综述：卵巢癌肿瘤基质的定量与定性指标在预测预后及基于人工智能工具的研究拓展

这篇综述系统探讨了肿瘤基质比例（TSP）、硬度、密度和纹理等定量与定性指标在预测上皮性卵巢癌（EOC）预后中的核心作用，强调了人工智能（AI）工具在精准测量这些参数中的突破性应用。作者提出，整合基质特征（如STAT3/Rho GTPase通路、胶原重构）与临床数据可革新传统以肿瘤细胞为中心的诊疗范式，为改善铂耐药（如BRCA1/2突变、HRD状态）患者生存提供新策略。

　　

定量与定性指标：肿瘤基质如何重塑卵巢癌诊疗格局

肿瘤基质比例（TSP）：低成本的预后“晴雨表”
作为肿瘤组织中基质含量的简单组织学指标，TSP≥50%（基质富集型）被多项研究证实与不良预后显著相关。在法国一项194例晚期EOC患者的研究中，基质富集型患者的死亡风险增加45%（HR=1.45）。后续对838例患者的分析进一步显示，高TSP与更短的无进展生存期（PFS：29 vs 39个月）和总生存期（OS：50 vs 58个月）相关。尤为关键的是，TSP的预测价值独立于传统因素如分期或残留病灶状态，且适用于多种组织学亚型。

AI技术的引入使TSP评估迈向自动化。一项结合病理学家评估与深度学习的研究（n=340）验证了自动化TSP评分的可靠性，其与人工评估高度一致（p<0.001）。尽管新辅助化疗组中TSP与OS的关联较弱，但两组PFS的显著差异（HR=1.57）凸显了基质含量作为动态预后指标的潜力。

肿瘤硬度：从生物力学特性到治疗靶点
基质的物理特性——尤其是硬度，通过细胞外基质（ECM）重塑（如胶原沉积）驱动肿瘤进展。间质型高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）因肌纤维母细胞增殖表现出更高硬度，并与铂耐药相关。STAT3转录因子在硬度感应中扮演关键角色：体外实验显示，刚性基质可激活STAT3，促进癌细胞增殖；而FBP1（STAT3调控因子）的低表达则与顺铂敏感性下降相关。

转移灶的硬度异质性同样值得关注。网膜转移结节比原发灶更硬，这与胶原交联蛋白TAGLN的过表达有关——TAGLN高表达患者OS显著缩短（HR=1.22）。胶原构象分析进一步揭示，I型胶原的积累通过上皮-间质转化（EMT）促进化疗耐药，而IV型胶原的缺失则加速基底膜侵袭。

影像组学：解锁肿瘤密度与纹理的临床价值
CT和PET/CT的影像组学特征为无创预后评估开辟新途径。一项基于159个影像特征的研究中，治疗前肿瘤密度参数（偏度、对比度）对6个月PFS的预测效能（AUROC=0.684）优于传统RECIST标准。PET/CT的Haralick纹理特征与p53（ρ=0.718）和Ki-67（ρ=0.759）表达强相关，其整合模型对铂耐药的预测准确率高达92.8%（AUROC=0.928）。

AI赋能：从精准测量到机制探索
深度学习在病理亚型分类（准确率89.7%）和手术可行性预测（AUC=0.866）中展现优势。计算病理学模型量化了免疫细胞介导的胶原紊乱（熵值）：低风险患者表现为高免疫浸润与高胶原无序度（HR=1.96）。这些发现不仅验证了基质-免疫互作的理论，更为联合靶向策略（如抗纤维化+免疫治疗）提供依据。

挑战与展望
尽管基质指标和AI工具前景广阔，其临床应用仍受限于样本异质性和前瞻性验证的缺乏。未来需建立标准化评估流程，并探索靶向基质硬度（如Rho抑制剂）或胶原重构（如LOX抑制剂）的新型疗法，以突破卵巢癌治疗的瓶颈。