综述：肿瘤骨骨折风险评估

本综述系统探讨骨转移瘤骨折风险评估的临床进展，重点介绍定性影像评分（Mirels/SINS）的局限性及定量CT（qCT）数值模拟技术的创新价值，展望人工智能整合多重力载条件模拟实现个性化运动康复指导的前沿方向。

　　

骨转移瘤骨折风险评估的临床挑战与创新

随着癌症治疗领域的显著进步，包括IV期骨转移患者在内的总体生存率获得实质性提升。在此背景下，骨骼肌肉系统健康管理成为维持患者自主活动能力和生活质量的核心议题。骨转移灶的骨折风险评估构成临床决策的关键环节，直接指导抗骨吸收药物（Anti-resorptive Agents）的临床应用、体力活动建议以及局部干预措施（包括放疗、外科手术和介入放射学治疗）的选择。

系统性骨转移 mapping 与定性评估工具

由于骨转移常表现为无症状弥漫性分布，系统性全身骨显像（特别是承重骨区域）成为不可或缺的评估步骤。目前临床主要依赖基于影像学的定性评估方法，并采用Mirels评分或脊柱不稳定评分（SINS）等工具辅助判断。然而这些评估体系存在明显局限性：Mirels评分对长骨病变的特异性不足，SINS评分虽专注于脊柱稳定性评估，但仍依赖主观影像学判读。这种局限性推动了骨转移瘤和骨髓瘤领域骨折风险评估新方法的发展需求。

定量CT与数值模拟的技术突破

基于定量CT（qCT）图像的数值模拟技术作为新兴工具，能够通过个性化建模精确计算肿瘤性骨组织的生物力学强度。该技术通过重建股骨和椎体的三维结构，模拟生理负荷下的应力分布状况，从而实现对病理骨折风险的量化评估。相较于传统评分系统，qCT数值模拟提供了客观的力学参数指标，例如骨密度（BMD）分布、皮质骨缺损程度和肿瘤浸润区域的弹性模量变化。

人工智能与多模态整合的未来展望

下一代数值模拟技术将与人工智能（AI）深度结合，通过整合日常活动中的多模式力学载荷数据，构建更贴近真实生活场景的生物力学模型。这种进阶模拟能再现行走、跳跃、转身等动作产生的复合应力，为患者提供个体化运动处方和康复指导。这种技术演进标志着骨转移瘤管理向精准医疗模式转型——不仅聚焦于骨折预防，更致力于通过科学运动处方提升患者整体功能状态。

临床实践与科研的协同发展

当前研究表明，将数值模拟评估结果与传统影像学评分系统结合使用，可显著提高高风险骨折病灶的检出率。未来研究方向包括建立多中心qCT数据库、标准化肿瘤骨力学参数、开发自动化风险评估算法等。这种跨学科融合（涵盖骨生物力学、影像医学和肿瘤学）的创新模式，最终目标是为骨转移患者构建从诊断预警到康复管理的全周期防护体系。