基于双能 CT 的列线图预测鼻咽癌诱导化疗疗效：一项两中心研究 —— 为精准医疗提供新方向

为解决鼻咽癌（NPC）诱导化疗疗效评估难题，研究人员开展了基于双能 CT（DECT）参数预测 NPC 患者诱导化疗反应的两中心研究。结果显示 Ki67 和细胞外容积分数（ECVf）是独立预测因素，临床 - DECT 列线图预测效果更佳，有助于个性化治疗决策。

　　在肿瘤治疗领域，鼻咽癌（Nasopharyngeal Carcinoma，NPC）是一种常见的头颈部恶性肿瘤，约 70% 的患者初诊时即为局部晚期。目前，同步放化疗是 NPC 的主要治疗方式，但多项研究表明，诱导化疗可提高局部晚期 NPC 患者的生存结局。然而，并非所有患者都能从诱导化疗中获益，仅 67.6 - 94.5% 的 NPC 患者对诱导化疗有最佳反应。这意味着若能在治疗前准确预测患者对诱导化疗的反应，就能为患者制定更具针对性的个性化治疗方案，减少非响应者承受的毒性和不必要费用。此前，虽有多种影像学方法尝试评估 NPC 患者诱导化疗反应，但正电子发射断层扫描 - 计算机断层扫描（PET - CT）和功能磁共振成像（MRI）等方法存在应用受限的问题，而放射组学和深度学习分析由于操作复杂，临床应用也受到制约。同时，利用 DECT 评估 NPC 治疗疗效的研究较少，且样本量小，结果的普适性和临床实用性不足。在这样的背景下，重庆大学附属肿瘤医院等机构的研究人员开展了相关研究，旨在评估 DECT 预测 NPC 诱导化疗反应的潜在价值，并构建整合 DECT 参数和临床因素的临床 - DECT 列线图，以筛选出能从诱导化疗中最大获益的患者。该研究成果发表在《Cancer Imaging》杂志上。

研究人员采用了多种关键技术方法：一是回顾性收集病例，从 2019 年 3 月至 2023 年 11 月，收集了两个中心 321 例 NPC 患者的病例资料，其中中心 1 的 252 例患者作为训练队列，中心 2 的 69 例患者作为测试队列；二是进行 DECT 图像采集与后处理，由经验丰富的放射科医生手动勾勒感兴趣区域（ROI），计算多种定量参数；三是评估肿瘤对诱导化疗的反应，依据实体瘤疗效评价标准（RECIST）1.1 版，通过 MRI 对患者治疗反应进行评估；四是构建并评估预测模型，运用单因素和多因素分析筛选重要变量，构建临床模型、DECT 模型和临床 - DECT 列线图模型，利用受试者工作特征曲线（ROC）等方法评估模型性能。

研究结果主要包含以下几方面：

1. 患者特征：321 例患者中，男性占 76.9%，平均年龄 52.04 ± 10.87 岁。训练队列有 185 例响应者和 67 例非响应者，测试队列有 48 例响应者和 21 例非响应者。同时，DECT 参数的观察者间和观察者内一致性良好，范围在 0.754 - 0.904 之间。
2. 预测因素：经单因素和逐步后退多因素分析，Ki67（优势比 [OR]，2.880；95% 置信区间 [CI]，1.687 - 4.915；P<0.001）和 ECV_f（OR，0.706；95% CI，0.542 - 0.918；P = 0.009）是 NPC 患者诱导化疗治疗反应的独立预测因素。
3. 模型性能：在测试队列中，临床 - DECT 列线图的曲线下面积（AUC）为 0.805（95% CI，0.688 - 0.906），优于临床模型（Ki67，AUC 为 0.693，95% CI，0.580 - 0.806）和 DECT 模型（ECV_f，AUC 为 0.706，95% CI，0.571 - 0.825）。校准曲线表明临床 - DECT 列线图预测概率与实际观察反应一致性良好，决策曲线分析显示该列线图在预测 NPC 患者诱导化疗反应方面性能更优，临床净效益更高。

研究结论和讨论部分指出，预处理 ECV_f可作为预测 NPC 患者诱导化疗反应的客观影像学标志物，联合 ECV_f和 Ki67 的列线图在预测治疗效果方面表现出色，能为临床医生制定个性化治疗决策提供重要参考。然而，该研究也存在一定局限性，如数据仅来源于西门子设备，ECV_f测量时间可能不够准确，不同分期和化疗方案患者需进一步进行亚组分析，且未考虑放化疗疗效和预后评估等。但总体而言，该研究成果为 NPC 的临床治疗提供了新的思路和方法，有助于推动 NPC 精准医疗的发展。