《Cancer Management and Research》：Development and Validation of a Clinical Radiomics Nomogram for Predicting Early Recurrence After Microwave Ablation in Hepatocellular Carcinoma Patients With Type 2 Diabetes
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目的 开发并验证一种无创模型，用于预测患有肝细胞癌（HCC）并合并2型糖尿病（T2D）的患者微波消融（MWA）后早期复发（ER）。方法 这项回顾性研究纳入了186例接受MWA的HCC合并T2D患者，并分为训练队列（n=149）和验证队列（n=37）。研究人员提
目的 开发并验证一种无创模型，用于预测患有肝细胞癌（HCC）并合并2型糖尿病（T2D）的患者微波消融（MWA）后早期复发（ER）。方法 这项回顾性研究纳入了186例接受MWA的HCC合并T2D患者，并分为训练队列（n=149）和验证队列（n=37）。研究人员提取了术前临床参数和门静脉期MRI（磁共振成像）影像组学特征。在特征选择后，使用K-近邻（KNN）算法构建了影像组学评分（RAD-score）。研究人员使用逻辑回归构建了临床模型，并建立了整合临床因素和RAD-score的列线图。研究人员使用ROC（受试者工作特征）曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估了模型性能。Kaplan-Meier曲线、病理分析和免疫组织化学验证了预后分层。结果 研究人员识别出四个核心影像组学特征。组合列线图在训练队列中AUC（曲线下面积）达到0.877，在验证队列中达到0.846，优于单独的临床模型（AUC 0.718）和影像组学模型（AUC 0.774）。在验证队列中，敏感性、特异性和阴性预测值分别为80.0%、83.8%和90.1%。DCA显示在阈值概率0.1–0.9范围内具有显著净获益。高风险患者的复发风险在训练队列中高5.8倍，在验证队列中高2.51倍，且无进展生存期（PFS）显著缩短。病理和免疫组织化学分析证实高风险组具有更具侵袭性的肿瘤特征（微血管侵犯（MVI）、低分化、厚梁型、CD34表达和glypican-3（GPC-3）表达率更高）。结论 该列线图能够满意地预测HCC合并T2D患者MWA术后两年内的早期复发，从而实现个体化的术后监测和干预。
**论文解读：基于临床影像组学列线图预测2型糖尿病合并肝细胞癌患者微波消融术后早期复发**
**研究背景与问题**
原发性肝癌是全球第六大常见恶性肿瘤，其中肝细胞癌（HCC）约占75%–85%。微波消融（MWA）是早期HCC患者无法手术切除时的首选根治性治疗之一，其总生存期和无病生存期与手术相当，且并发症更少、住院时间更短、费用更低、可重复性强。然而，消融术后早期复发（ER）仍是临床面临的重大挑战，既往研究报道肝硬化相关HCC患者五年复发率可高达70%，其中术后前两年内复发风险最高。已明确的复发风险因素包括肿瘤大小、数目、组织学分化等级和肝硬化分期，但针对特定合并症（尤其是2型糖尿病，T2D）患者人群的复发风险谱尚不清晰。
近年来，研究证实T2D与肝脏疾病进展存在双向相互作用，是HCC发生的独立危险因素。糖尿病通过胰岛素抵抗、高胰岛素血症、慢性氧化应激和持续性炎症反应加速肝纤维化及恶性转化，使HCC风险增加2至3倍。同时，肝硬化本身会破坏葡萄糖代谢稳态，诱发肝源性糖尿病，形成糖尿病-肝硬化-HCC的恶性循环。合并糖尿病和肝硬化的患者比单一疾病患者HCC发生风险显著更高，诊断HCC后全因死亡和疾病进展风险也大幅升高。因此，HCC合并T2D患者构成了术后复发的高危人群，具有独特的临床特征和复发预防需求，但目前缺乏针对该人群的无创、精准预测工具。
**研究目的**
研究人员旨在开发并验证一种整合术前临床因素与MRI（磁共振成像）影像组学特征的无创模型，用于预测HCC合并T2D患者MWA术后两年内的早期复发，以实现个体化术后监测和干预。
