。
放射组学是医学领域中一种新兴的临床应用技术,它从诊断成像模式中提取定量特征,以揭示超出人类定性感知范围的模式。尽管放射组学在神经肿瘤学领域已经得到了充分发展,但其对其他神经外科亚专业以及更广泛应用场景的相关性仍有待探索。特别是对于创伤性脑损伤和脊髓损伤,往往需要基于细微或不断变化的影像学结果迅速做出高风险决策。放射组学通过预测分析和风险分层,为实时决策提供了潜力。本文综述了放射组学在神经创伤领域的最新进展,强调了其可行性、临床应用的障碍以及融入患者护理的途径。我们使用与放射组学和神经创伤相关的关键词,对PubMed、OVID和Google Scholar进行了截至2025年11月的全面系统检索,涵盖了创伤性脑损伤(TBI)和脊髓损伤(SCI)等相关研究。只有涉及人类受试者并将放射组学用于TBI或SCI预测建模的研究才被纳入分析范围,非创伤性、肿瘤性、退行性或纯粹描述性的研究被排除在外。参考文献列表经过手动审核以确保完整性,随后根据研究重点(TBI或SCI)对纳入的研究进行了分类。研究质量和偏倚风险通过PROBAST(预测模型偏倚风险评估工具)进行了评估。预测模型在诊断神经系统疾病、评估预后、神经功能恢复、院内死亡率、损伤进展、颅内高压和弥漫性轴索损伤严重程度方面显示出显著潜力。在符合纳入标准的23项研究中,有8项是多中心研究;除1项外,其余均为回顾性研究,其中6项进行了外部验证。所有纳入的研究均显示出较强的预测性能,AUC值均大于0.80(100%)。此外,有8项结合了多种组学模式的研究实现了AUC值超过0.90的高性能。放射组学可以为改进现有临床模型提供工具,从而在神经创伤领域实现更准确的诊断、康复预测和风险分层。然而,目前的证据主要集中在单一中心和回顾性研究上,缺乏明确的临床转化方向和普遍适用性。未来需要进一步研究以标准化现有协议,创建可在不同机构间应用的可重复模型。
放射组学是医学领域中一种新兴的临床应用技术,它从诊断成像模式中提取定量特征,以揭示超出人类定性感知范围的模式。尽管放射组学在神经肿瘤学领域已经得到了充分发展,但其对其他神经外科亚专业以及更广泛应用场景的相关性仍有待探索。特别是对于创伤性脑损伤和脊髓损伤,往往需要基于细微或不断变化的影像学结果迅速做出高风险决策。放射组学通过预测分析和风险分层,为实时决策提供了潜力。本文综述了放射组学在神经创伤领域的最新进展,强调了其可行性、临床应用的障碍以及融入患者护理的途径。我们使用与放射组学和神经创伤相关的关键词,对PubMed、OVID和Google Scholar进行了截至2025年11月的全面系统检索,涵盖了创伤性脑损伤(TBI)和脊髓损伤(SCI)等相关研究。只有涉及人类受试者并将放射组学用于TBI或SCI预测建模的研究才被纳入分析范围,非创伤性、肿瘤性、退行性或纯粹描述性的研究被排除在外。参考文献列表经过手动审核以确保完整性,随后根据研究重点(TBI或SCI)对纳入的研究进行了分类。研究质量和偏倚风险通过PROBAST(预测模型偏倚风险评估工具)进行了评估。预测模型在诊断神经系统疾病、评估预后、神经功能恢复、院内死亡率、损伤进展、颅内高压和弥漫性轴索损伤严重程度方面显示出显著潜力。在符合纳入标准的23项研究中,有8项是多中心研究;除1项外,其余均为回顾性研究,其中6项进行了外部验证。所有纳入的研究均显示出较强的预测性能,AUC值均大于0.80(100%)。此外,有8项结合了多种组学模式的研究实现了AUC值超过0.90的高性能。放射组学可以为改进现有临床模型提供工具,从而在神经创伤领域实现更准确的诊断、康复预测和风险分层。然而,目前的证据主要集中在单一中心和回顾性研究上,缺乏明确的临床转化方向和普遍适用性。未来需要进一步研究以标准化现有协议,创建可在不同机构间应用的可重复模型。