人工智能在预测HCC的宏观小梁型巨大亚型及辅助治疗选择中的应用：一项多中心前瞻性验证研究

《npj Precision Oncology》：AI in predicting the macrotrabecular-massive subtype of HCC and informing treatment selection: a multi-center and prospective validation study

　　

摘要

肝细胞癌中的大结节型亚型与恶性生物学行为及不良预后相关。我们旨在开发一种基于CT的人工智能模型（DeepCT-MTM），用于无创预测大结节型肝细胞癌，并研究其预后价值及背后的生物学机制。研究共纳入了来自20家三级医院的3118名肝细胞癌患者。DeepCT-MTM在832名接受手术的早期肝细胞癌患者中得到了开发和验证，随后被应用到2286名接受介入治疗的中间期/晚期肝细胞癌患者身上（其中包括480名通过前瞻性研究收集的患者）。该模型预测大结节型肝细胞癌的能力通过接收者操作特征曲线下面积来评估，其预后价值则通过无进展生存期和总生存期来分析。在手术组的外部测试队列中，DeepCT-MTM预测大结节型肝细胞癌的AUC值为0.845。在所有介入治疗组中，DeepCT-MTM预测的高风险组的无进展生存期和总生存期均更差（所有

值均小于0.05）。DeepCT-MTM能够有效无创预测大结节型肝细胞癌，有助于筛选出可从介入治疗结合免疫疗法及抗血管生成疗法中获益的患者。不过，这些具有假设意义的发现仍需进一步的前瞻性研究来验证。