**主要技术方法**
本研究为回顾性单中心研究，队列来源于2015年1月1日至2019年12月30日期间在东方肝胆外科医院住院的HCC合并T2D患者，共纳入186例患者，按约4:1比例分为训练队列（n=149）和验证队列（n=37）。研究人员提取术前门静脉期MRI影像组学特征，经Spearman相关分析（阈值0.90）和LASSO（最小绝对收缩和选择算子）回归降维筛选出4个核心特征，在6种机器学习算法（逻辑回归、支持向量机、K-近邻、极端随机树、轻量梯度提升机、多层感知机）中比较性能，最终选择K-近邻（KNN）算法构建影像组学评分（RAD-score）。临床模型通过单因素和多因素逻辑回归筛选独立预测因子（消融次数和肝炎状态）。整合RAD-score与两个临床因素构建组合列线图。模型评估采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA），并通过Kaplan-Meier生存曲线、病理分析及免疫组化进行生物学验证。
**研究结果**
**患者特征**：训练队列和验证队列的基线临床和肿瘤特征无显著差异（所有P>0.05）。术后两年内，总复发率为65.05%（121/186），训练队列65.10%（97/149），验证队列64.86%（24/37）。
**影像组学模型性能**：从108个提取的影像组学特征中，经Spearman相关和LASSO回归筛选出4个非零系数核心特征构建RAD-score。在6种候选算法中，KNN模型在训练队列中AUC最高（0.826），在验证队列中保持最高AUC（0.774），且两队列AUC差值仅0.052，表明过拟合风险低。验证队列中KNN模型敏感性62.5%，特异性84.6%，阳性预测值（PPV）88.2%。
**临床模型与组合列线图**：单因素逻辑回归识别消融次数（P=0.023）和肝炎状态（P=0.031）为显著预测因子，纳入多因素逻辑回归构建临床模型。临床模型在训练队列AUC为0.732，验证队列为0.718。组合列线图整合RAD-score和两个临床因素，训练队列AUC达0.877，验证队列达0.846。DeLong检验证实组合模型在验证队列中显著优于临床模型（P=0.008）和影像组学模型（P=0.041）。验证队列中组合列线图敏感性80.0%，特异性83.8%，阴性预测值（NPV）90.1%，准确率82.0%。校准曲线显示预测概率与实际观察结果良好一致，DCA显示在阈值概率0.1–0.9范围内组合列线图提供显著净获益。
**风险分层与生物学验证**：以验证队列中位列线图评分为界值，将患者分为低风险和高风险组。训练队列中，高风险组（n=75）早期复发率93.3%，中位PFS 6个月，低风险组（n=74）复发率36.5%，中位PFS未达到，风险比（HR）为5.8（95% CI: 3.66–9.2, P<0.001）。验证队列中，高风险组（n=13）复发率84.6%，中位PFS 9个月，低风险组（n=24）复发率54.2%，中位PFS 23个月，HR为2.51（95% CI: 1.11–5.67, P=0.022）。对复发后接受挽救性切除的41例患者（占复发患者的33.88%）进行病理和免疫组化分析，高风险组（24例）与低风险组（17例）相比，厚梁型比例更高（70.8% vs 40.0%, P=0.030），低分化比例更高（75.0% vs 44.0%, P=0.027），微血管侵犯（MVI）阳性率更高（70.6% vs 35.0%, P=0.031），CD34表达率更高（95.8% vs 76.0%, P=0.047），glypican-3（GPC-3）表达率更高（78.3% vs 45.5%, P=0.023），表明高风险组肿瘤具有更强的侵袭性生物学行为。
**结论**
该研究基于HCC合并T2D患者的单中心队列，开发并内部验证了整合临床特征与MRI影像组学的列线图，用于预测MWA术后两年内的早期复发。模型在该研究人群中表现出良好的判别能力、校准度和临床实用性，表明其作为该特定患者群体术前无创风险评估工具的潜力。若在外部队列中得到验证，该工具可辅助临床识别高风险患者，促进个体化术后监测策略和辅助干预，最终支持改善患者管理。未来需进一步开展前瞻性多中心验证和技术优化，以确认其更广泛的临床适用性。该论文发表在《Cancer Management and Research》。
