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目前食管鳞癌（ESCC）新辅助放化疗（nCRT）后病理完全缓解（pCR）缺乏有效预测方法。研究人员开展双能 CT（DECT）定量参数及临床特征预测 ESCC 患者 nCRT 后 pCR 的研究，发现相关指标可有效预测，为个性化治疗提供依据。
在癌症的世界里，食管癌是一个不容忽视的 “杀手”，它在全球癌症相关死亡率中排名第七，发病率位居第十一。而在中国，食管鳞癌（ESCC）是食管癌的主要组织学亚型，很多患者确诊时已处于晚期。新辅助放化疗（nCRT）联合手术给局部晚期食管鳞癌患者带来了希望，相比单纯手术，能显著提高患者的生存率。其中，病理完全缓解（pCR）被视为 nCRT 的最佳结果，实现 pCR 的患者往往生存期更长。但问题来了，目前并没有一种理想的方法能在手术前准确预测 ESCC 患者 nCRT 后是否达到 pCR。传统依靠医学影像结合内镜活检或超声检查的方式不仅有创，还无法精准反映肿瘤整体的治疗效果。同时，常规 CT 在预测 pCR 方面也存在软组织分辨率不佳、定量参数有限的问题；PET/CT 虽然在预测方面有一定优势，但扫描时间长、费用高；MRI 又不是 ESCC 患者的常规检查手段。所以，找到一种无创、准确且便捷的预测方法迫在眉睫。
为了解决这一难题，山东第一医科大学附属肿瘤医院等机构的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《BMC Gastroenterology》杂志上。研究人员通过回顾性分析 2019 年 12 月至 2023 年 5 月期间接受 nCRT 后手术治疗的局部晚期 ESCC 患者的资料，试图探究双能 CT（DECT）定量参数和临床特征能否预测 ESCC 患者 nCRT 后的 pCR 情况。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先，收集符合条件的患者资料，这些患者均接受 nCRT 后手术治疗且术前有 DECT 扫描资料等。其次，采集患者的临床特征和血液学参数，并由两位病理学家对手术标本进行评估确定 pCR 状态。再者，利用 DECT 扫描仪对患者进行扫描，获取多种图像并计算相关定量参数。最后，运用统计学软件进行数据分析，构建预测模型。
研究结果如下：
- 患者特征：共纳入 53 例局部晚期 ESCC 患者，平均年龄 61.28±6.39 岁，男性居多。其中 25 例（47.17%）达到 pCR，28 例（52.83%）为非 pCR。
- 参数和特征选择：通过 Mann-Whitney U 检验和相关性分析，发现动脉增强分数（AEF）、细胞外容积（ECV）、淋巴细胞与单核细胞比值（LMR）和红细胞（RBC）是预测 pCR 的独立因素。
- pCR 状态预测：构建临床模型、DECT 模型和联合模型。联合模型的预测性能最佳，其 AUC 为 0.893 ，敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值都较高，明显优于临床模型。决策曲线分析（DCA）也表明联合模型在不同阈值概率下都能提供最佳净收益。
研究结论和讨论部分指出，DECT 衍生的 AEF 和 ECV 可有效预测 ESCC 患者 nCRT 后的 pCR。AEF 反映肿瘤组织血液灌注，高 AEF 可能与高血管化肿瘤对 nCRT 的敏感性有关；ECV 反映组织细胞外基质比例，增加的 ECV 与肿瘤细胞死亡和组织纤维化相关。此外，LMR 和 RBC 也具有预测价值，低 LMR 可能代表免疫抑制的肿瘤微环境，而增加的 RBC 有助于改善局部氧供，增强放疗效果。该研究首次整合 DECT 参数和临床特征构建预测模型，为 ESCC 患者个性化治疗决策提供了重要参考。但研究也存在局限性，如样本量较小、为回顾性研究等。未来需要更大规模的前瞻性多中心研究来进一步验证该模型的可靠性和普适性。 总之，这项研究为食管鳞癌的治疗开辟了新的方向，为临床医生提供了更科学的决策依据，有望改善患者的治疗效果和预后。
