综述：利用大数据驱动精准医学：基于放射组学的纳米材料在肝细胞癌MRI增强和多模式治疗中的应用

本综述系统探讨了纳米材料在肝细胞癌（HCC）磁共振成像（MRI）增强与多模式协同治疗中的应用。文章重点介绍了手性Ni(OH)2和MnO2等响应性纳米材料在提升T1加权MRI对比度、增强化学动力学疗法（CDT）及光热/光动力疗法（PTT/PDT）疗效方面的机制，并阐述了其通过激活cGAS-STING通路调节肿瘤免疫微环境（TME）的潜力。同时，综述强调了基于放射组学（Radiomics）和大数据分析的精准医疗路径在整合多模态影像、临床及分子数据，从而实现HCC个体化诊疗决策中的重要价值。

　　

1 Introduction and literature search strategy

肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma, HCC）是全球范围内致死率最高的恶性肿瘤之一，其早期诊断和精准治疗仍是重大临床挑战。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）作为诊断肝脏疾病最常用的无创技术，其传统造影剂存在特异性低、灵敏度有限等问题。纳米技术的出现为提升HCC的诊断准确性和治疗效果提供了新途径。本文在精准医学的大数据框架下，探讨了纳米材料在HCC的MRI增强和多模式治疗中的应用。

2 Radiomics basis of MRI enhancement by nanomaterials in HCC imaging

2.1 Synthesis of nanomaterials

纳米材料的合成方法主要包括气相合成、液相合成和固相合成。液相合成因其操作简便、可扩展性强和功能化程度高，在生物医学应用中最为灵活。通过精确控制pH、温度和反应时间等参数，可以调控纳米材料的形态和表面功能化，这对于实现肿瘤特异性靶向至关重要。

2.2 Mechanisms and advantages of nanomaterials in MRI imaging

纳米材料在MRI成像中展现出显著优势。手性Ni(OH)₂纳米颗粒具有高纵向弛豫率（r₁），能显著增强T1加权成像信号，其手性构型还赋予其与肿瘤细胞成分的立体选择性相互作用，从而提高肿瘤特异性和空间分辨率。MnO₂纳米颗粒在肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）的酸性和还原性条件下，可发生氧化还原反应释放Mn²⁺离子，后者具有顺磁性，能缩短T1弛豫时间，增强MRI信号。同时，MnO₂还能催化分解过氧化氢（H₂O₂）产生氧气，缓解肿瘤缺氧，增强光动力疗法（Photodynamic Therapy, PDT）等氧依赖性治疗的疗效。通过表面修饰（如PEG化）和靶向配体（如靶向CD44受体的透明质酸）接枝，可进一步优化纳米材料的生物分布、肿瘤靶向性和成像性能。

2.3 Feature extraction and diagnostic value of radiomics in HCC MRI

放射组学能够从MRI图像中非侵入性地提取定量特征，分析肿瘤的形态、纹理、强度分布和空间异质性。这些特征有助于识别与肿瘤生物学和临床结局相关的关键生物标志物。机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）方法被用于构建预测模型，以评估微血管侵犯（Microvascular Invasion, MVI）、肿瘤分级和复发风险。将放射组学特征与临床生物标志物（如甲胎蛋白Alpha Fetoprotein, AFP）和分子数据整合，可以构建多维模型，提升HCC诊断和分层的准确性。

2.4 Integration strategies for multimodal imaging and clinical data

整合放射组学特征与基因组学、转录组学、蛋白质组学、临床数据和治疗反应数据，是构建精准医疗决策框架的关键。通过特征级融合、决策级融合和模型集成等多模态数据融合策略，可以更全面地评估HCC的异质性，为个体化治疗规划提供支持。临床决策支持系统（Clinical Decision Support Systems, CDSS）正利用这些融合数据为临床医生提供实时、循证的建议。

3 Mechanistic analysis and strategic design of nanomaterial mediated multimodal synergistic therapy

3.1 ROS amplification and mechanism of chemodynamic therapy

纳米材料介导的多模式协同治疗的核心机制之一是活性氧（Reactive Oxygen Species, ROS）的放大。例如，负载β-拉帕醌（β-Lapachone）的MnO₂纳米平台（HLMn）可通过类芬顿反应（Fenton-like reaction）产生高毒性的羟基自由基（•OH），诱导氧化应激和癌细胞凋亡，从而实现化学动力学疗法（Chemodynamic Therapy, CDT）。该平台还能激活cGAS-STING先天免疫通路，增强抗肿瘤免疫应答。

