基于MRI的肝内胆管细胞癌神经浸润预测列线图：一项双中心回顾性研究

本研究针对肝内胆管细胞癌(MICC)术前神经浸润(PNI)预测难题，通过双中心回顾性分析228例患者的MRI影像特征，构建了包含T2 WI信号强度、DWI信号强度、瘤内eADC值及肿瘤-脾脏eADC比值的列线图模型。该模型在训练组(AUC=0.839)和验证组(AUC=0.771)中均表现出优异预测性能，为MICC手术方案制定提供了新型无创预测工具。

　　

肝内胆管细胞癌(Mass Intrahepatic Cholangiocarcinoma, MICC)是仅次于肝细胞癌的第二大原发性肝脏恶性肿瘤，其侵袭性强、预后差的特点一直困扰着临床医生。尤其当肿瘤发生神经浸润(Perineural Invasion, PNI)时，患者更易出现早期复发和转移，5年生存率不足20%。然而，PNI的确诊目前完全依赖术后病理检查，这种"事后诸葛亮"的现状导致术前无法精准评估肿瘤生物学行为，严重影响手术方案制定和预后判断。在此背景下，国内研究人员开展了一项开创性研究，试图通过术前常规MRI检查破解这一临床难题。

这项发表在《Clinical Radiology》的研究由两家医疗机构合作完成，纳入了2015年1月至2022年11月期间228例经病理确诊的MICC患者。研究团队采用7:3比例随机划分训练集(160例)和验证集(68例)，由两名放射科医师盲法评估包括T₂
加权成像(T₂
WI)、扩散加权成像(DWI)和表观扩散系数(ADC)在内的多项影像学参数。通过单因素和多因素logistic回归分析筛选预测因子，最终构建了包含6个关键参数的列线图模型，并采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)验证模型效能。

研究方法的关键技术
研究采用双中心回顾性设计，从两家医院收集经病理证实的MICC病例。所有患者术前均接受3.0T MRI检查，包括T₂
WI、DWI序列和ADC图生成。通过定量测量瘤内指数化ADC(eADC)值并计算肿瘤-脾脏eADC比值，结合临床特征进行多因素分析。模型验证采用bootstrap重抽样法(1000次)确保结果稳健性。

研究结果
年龄与基础疾病
研究发现PNI阳性患者平均年龄显著大于阴性组(61.3±9.1 vs 56.8±10.3岁)，且合并胆管结石的比例更高(34.6% vs 18.3%)，提示年龄和胆道疾病可能是PNI发生的危险因素。

影像学特征
T₂
WI高信号(OR=3.12)和DWI高信号(OR=2.87)与PNI显著相关。更值得注意的是，瘤内eADC值每降低0.1×10^-3
mm²
/s，PNI风险增加1.8倍，而肿瘤-脾脏eADC比值<1.2时PNI概率提升2.4倍，这些发现为PNI的弥散受限机制提供了影像学证据。

模型性能
最终列线图在训练组展现出0.839的AUC值(95%CI:0.776-0.901)，验证组AUC为0.771(95%CI:0.658-0.883)。DCA显示当阈值概率在0.2-0.8区间时，模型具有显著的临床净收益。

结论与意义
该研究首次系统论证了常规MRI参数预测MICC神经浸润的可行性，创新性地引入肿瘤-脾脏eADC比值这一标准化指标。所构建的列线图将复杂的影像学特征转化为直观的概率评分，使临床医生在术前即可评估PNI风险。这不仅为个体化手术方案制定(如扩大切除范围选择)提供了客观依据，更重要的是打破了PNI必须依赖病理诊断的传统认知模式。研究结果对改善MICC患者预后具有重要临床价值，也为其他恶性肿瘤的神经浸润预测研究提供了方法论参考。