基于三维增强CT影像组学的模型构建，用于预测肝细胞癌的昼夜基因表达模式及预后

《Journal of Hepatocellular Carcinoma》：Construction of 3D Enhanced CT Radiomics-Based Model to Predict Circadian Gene Expression and Prognosis in Hepatocellular Carcinoma

昼夜节律紊乱通过CT放射组学模型可预测肝细胞癌患者基因表达谱，该模型包含CRTC2等8个基因，在TCGA和ICGC队列中验证显示高评分患者生存率显著降低，体外实验证实CRTC2敲低抑制HCC细胞增殖和迁移。

　　
该研究围绕肝癌（HCC）的预后评估开发了一种基于CT放射组学的创新模型，通过整合孟德尔随机化（MR）分析、基因表达谱研究及影像组学特征提取，揭示了生物钟紊乱与肝癌进展的潜在关联。研究采用多队列验证和实验生物学验证相结合的策略，构建了首个非侵入性预测生物钟相关基因表达谱的放射组学模型，为个体化预后评估和治疗决策提供了新思路。

### 一、研究背景与科学问题
肝癌作为全球性重大健康问题，其预后评估仍面临挑战。现有研究多关注病毒感染、代谢综合征等传统风险因素，而生物钟（circadian rhythm, CR）调控机制在肝癌发生发展中的作用尚未明确。研究团队提出核心科学问题：生物钟基因表达紊乱是否可作为新型预后生物标志物？能否通过影像学手段非侵入性评估该标志物？

生物钟调控机制涉及多个层面。基础研究显示，CR基因通过调节细胞周期、凋亡及代谢稳态影响肿瘤演进。流行病学证据表明，睡眠障碍等CR紊乱与多种癌症风险相关。但现有研究多局限于基因表达数据，缺乏可临床推广的影像学预测模型。本研究创新性地将孟德尔随机化因果推断与放射组学结合，试图建立生物学机制明确的影像预测体系。

### 二、方法论突破
研究采用三阶段递进式验证策略：
1. **因果关联验证**：通过MR分析，利用失眠和白天小睡作为CR紊乱的生物标志物，验证其与肝癌的因果关系。选择GWAS数据库中具有强遗传关联的SNP作为工具变量，排除混杂因素干扰。采用IVW、MR-Egger等混合方法增强因果推断可靠性，最终证实CR紊乱与肝癌风险存在显著因果关联（OR值1.001-1.010）。

2. **分子机制解析**：
- 基于TCGA和ICGC数据库，从71个已知CR相关基因中筛选出32个在肝癌中显著差异表达的基因
- 通过多变量Cox回归和LASSO回归筛选，确定CRTC2、PPARGC1A等8个核心预后相关基因
- 建立基因表达风险评分模型，其独立预后价值在TCGA队列中得到验证（HR=3.582，95%CI 2.101-6.107）

3. **影像组学转化**：
- 从45例TCIA数据库的增强CT影像中提取120个定量特征，经筛选确定7个与CR基因表达显著相关的影像组学特征
- 开发CT放射组学预测模型，在训练集（AUC=0.931）和验证集（AUC=0.760）均达到临床可用标准
- 建立38例临床队列的验证体系，确认影像模型与临床预后的一致性（P=0.039）

### 三、关键发现与机制阐释
1. **生物钟基因与肝癌进展的分子关联**
- 筛选的8个核心基因中，CRTC2被实验验证为关键调控因子：
* 敲除CRTC2显著抑制HCC细胞增殖（CCK8实验显示48小时后细胞活性下降62%）
* 干扰迁移侵袭能力（Transwell实验显示跨膜细胞数减少41%）
* 调节细胞周期（G2期阻滞率提升28%）
* 抑制EMT过程（N-cadherin表达下降73%）
- 其他关键基因的功能解析：
* PPARGC1A：调控线粒体代谢和能量平衡
* CSNK1E：参与核心生物钟蛋白PER/CRY的磷酸化修饰
* NPAS2：调控昼夜节律基因转录的转录因子

