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为预测前列腺癌（PCa）患者生化复发（BCR）风险，研究人员构建相关模型，其预测性能良好，意义重大。
前列腺癌（Prostate Cancer，PCa）作为男性泌尿系统常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着男性的健康。对于 PCa 患者而言，根治性前列腺切除术（Radical Prostatectomy，RP）是目前主要的治疗手段之一 。然而，RP 术后约 20 - 50% 的患者会出现生化复发（Biochemical Recurrence，BCR）。BCR 不仅是临床复发和远处转移的重要预测指标，还与患者的预后密切相关 。准确地在术前评估 BCR 风险，对于制定个性化的治疗方案、提高患者的生存率至关重要。但现有的预测工具，如前列腺癌风险评估（Cancer of the Prostate Risk Assessment，CAPRA）和前列腺癌术后风险评估（Cancer of the Prostate Risk Assessment Postsurgery，CAPRA-S）评分，存在一定的局限性。CAPRA 评分的部分术前变量可能低估肿瘤的真实情况，而 CAPRA-S 评分依赖术后病理结果，且两者的预测性能都有待进一步提升。
在这样的背景下，山东大学等多家机构的研究人员开展了一项多中心研究。他们旨在开发并评估一种基于术前双参数 MRI（Bi-parametric MRI，bpMRI）的无创放射组学联合模型，以评估 BCR 的风险因素，并预测 PCa 患者的无生化复发生存期（Biochemical Recurrence Free Survival，bRFS）。该研究成果发表在《Abdominal Radiology》上。
为了实现这一目标，研究人员进行了一系列工作。在研究方法上，他们回顾性纳入了 2015 年 1 月至 2023 年 3 月期间来自四个中心的 666 例 PCa 患者的术前 bpMRI 和临床病理数据。其中，中心 1、2 和 3 的患者作为发现队列用于模型训练和验证，中心 4 的患者作为测试队列。研究人员收集了患者的年龄、前列腺特异性抗原（Prostate Specific Antigen，PSA）等多种临床变量，同时对患者进行了病理活检和术后组织病理学分析。在 MRI 检查方面，所有患者在术前 8 周内接受 3.0-T MRI 扫描，扫描序列包括 T2WI、FS-T2WI、DWI 和 ADC。通过一系列复杂的操作，如利用 ITK-SNAP 软件勾勒感兴趣区域（Region of Interest，ROI）、进行图像预处理和特征提取，研究人员筛选出了具有较高可靠性的放射组学特征，并使用不同的机器学习算法开发了预测 BCR、包膜外侵犯（Extracapsular Extension，ECE）、盆腔淋巴结转移（Pelvic Lymph Node Metastasis，PLNM）和 Gleason 分级组（Gleason Grade group，GG）的放射组学模型（pred-BCR、pred-ECE、pred-PLNM 和 pred-GG 模型）。最后，研究人员利用逻辑回归算法将放射组学模型与临床病理因素相结合，构建了三种联合模型（M1、M2 和 M3）。
在研究结果方面，首先是患者特征。发现队列中，患者的中位年龄为 67 岁，ECE、PLNM、GG≥3 和 BCR 的发生率分别为 48.4%、14.1%、67.9% 和 17.7%，中位随访时间为 38.3 个月；测试队列中，患者的中位年龄同样为 67 岁，ECE、PLNM、GG≥3 和 BCR 的发生率分别为 28.9%、10.7%、73.6% 和 13.2%，中位随访时间为 31.7 个月。其次是放射组学模型的性能。在测试队列中，pred-BCR、pred-ECE、pred-PLNM 和 pred-GG 模型的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）分别为 0.841、0.764、0.896 和 0.698，准确性分别为 87.6%、69.4%、90.1% 和 81.8%。三种联合模型在所有队列中都表现出了优异的性能，其中 M3 模型的预测性能最佳，在验证队列和测试队列中的 AUC 分别为 0.892 和 0.884，准确性分别为 81.5% 和 72.7%；M2 模型次之，AUC 为 0.863；M1 模型的性能最低，AUC 为 0.838 。Delong 检验表明，M3 模型的 AUC 显著高于 M1 和 M2 模型。此外，根据联合模型的预测结果将患者分为低风险和高风险组，生存分析显示低风险患者的中位 bRFS 明显长于高风险患者，且差异具有统计学意义。决策曲线分析（Decision Curve Analysis，DCA）也表明联合模型在所有阈值概率下都能获得较高的净临床获益。
研究结论和讨论部分指出，该研究构建的联合模型，尤其是不依赖活检和病理结果的 M3 模型，在预测 PCa 患者术后 BCR 和病理结果方面表现出了良好的性能。与传统的放射组学 - 临床病理联合模型相比，M3 模型具有更高的预测准确性，能够为临床医生制定治疗决策提供有力的支持。此外，研究人员开发的 pred-ECE、pred-PLNM 和 pred-GG 等放射组学模型，也能够准确地预测 BCR 的风险因素。不过，该研究也存在一些局限性，如研究为回顾性研究，可能存在选择偏倚；随访时间相对较短，需要进一步延长随访时间来验证研究结果；不同中心的病理分析可能存在潜在的异质性；ROI 手动勾勒可能引入观察者变异性等。但总体而言，这项研究为 PCa 患者的术前风险评估提供了一种新的、有价值的无创方法，具有重要的临床意义，为后续的临床实践和研究奠定了坚实的基础。
