通过CT评估身体成分和肝脏脂肪比例可以预测胃癌的预后

《European Journal of Surgical Oncology》：CT Assessment of Body Composition and Liver Fat Fraction Predicts Prognosis in Gastric Cancer

　　

肖国良|黄泽宁|王燕|吴大章|刘冉|罗世坤|涂如虹|林广潭|林密|谢建伟|黄长明|林建贤|郑朝晖

福建省医科大学联合医院胃外科，中国福州350001

摘要

背景

胃癌（GC）的预后与患者的营养和代谢状态密切相关。尽管CT可以评估不同部位的体成分，但很少有研究将这些指标结合起来进行预后预测。

方法

我们回顾性分析了在两个医学中心接受根治性胃癌切除术的患者。患者被随机分为训练组和验证组，比例为7:3。使用术前CT图像来量化体成分和肝脏脂肪含量。Cox回归确定了预后指标，并构建了一个综合评分。然后构建了一个结合了综合评分和临床病理因素的预后模型，并将其与pTNM分期系统进行了比较。

结果

共有696名患者被纳入研究。骨骼肌密度（SMD）和CT衍生的肝脏脂肪分数（LFF）被确定为独立的预后因素。开发了一个综合评分（SMD-LFF），将患者分为低风险、中等风险和高风险组，5年总生存率分别为86.6%、67.6%和42.3%（P < 0.001）。在验证组中也观察到了相同的分层结果。多变量分析确定SMD-LFF、术后化疗、淋巴血管侵犯、pT阶段和pN阶段为独立预测因子，并将这些因素纳入了一个诺模图。诺模图的预测性能优于pTNM分期系统。

结论

结合骨骼肌密度和肝脏脂肪含量的SMD-LFF评分是胃癌患者的独立预后因素。将此评分与临床病理变量结合的诺模图在预测术后生存和复发风险方面优于pTNM分期系统。

引言

胃癌（GC）在发病率和死亡率方面均位列全球第五¹。尽管近年来新辅助治疗、手术技术和术后化疗取得了进展，但胃癌患者的预后仍然较差。目前，胃癌的预后评估主要依赖于TNM分期系统²。然而，该系统无法完全解释患者之间的显著预后异质性。这些观察表明，宿主相关因素，特别是代谢状态和体成分，在胃癌的进展和转移中可能起着重要作用^{3, 4}。

体成分反映了个体的营养和代谢状态，包括内脏脂肪组织（VAT）、皮下脂肪组织（SAT）和骨骼肌质量。多项研究表明，肌肉减少症与癌症患者的不良预后密切相关^{5, 6, 7}。此外，过量的内脏脂肪可能通过诱导全身炎症、胰岛素抵抗和免疫功能障碍促进肿瘤进展^{8, 910。先前的研究表明，CT衍生的肝脏脂肪分数（CT-LFF）和体成分参数（如VAT指数和肌肉面积）是结直肠癌术后肝转移的独立风险因素。基于这些参数的预测模型显示出较高的准确性，曲线下面积（AUC）高达0.89811。然而，很少有研究将CT-LFF与体成分参数结合起来用于胃癌的预后评估。}

因此，本研究旨在使用术前CT成像来评估胃癌患者的肝脏脂肪分数和体成分，并研究其与预后的关联。最终，我们希望开发一个基于影像的预后模型，以反映代谢状态，从而支持胃癌的个体化风险分层。

章节片段

研究人群

这项回顾性研究包括了来自福建省医科大学联合医院和内江第一人民医院的胃癌患者。纳入标准如下：（1）组织病理学确认为原发性胃癌腺癌；（2）接受根治性胃切除术且切除完整（R0）；（3）手术前2周内完成腹部CT检查，并有完整的影像数据；（4）有完整的临床病理和随访数据；（5）无远处转移的证据

患者特征

共有696名符合纳入和排除标准的胃癌患者参加了这项研究。中位随访时间为88个月（IQR：72–94个月）。患者被随机分为训练组（TC，n = 487）和验证组（VC，n = 209），比例为7:3。两组患者的基线特征总结在表1中。在训练组中，68.4%的患者为男性（n = 333），而在验证组中为70.3%（n = 147）。中位年龄为61岁（IQR：53–67岁）

讨论

在这项研究中，我们使用CT成像定量评估了胃癌患者的体成分和肝脏脂肪，并开发了一个结合骨骼肌密度和肝脏脂肪分数的SMD–LFF评分。SMD–LFF评分显示出良好的预后价值。此外，通过将SMD–LFF评分与关键临床病理变量结合起来，我们构建了一个诺模图，在训练组和验证组中都表现出稳定的性能，为个体化风险评估提供了可靠的工具

结论

本研究开发并验证了一个基于CT的SMD–LFF评分，该评分结合了骨骼肌密度和肝脏脂肪分数，能有效预测胃癌患者的术后预后。将SMD–LFF评分与其他独立预后因素结合的诺模图表现出良好的预测性能，为术后风险分层提供了有价值的工具。

作者披露

作者没有需要披露的利益冲突或财务关联。

人权声明和知情同意

本研究的所有程序均符合负责的人类实验伦理标准（机构和国家级）以及1964年《赫尔辛基宣言》及其后续版本的宗旨。由于研究的回顾性质，免除了知情同意的要求。

数据和材料的可用性

本研究中使用和/或分析的数据集可向相应作者索取。

利益冲突披露

作者没有需要披露的利益冲突或财务关联。

CRediT作者声明

肖国良：数据管理和初步分析，撰写原始草案。

黄泽宁：数据管理和初步分析。

王燕：数据管理。

吴大章：研究工作。

刘冉：研究工作。

罗世坤：研究工作。

涂如虹：研究工作。

林广潭：研究工作。

林密：研究工作。

谢建伟：研究工作。

黄长明：研究工作，监督。

林建贤：概念化，监督，写作-审稿和编辑。

郑朝晖：概念化，监督,

资助

本研究得到了四川省卫生委员会医学科学技术计划（250CXTD4）和福建省卫生领域青年和中年医学人才海外研究和进一步教育计划（Minwei Renhan [2025] 1085）的支持。

利益冲突声明

没有需要披露的利益冲突。

致谢

无