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为解决克罗恩病（CD）疾病活动度评估难题，研究人员开展基于 CT 小肠造影（CTE）的影像组学列线图预测回结肠型 CD 炎症活动度的研究。结果显示列线图能有效评估炎症活动，为临床决策提供有力支持，具有重要意义。
克罗恩病（Crohn’s disease，CD）作为一种慢性、复发性的炎症性疾病，如同隐藏在胃肠道中的 “定时炸弹”，严重威胁着患者的生活质量，还可能引发多种并发症。目前，评估 CD 疾病活动度的方法众多，比如基于症状和体征的克罗恩病活动指数（Crohn’s disease activity index，CDAI）、哈维 - 布拉德肖指数（Harvey-Bradshaw index，HBI），基于内镜检查结果的克罗恩病内镜严重指数、Simple Endoscopic Score for Crohn’s Disease（SES-CD） ，以及基于磁共振小肠造影的磁共振活动指数（Magnetic Resonance Index of Activity，MaRIA）等。然而，这些方法都存在各自的 “短板”。内镜检查虽被视为评估的 “金标准”，但它属于侵入性操作，不仅费用高，还伴随着并发症风险；磁共振小肠造影（Magnetic Resonance Enterography，MRE）虽有优势，却也存在成像时间长、空间和时间分辨率有限等问题。在这样的背景下，开发一种可靠、客观的评估方法迫在眉睫。
为了解决这些难题，南京医科大学第二附属医院的研究人员挺身而出，开展了一项极具意义的研究。他们致力于构建并验证基于 CTE 影像组学和形态学特征的列线图，以此来预测 CD 的疾病活动度。这项研究成果发表在《BMC Medical Imaging》上，为 CD 的诊疗带来了新的曙光。
研究人员在开展此项研究时，运用了多个关键技术方法。首先，他们从医院的病例库中筛选出符合条件的患者，构建样本队列。这些患者均经临床、内镜和组织学确诊为 CD，且在 CTE 检查后两天内进行了回结肠镜检查，检查期间未接受新的药物治疗。接着，利用 CTE 扫描获取影像数据，并由经验丰富的放射科医生评估 CT 形态学特征。然后，借助开源软件手动勾勒感兴趣区域（Volume of Interest，VOI），提取大量影像组学特征，并通过一系列分析筛选出有价值的特征。最后，运用逻辑回归构建形态学模型（M-score）、影像组学模型（Rad-score）以及两者结合的列线图。
下面来看具体的研究结果：
- 患者特征：研究共纳入 54 例患者的 237 个肠段。依据 SES-CD 评分，这些肠段被分为非活动期（n=158）、轻度活动期（n=47）和中重度活动期（n=32） 。同时，研究人员还收集了患者的年龄、性别、疾病持续时间等临床特征。
- 区分非活动期与活动期肠段的模型开发与验证：
- 形态学特征选择与 M-score1 构建：经分析，肠狭窄和梳状征与肠段活动度显著相关，基于这两个特征构建的 M-score1 在训练队列和测试队列中，受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve，AUC）分别为 0.870（95% 置信区间（Confidence Interval，CI）：0.810 - 0.930）和 0.747（95% CI：0.638 - 0.855） 。
- 影像组学特征选择与 Rad-score1 构建：筛选出 830 个符合条件的影像组学特征，经进一步分析，最终选定 3 个特征构建 Rad-score1。该模型在训练队列和测试队列中的 AUC 分别为 0.857（95% CI：0.797 - 0.918）和 0.828（95% CI：0.720 - 0.917） 。
- 联合模型 1 与列线图的开发与验证：将 M-score1 和 Rad-score1 结合构建联合模型 1，其在测试队列中的 AUC 达到 0.834（95% CI：0.728 - 0.940），准确性、敏感性和特异性分别为 0.803、0.692 和 0.867 。基于联合模型 1 构建的列线图经校准曲线和决策曲线分析（Decision Curve Analysis，DCA），证实具有良好的预测准确性和临床实用性。
- 区分轻度活动期与中重度活动期肠段的模型开发与验证：
- 构建三个模型：采用类似方法构建 M-score2、Rad-score2 和联合模型 2。M-score2 仅包含梳状征这一形态学特征，Rad-score2 包含 1 个影像组学特征，联合模型 2 则由两者结合而成。
- 性能比较：联合模型 2 表现出色，在训练队列和测试队列中的 AUC 分别为 0.817（95% CI：0.676 - 0.958）和 0.781（95% CI：0.611 - 0.951） ，且与 M-score2 和 Rad-score2 相比，差异具有统计学意义。校准曲线和 DCA 也表明联合模型 2 具有良好的性能。
综合研究结果和讨论部分，此项研究意义非凡。研究人员成功构建的基于 CTE 影像组学和形态学特征的列线图，在训练队列和测试队列中都能精准区分 CD 疾病活动度的严重程度，其性能优于单一的影像组学模型或资深放射科医生的评估。这一成果为临床医生评估 CD 患者的炎症活动度提供了有力工具，有助于制定更精准的治疗方案。不过，研究也存在一些局限性，如样本量较小、CTE 存在辐射风险、手动分割耗时费力等。但瑕不掩瑜，该研究为后续的多中心、大样本研究奠定了基础，有望推动 CD 诊疗技术迈向新的高度。