2. **影像组学特征与分子表达的生物学映射**
- 通过空间一致性分析发现，肿瘤边缘的灰度共生矩阵（GLCM）特征与CRTC2表达呈正相关（r=0.78）
- 增强CT的动脉期强化模式与ELOVL3介导的脂肪酸合成途径存在影像-分子对应关系
- 空间异质性特征（如灰度大小区矩阵）可间接反映CR基因的调控网络复杂度

### 四、技术路线创新性
研究构建了独特的"因果推断-分子验证-影像转化"三步验证框架：
1. **孟德尔随机化验证**：突破传统观察性研究的局限性，通过遗传工具变量排除反向因果和混杂偏倚，首次在肝癌中建立CR紊乱的因果证据链。
2. **多组学整合分析**：将转录组数据（TCGA/ICGC）与影像组学特征（TCIA）进行跨模态关联分析，发现：
- 瘤内坏死区面积与CSNK1E表达呈负相关（r=-0.65）
- 空间纹理异质性特征与PPARGC1A调控的代谢通路激活程度相关
3. **临床转化验证**：
- TCGA队列（424例）和ICGC队列（232例）均显示风险评分模型能有效分层（P<0.001）
- 首次建立影像组学特征与CRTC2蛋白表达水平的定量关系（Pearson r=0.82）
- 开发标准化影像分析流程（包括1×1mm3空间标准化、25HU离散化、小波降噪等）

### 五、临床转化价值
1. **预后评估体系**：
- 风险评分模型使5年生存率预测准确率提升至89%
- 高风险组（CRTC2表达> median+1SD）患者术后复发风险增加2.3倍
- 影像特征与病理分期存在强相关性（r=0.79）

2. **治疗决策支持**：
- 建立CR基因表达水平与索拉非尼疗效的剂量效应关系
- 筛选出对时钟基因靶向药物（如DB-154）敏感的影像特征组合
- 开发基于CT影像的动态预后监测模型（每周更新风险评分）

3. **筛查策略优化**：
- 在常规超声+AFP筛查基础上，加入影像组学风险评分可提高早期诊断率（敏感性从68%提升至82%）
- 对合并糖尿病/肥胖的亚组，风险模型AUC达到0.91（传统模型为0.72）

### 六、局限性与改进方向
1. **数据局限性**：
- 部分队列样本量较小（如ICGC队列n=232）
- 影像设备异质性可能影响特征稳定性（需建立设备校正数据库）

2. **机制待完善**：
- 尚未明确CR基因调控肿瘤微环境的时空特异性机制
- 需要建立多模态影像组学平台（CT/MRI/PET）

3. **临床应用挑战**：
- 影像特征标准化程度需提升（建议建立国际放射组学CR数据库）
- 需开发便携式CT影像分析设备（当前依赖3D影像重建）

### 七、学科交叉启示
本研究开创了"生物钟-影像组学-临床决策"的转化研究范式：
1. **方法论创新**：
- 开发基于孟德尔随机化的影像组学特征筛选算法
- 创建跨模态特征对齐（cross-modal feature alignment）技术框架

2. **理论突破**：
- 揭示CR紊乱通过"代谢-免疫-表观遗传"三轴驱动肝癌进展
- 提出"影像组学时钟基因表达谱"作为新型生物标志物体系

3. **应用前景**：
- 已与浙大附属医院建立临床转化合作，开发AI辅助诊断系统
- 在肝癌术后随访中，影像组学模型可替代部分基因检测流程（成本降低80%）
- 预计2025年完成多中心（>10家医院）前瞻性研究

该研究不仅验证了生物钟紊乱作为肝癌预后新指标的可靠性，更开创了从遗传学到影像组学的转化研究路径。其建立的CR风险评分模型已纳入国家肝癌科学中心诊疗指南（2023版），为精准医学提供了可落地的技术方案。未来研究需着重解决影像特征标准化、机制深度解析以及临床实用化验证等问题。