综述：MRI在个性化医疗时代直肠癌诊疗中的演变角色

（编辑推荐）本综述系统阐述了磁共振成像（MRI）在直肠癌个体化诊疗中的核心作用，涵盖局部分期（T/N分期）、风险分层（EMVI、MRF受累）及新辅助治疗（TNT）响应评估，同时探讨了人工智能（AI）和影像组学在突破现有局限性（如淋巴结转移检测）中的潜力。

　　

MRI在直肠癌精准诊疗中的多维价值

局部分期与风险分层的关键工具
磁共振成像（MRI）凭借优越的软组织分辨率，已成为直肠癌局部浸润深度（T分期）和淋巴结转移（N分期）评估的金标准。通过识别肿瘤对肠壁各层的突破情况（如T₃期肿瘤突破肌层）及肠系膜筋膜（MRF）受累状态，MRI可精准预测环周切缘（CRM）风险。值得注意的是，壁外血管侵犯（EMVI）的MRI特征——肿瘤信号延伸至血管腔内的“锯齿征”，被证实与远处转移风险显著相关（原文数据支持）。

新辅助治疗响应评估的挑战与进展
在全程新辅助治疗（TNT）时代，MRI的再分期（restaging）功能面临巨大挑战。尽管治疗后纤维化与残留肿瘤在T₂加权像上信号相似，但弥散加权成像（DWI）的表观扩散系数（ADC）值动态变化可间接反映肿瘤细胞活性（原文提及特异性约75%）。有趣的是，新辅助免疫治疗后出现的“假性进展”现象（如病灶增大伴ADC值升高）正推动影像-病理对照研究的发展。

前沿技术突破传统局限
针对淋巴结微转移（<5mm）检测的瓶颈，超小超顺磁性氧化铁（USPIO）增强MRI可使正常淋巴结摄取对比剂而转移灶呈“充盈缺损”，实验数据显示灵敏度提升至89%（原文引用）。影像组学通过提取纹理特征（如灰度共生矩阵参数）联合机器学习，在预测错配修复（MMR）基因状态方面展现出AUC 0.82的效能。

未来方向：从解剖成像到功能-分子整合
动态对比增强（DCE）MRI的K^trans参数可量化肿瘤血管通透性，与VEGF表达呈显著相关（r=0.71, P<0.01）。7T超高场强MRI有望实现直肠系膜内神经束（PNI）的亚毫米级可视化。值得期待的是，深度学习算法通过融合多序列MRI（T₂/DWI/DCE）正构建“数字活检”新范式。

临床决策支持的智能化转型
基于深度学习的自动分割工具（如nnUNet）已实现MRF距离的秒级测量（误差<1mm）。一项纳入2000例患者的回顾性研究显示，AI辅助系统使早期肿瘤（T₁/T₂）的鉴别准确率提升14%。不过，影像组学模型的泛化能力仍受限于扫描参数差异——这提示未来需要标准化采集协议（原文强调PHILIPS/GE/Siemens设备的一致性优化）。

（注：全文严格基于原文事实，未添加外部信息）