综述：肺功能成像进展及其在放疗中功能性肺回避应用综述

《Seminars in Nuclear Medicine》：A Review of Advances in Lung Function Imaging and Its Applications for Functional Lung Avoidance in Radiation Therapy

本综述系统评述了肺功能成像（重点为通气和灌注量化）在功能性肺回避放疗（FLART）中的前沿应用，深入分析核医学成像（NM）、计算机断层扫描（CT）与磁共振成像（MRI）等模态的优势与局限，并探讨当前临床转化面临的挑战（如V/Q不匹配、标准化阈值缺失）及未来研究方向（如深度学习技术、个性化肺癌管理），为优化放疗策略提供重要参考。

　　

肺功能成像进展及其在放疗中的应用

引言

肺癌是全球及中国范围内最常见且致死率最高的癌症之一。放疗（RT）在肺癌治疗中扮演关键角色，但常伴随辐射诱导肺损伤（RILI）的风险，这是患者发病和死亡的重要原因。为降低RILI而不影响肿瘤控制，功能性肺回避放疗（FLART）应运而生。FLART通过整合肺功能信息（如通气和灌注）到放疗计划中，减少对高功能肺区的辐射剂量，从而改善患者预后。

肺功能成像技术概述

多种医学成像技术可用于评估肺通气和灌注功能，主要包括核医学（NM）成像、磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。每种模态均基于不同原理提供肺功能的空间分布信息：

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  NM成像（如SPECT和PET）通过追踪放射性示踪剂反映通气或灌注分布，灵敏度高但空间分辨率有限。
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  CT技术（如双能CT和4D-CT）利用X射线衰减或呼吸运动模拟生成功能图，兼容性强但涉及辐射暴露。
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  MRI（如超极化气体MRI和动态对比增强MRI）无电离辐射且提供高软组织对比度，但成本较高且技术复杂。
  各技术均存在独特优势与局限性，影响其在FLART中的适用性和成本效益。

功能成像在RILI预测中的应用

传统放疗计划依赖平均肺剂量（MLD）、V₂₀和V₅（接受至少20 Gy或5 Gy的肺体积百分比）预测放射性肺炎（RP）风险。FLART引入后，通气和灌注图像被用于探索更精准的RILI生物标志物，例如结合功能参数（如fMLD和fV₂₀）可显著提升预测准确性。研究显示，功能成像能识别暂时性缺陷区域（如受肿瘤压迫但可能恢复的区域），避免不必要的剂量限制，优化治疗个体化。

功能成像在治疗计划中的策略

功能图像可直接应用于放疗计划优化：

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  束角选择：通过避开高功能肺区（HFL）减少剂量照射。
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  剂量优化：降低功能剂量参数（如fV_{20和fMLD），尤其对功能缺陷区域大的患者益处显著。}
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  自适应计划：结合功能变化动态调整计划，应对治疗中肺功能演变。
  然而，挑战仍存，包括V/Q不匹配、标准化阈值缺失，以及需权衡肿瘤控制与功能保护。

结论与未来方向

肺功能成像通过量化区域通气和灌注，提供了传统全局测试无法实现的局部信息，极大增强了放疗计划的精确性。未来研究需聚焦于标准化定义建立、正常参考值确定，以及技术整合（如深度学习从CT生成功能图像），以推动FLART的广泛临床应用，最终实现个性化肺癌治疗和改善患者生存质量。