直肠癌神经浸润（PNI）状态的术前预测：基于体素内不相干运动（IVIM）直方图指标与临床特征的联合模型研究

本研究针对直肠癌神经浸润（PNI）术前评估难题，通过整合IVIM直方图指标（D_median、f_SD等）与临床特征（总蛋白、CA19-9等），构建了高性能预测模型（AUC=0.885），证实IVIM技术可无创评估PNI状态并为生存预后提供分层依据，对个体化治疗策略制定具有重要临床意义。

　　

在当今的肿瘤诊疗领域，直肠癌作为结直肠癌的重要组成部分，其发病率与死亡率始终居高不下。尤其令人担忧的是，超过三分之一的直肠癌患者在确诊时已处于局部晚期阶段，这意味着肿瘤可能已经侵犯周围组织或发生淋巴结转移，但尚未出现远处转移。面对这类患者，新辅助放化疗（nCRT）联合全直肠系膜切除术（TME）已成为标准治疗方案，虽然显著降低了局部复发率，但仍有20%-30%的患者会出现远期转移，这背后隐藏着肿瘤生物学特性的高度异质性。

在众多影响预后的因素中，神经浸润（Perineural Invasion, PNI）逐渐崭露头角。它最初在头颈部肿瘤中被描述，如今已成为前列腺癌、胰腺癌、胆道癌、胃癌乃至结直肠癌的重要预后标志物。PNI指的是肿瘤细胞侵袭神经结构并沿着神经鞘扩散的过程，这一现象与肿瘤进展和不良预后密切相关。大量证据表明，PNI的存在与肿瘤直接侵犯、淋巴转移和血行转移具有相关性，甚至可以作为选择nCRT和术后辅助化疗患者的指标。然而，目前PNI的评估完全依赖术后病理检查，常规MRI无法对其进行准确判断，这导致术前无法根据PNI状态制定个体化治疗方案，成为临床实践中的一大瓶颈。

常规MRI在直肠癌分期和再分期中应用广泛，但其提供的PNI状态信息有限。扩散加权成像（DWI）通过评估水分子扩散运动来表征生物组织特性，并可量化表观扩散系数（ADC），但由于无法区分血流灌注与真实水分子扩散，在复杂肿瘤微环境评估中价值有限。体素内不相干运动（Intravoxel Incoherent Motion, IVIM）技术的出现为解决这一难题提供了新思路。它通过多b值采样和双指数曲线拟合分析，能够区分灌注效应（在低b值范围测量）和真实扩散效应（在高b值范围测量）。在低b值（<200 s/mm2）下，微血管体积分数（f）和伪扩散系数（D*）可评估灌注特性；在高b值（≥200-1000 s/mm2）下，真实扩散系数（D）可反映与组织细胞结构相关的真实水分子扩散。近年来，直方图分析作为基于像素分布的定量标志物，在评估肿瘤特性方面展现出独特优势。

本研究旨在开发基于IVIM直方图指标和临床特征的模型，预测直肠癌患者的PNI状态，并探讨其对无病生存期（DFS）和总生存期（OS）的预测价值。

研究人员采用回顾性研究设计，使用3.0T MRI扫描仪采集IVIM序列图像，通过双指数曲线拟合计算D、f和D*参数，并利用ITK-SNAP软件手动勾画全肿瘤体积，通过PyRadiomics提取包括均值、中位数、标准差（SD）、偏度和峰度等14个直方图指标。研究最终纳入175例患者，所有手术切除标本均经HE染色并由经验丰富的胃肠病理学家根据AJCC第八版TNM分期系统评估PNI状态。统计分析采用R和MedCalc软件，通过单因素和多因素logistic回归分析构建预测模型，并使用ROC曲线评估诊断性能。生存分析采用Kaplan-Meier曲线和log-rank检验。

患者特征

PNI阳性组与阴性组在总蛋白、CA19-9、mrN分期、组织学分化、pT分期和pN分期方面存在显著差异（p<0.05）。

IVIM直方图指标比较

D值的均值、中位数、最小值及各百分位数（5th、10th等）在PNI阳性组显著较高（p<0.05），而峰度较低（p=0.028）。f值的SD、最大值、90th、95th、偏度和峰度在PNI阳性组显著较低（p<0.05）。D*值无显著差异。

模型构建

多因素分析显示，较高的D_median（OR=2.036）和D_min（OR=1.479）以及较低的f_SD（OR=0.697）和f_kurtosis（OR=0.485）是PNI阳性的独立预测因素。临床模型最终纳入总蛋白、CA19-9和mrN分期。联合模型整合了IVIM指标和临床特征，所有变量均显著。

诊断性能评估

IVIM模型（AUC=0.841）优于单一指标模型（D图AUC=0.779；f图AUC=0.774）。联合模型表现最佳，AUC为0.885，敏感性81.67%，特异性82.61%，准确率82.29%。

生存结果

PNI阳性组2年OS（88.3% vs 98.3%）和DFS（80.0% vs 91.3%）显著较低（p<0.05）。联合模型评分＞-1.12的患者2年DFS较低（81.6% vs 93.2%, p=0.014），但OS无显著差异。Cox分析显示MRF状态和联合模型评分是DFS的独立风险因素。

本研究通过IVIM直方图分析成功构建了预测直肠癌PNI状态的模型，并证实其与患者生存预后密切相关。联合模型整合了影像组学指标与临床特征，实现了PNI状态的术前无创评估，为个体化治疗策略提供了重要依据。PNI阳性患者尤其在早期（pN0阶段）显示较差的生存结局，突显了PNI作为独立预后因素的重要性。尽管存在回顾性设计和手动分割的局限性，本研究为IVIM技术在直肠癌精准医疗中的应用提供了有力证据，未来需通过多中心前瞻性研究进一步验证模型的临床价值。