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为精准预测肝内胆管癌（ICC）患者淋巴结转移（LNM），河南省级人民医院等研究人员构建模型，可术前有效预测，助力临床决策。
在肝脏的肿瘤 “家族” 里，肝内胆管癌（Intrahepatic Cholangiocarcinoma，ICC）可不是个 “小角色”，它是肝脏原发性恶性肿瘤中的 “二号人物”，约占原发性肝癌的 15% - 20%。近年来，它的发病率逐年上升，就像一个悄悄壮大的 “敌人”，给医学界带来了越来越多的挑战。ICC 具有很强的侵袭性，复发和转移的特性让患者的预后情况很不理想。众多研究表明，淋巴结转移（Lymph Node Metastasis，LNM）是影响 ICC 患者术后长期预后的关键因素。淋巴结清扫是 ICC 手术治疗的重要部分，它不仅能帮助医生判断疾病的分期，还能为制定更精准、个性化的治疗方案提供依据。而且，随着医疗技术的进步，新辅助治疗和转化治疗在 ICC 患者中的应用越来越多，而淋巴结转移状态与这些治疗的疗效可能存在关联。所以，在手术前准确评估患者的淋巴结转移状态，对提高患者的生存率至关重要。
然而，在以往的临床实践中，很多 ICC 患者没有进行淋巴结清扫，这就像给医生的 “作战图” 蒙上了一层雾，限制了他们对患者病情的全面了解和精准治疗。此外，肿瘤内部存在着不同的亚区域，这些亚区域就像肿瘤里的 “小世界”，有着独特的组织结构和功能特征，它们的形成和肿瘤的异质性、血管分布差异、代谢状态多样性以及基因表达模式的复杂性有关。在医学影像中，这些亚区域会呈现出不同的密度、形态和纹理，而这些差异能反映肿瘤的生物学特性。探索肿瘤亚区域的影像特征和淋巴结转移之间的关系，对提高肿瘤诊断的准确性、优化治疗策略以及增强预后评估都有着重要意义。
为了解决这些问题，河南省级人民医院和河南癌症医院的研究人员开展了一项研究。他们通过深入分析医学影像数据，创新性地引入肿瘤微环境亚区域的概念，构建了一个精准的模型，来预测 ICC 患者术前的淋巴结转移情况。这项研究成果为 ICC 的临床诊疗提供了新的视角和方法，也为未来的研究提供了重要参考。虽然目前暂未提及论文发表的期刊，但这一研究成果的价值不容小觑。
研究人员开展研究时，采用了多种关键技术方法。首先，他们回顾性收集了 2018 年 1 月至 2023 年 6 月在两所医院接受治疗的 ICC 患者的临床、影像和病理数据，这些丰富的数据为研究奠定了坚实基础。接着，对多序列 CT 图像进行预处理，包括标准化窗宽窗位、重采样使体素大小归一化以及图像配准等操作，确保图像质量和数据的准确性。然后，运用 K-means 聚类算法，依据 CT 图像动静脉期灰度信息对肿瘤区域进行亚区域划分。之后，从静脉期图像中提取多种影像组学特征，再经过标准化、相关性分析、特征筛选等一系列步骤构建预测模型。最后，利用多种统计分析方法评估模型性能。
研究结果如下：
- 患者特征和预后：对 103 例接受手术淋巴结清扫的原发性 ICC 患者进行分组研究，对比淋巴结阴性组和阳性组术前实验室检查结果，发现两组白细胞计数存在显著差异。通过 Kaplan-Meier 生存分析和 log-rank 检验发现，ICC 患者的淋巴结状态与生存时间显著相关，淋巴结阳性患者的预后明显更差。LNM 阴性组患者的中位生存时间为 17±2.99 个月，LNM 阳性组为 9±3.45 个月，总体中位生存时间为 12±0.94 个月。
- 肿瘤微环境亚区域的最佳划分：研究人员通过聚类分析确定肿瘤微环境亚区域的最佳数量。从动静脉期 CT 图像中提取大量体素进行不同聚类方案测试，发现当聚类数为 5 时，Calinski-Harabasz 指数（CH 指数）达到最大值，此时能最好地保留数据的内在结构和信息。可视化结果也清晰显示这些体素可被有效划分为 5 个不同亚区域。
- 肿瘤内模型与基于肿瘤微环境亚区域模型的性能比较：研究人员设计并实现了多个预测模型，包括基于整个肿瘤区域的肿瘤内模型（INTRA-MODEL）和基于不同肿瘤微环境亚区域的模型（Habitat1 - Habitat5-MODEL）。经过严格的交叉验证评估，发现基于肿瘤微环境亚区域的模型在预测准确性上具有显著优势。其中，Habitat1 和 Habitat5 模型在训练集和测试集的 AUC 值和准确率方面表现出色。虽然 Habitat1 模型与 INTRA-MODEL 的预测性能差异无统计学意义，但 Habitat5 模型与 INTRA-MODEL 的预测性能差异有统计学意义。
- 最佳模型及其临床应用价值：研究人员整合 Habitat1 和 Habitat5 的特征构建了最终模型。经 100 次交叉验证后，该模型表现优异，训练集和验证集的 AUC 值分别为 0.923（95% CI 0.858 - 0.989）和 0.913（95% CI 0.825 - 1.000）。校准曲线显示模型预测值与实际结果一致性高，决策曲线也证实了模型的优越性。将该模型应用于未进行淋巴结清扫的 ICC 患者，预测其淋巴结状态并进行生存分析，发现预测转移阳性和阴性患者的中位生存时间分别为 8±2.19 个月和 10±4.83 个月，总体中位生存时间为 9±2.204 个月，两组生存时间存在一定差异。
研究结论和讨论部分指出，该研究深入探索了 ICC 患者的淋巴结状态，不仅从临床角度证实了淋巴结状态与患者生存的关系，还构建了创新的预测模型。白细胞计数在 LNM 阴性和阳性组间的显著差异为改进预测模型提供了新的临床依据。肿瘤微环境亚区域的最佳划分发现，尤其是 Habitat1 和 Habitat5 亚区域围绕肿瘤坏死区域的分布，为研究肿瘤异质性开辟了新视角。与以往研究相比，本研究选择边界清晰的肿块型 ICC 患者，在数据处理和模型验证上有创新，构建的模型展现出积极趋势。不过，研究也存在一些局限性，如随访时间有限影响生存分析结果、模型在更大和更具多样性患者群体中的性能有待验证、手动勾画 ROI 存在误差和主观性、对临床定性特征关注不足以及未深入探索模型在预测其他临床指标方面的价值等。但总体而言，这项研究成功构建的基于肿瘤微环境亚区域影像组学特征的预测模型，为 ICC 的临床诊断和治疗提供了重要的新工具，有望帮助医生更好地评估患者病情，制定更合适的治疗方案，从而改善患者的预后情况，推动 ICC 诊疗领域的进一步发展。
