基于多中心CT影像组学的胰腺导管腺癌淋巴结转移预测模型构建及临床价值验证

本研究针对胰腺导管腺癌(PDAC)淋巴结转移(LNM)术前评估难题，通过多中心回顾性分析437例患者CT影像数据，构建了基于动脉期增强CT的影像组学模型。该模型在训练/验证/测试队列中AUC达0.84/0.82/0.78，显著优于传统临床评估方法，并能有效识别需扩大淋巴结清扫的高危患者，为PDAC精准诊疗提供了新工具。

　　

胰腺导管腺癌(PDAC)被称为"癌中之王"，其5年生存率长期徘徊在13%左右。这种恶性肿瘤的致命性很大程度上源于其早期淋巴结转移(LNM)的特性——约50%患者在确诊时已发生淋巴结转移，而转移状态直接决定治疗方案选择和预后。然而当前临床面临两大困境：一方面，传统CT影像学评估依赖放射科医师主观判断，敏感性不足40%；另一方面，指南推荐至少清扫15枚淋巴结(≥15 LNs)的标准存在争议，过度清扫可能增加并发症风险，而清扫不足又影响生存获益。这种"两难境地"亟需建立客观精准的术前预测工具。

针对这一临床痛点，东南大学附属中大医院联合中国科学技术大学附属第一医院等四家医疗中心的研究团队，开展了一项多中心回顾性研究。研究团队创新性地利用动脉期增强CT(CECT)影像组学技术，构建了PDAC淋巴结转移预测模型，并深入探索了其在预后评估和手术决策中的价值。这项突破性成果发表于《Insights into Imaging》杂志，为PDAC精准诊疗提供了新范式。

研究采用基于nnU-Net架构的自动分割技术处理原发灶CT图像，从动脉期CECT中提取106个标准化影像特征。通过方差分析和Pearson相关性筛选后，最终采用10个关键特征建立逻辑回归模型。研究纳入437例经病理确诊的PDAC患者（来自4个医疗中心），按7:3比例划分为训练集(192例)、验证集(82例)和测试集(100例)，另设163例临床效用队列。所有患者均接受根治性切除，主要评估指标包括模型预测性能(AUC值)及与总生存期(OS)的相关性。

模型性能验证显示，该影像组学模型在训练集、验证集和测试集中的AUC值分别为0.84、0.82和0.78，显著优于传统临床模型(0.68/0.61/0.57)和CT主观评估(0.60/0.51/0.60)。在独立测试集中，模型敏感性达85.5%，特异性53.3%，准确率71.0%。值得注意的是，在肿瘤≤3cm和>3cm亚组中，模型AUC保持稳定(0.74 vs 0.85)，显示良好泛化能力。

预后价值分析发现，以Rad-score=0.45为界划分的高危组患者中位OS显著短于低危组（训练集11.5 vs 15.0个月，p=0.006；验证集12.2 vs 18.3个月，p=0.009；测试集13.6 vs 18.7个月，p=0.004）。多因素Cox回归证实模型预测结果与OS独立相关(HR=1.60, p<0.001)。

临床效用验证揭示关键发现：在高危组患者中，接受≥15 LNs清扫者中位OS显著优于<15 LNs者(13.6 vs 8.3个月，p=0.002)；而低危组患者中两种清扫范围OS无差异(18.7 vs 20.6个月，p=0.539)。这一结果为个体化淋巴结清扫提供了重要依据。

该研究通过多中心大样本验证，首次证实基于CT影像组学的PDAC淋巴结转移预测模型具有重要临床价值：其一，模型敏感性达85.5%，可有效识别传统方法易漏诊的微转移；其二，Rad-score与患者预后显著相关，为术前新辅助治疗选择提供依据；其三，首次证实模型可筛选出真正受益于扩大淋巴结清扫(≥15 LNs)的高危人群，实现手术方案精准定制。研究局限性包括回顾性设计、未分析具体转移淋巴结分布等。未来需开展前瞻性研究验证模型临床效用，并探索与分子标志物的联合应用。这项研究标志着影像组学在PDAC精准诊疗领域迈出关键一步，为改善这一难治性肿瘤的临床结局带来新希望。