基于临床指标、ADC值及MRI影像组学特征的列线图预测局部晚期宫颈癌同步放化疗疗效与预后及其LIG4介导的分子机制研究

《npj Precision Oncology》：Prediction of outcomes and exploration of underlying mechanisms in patients with locally advanced cervical cancer after concurrent chemoradiotherapy

　　

摘要

本研究旨在构建结合临床指标、表观扩散系数（ADC）值和MRI影像组学特征的列线图，以预测局部晚期宫颈癌（LACC）患者接受同步放化疗（CCRT）后的早期治疗反应、无进展生存期（PFS）和总生存期（OS），并进一步揭示影像组学特征的生物学基础。共回顾性纳入来自两个中心的671例LACC患者，分为训练队列（n?=?381）和外部验证队列（n?=?290）。采用LASSO回归筛选影像组学特征以计算影像组学评分（Rad-scores），并采用多变量Logistic/Cox回归构建三个可视化预测模型，随后进行内部验证和跨机构外部验证。通过生物信息学分析和免疫组织化学技术探讨潜在的分子机制。三个列线图在两个队列中均表现出良好的区分度、校准度和临床净收益，AUC值范围为0.828至0.951。影像组学特征主要富集于DNA损伤修复和细胞周期通路，LIG4被确定为与Rad-scores正相关的核心基因，且与CCRT反应不佳和患者预后不良显著相关。这些列线图可作为接受CCRT治疗的LACC患者的非侵入性预测工具，并能反映LIG4介导的肿瘤DNA损伤修复激活状态，为影像组学的临床转化提供了坚实的生物学证据。