3.2 Design and optimization of photothermal/photodynamic synergistic therapy system

光热/光动力协同治疗系统将多种治疗模式整合于单一纳米结构中。例如，NanoMn-Gox-PTX平台集成了CDT、PTT、PDT和化疗。其脂质双层结构封装了Mn²⁺、葡萄糖氧化酶（Glucose Oxidase, GOx）、紫杉醇（Paclitaxel, PTX）和荧光染料DiR。在肿瘤微环境中，GOx催化葡萄糖氧化产生H₂O₂，后者与Mn²⁺反应生成•OH进行CDT；近红外II区（NIR II）激光照射可引发光热转换进行PTT，并激活DiR产生单线态氧（^1O₂）进行PDT。MnO₂分解产生的氧气可缓解缺氧，增强PDT效果。该平台还能通过释放的Mn²⁺实现T1加权MRI对比增强，并通过DiR进行近红外荧光成像，实现治疗过程的实时监测。

3.3 Application of manganese based nanomaterials in medical imaging

锰基纳米材料因其Mn²⁺离子的顺磁性而成为优异的T1加权MRI造影剂。与钆基造影剂相比，其生物相容性更好，肾源性系统性纤维化风险更低。MnO₂纳米颗粒具有肿瘤微环境响应性，可在TME中特异性释放Mn²⁺，实现成像与治疗的联动。此外，锰基纳米材料还能直接激活cGAS-STING通路，促进树突状细胞成熟和细胞毒性T淋巴细胞浸润，与免疫检查点抑制剂联用可增强免疫治疗效果。

4 Construction of big data driven precision medical pathways and clinical prospects

4.1 Synergistic role of big data and radiomics in optimizing individualized treatment pathways

大数据与放射组学的协同作用为优化HCC个体化治疗路径提供了关键支持。放射组学可从多参数MRI中提取高通量定量特征，结合ML/DL算法构建预测模型，用于评估治疗反应、复发风险和生存结局。将影像特征与基因组学、临床标志物等数据整合，可建立多维患者档案，指导最佳治疗方案的选择和纳米药物载体的设计。

4.2 Tumor microenvironment modulation and response prediction modeling

肿瘤微环境是影响治疗效果的关键因素。多参数MRI技术（如DWI、DCE-MRI）和放射组学特征可以非侵入性地量化TME参数，如细胞密度、血管通透性等。结合循环生物标志物，可以区分“热”肿瘤和“冷”肿瘤，指导免疫治疗的选择。AI驱动的预测模型能够动态模拟肿瘤演变，实现治疗策略的实时调整。纳米材料可作为TME的主动调节剂，例如MnO₂纳米颗粒可缓解缺氧，GOx纳米颗粒可诱导肿瘤饥饿，这些变化均可通过成像进行监测，形成诊疗反馈环路。

4.3 Translational prospects and challenges of nano-imaging therapy integration

纳米成像治疗一体化平台具有巨大的转化潜力，但也面临毒性控制、靶向准确性、影像和分析标准化等挑战。未来需要优化纳米材料的生物可降解性和清除率，开发自适应靶向策略，并建立标准化的影像组学流程和数据共享框架，以推动其临床转化。

5 Conclusion and the future directions

5.1 Conclusion

纳米材料、放射组学和大数据技术的综合应用为HCC的精准诊疗开辟了新前沿。多功能纳米平台实现了肿瘤的实时定位、治疗反应动态监测和图像引导干预。放射组学提供了对肿瘤异质性和微环境变化的定量洞察。多模态数据融合支持了个体化治疗决策。然而，临床转化仍面临系统性毒性、靶向效率以及标准化协议缺乏等挑战。

5.2 Future directions

未来的研究方向应侧重于理性设计纳米颗粒以提升安全性和靶向性；推动放射组学与人工智能的深度融合及标准化；深入探索纳米材料对肿瘤微环境和免疫应答的调节机制；并通过严谨的转化研究和大型临床试验，最终实现纳米技术驱动的HCC精准医学。