《Cancers》：CT-Based Radiomics in Renal Tumors: Current Evidence, Methodological Challenges, and Future Perspectives for Precision Oncology
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背景：基于CT的影像组学（CT-based radiomics）可能为肾肿瘤的非侵入性表征和风险分层提供影像生物标志物。本系统综述评估了影像组学在肾脏肿瘤学中的临床证据和转化就绪度，并报告了一个明确界定亚组的探索性方法学评估。方法：检索了PubMed/MEDL
背景：基于CT的影像组学（CT-based radiomics）可能为肾肿瘤的非侵入性表征和风险分层提供影像生物标志物。本系统综述评估了影像组学在肾脏肿瘤学中的临床证据和转化就绪度，并报告了一个明确界定亚组的探索性方法学评估。方法：检索了PubMed/MEDLINE和Embase数据库从建库至2026年8月15日的文献，使用受控词汇和自由文本词条，涵盖肾肿瘤、计算机断层扫描（CT）以及影像组学或定量图像分析。纳入资格限于2020年1月1日至2026年8月15日期间发表的、可获得全文的英文原创研究。工程化特征影像组学（engineered-feature radiomics）构成主要证据基础；端到端深度学习研究被单独考虑。由于临床和方法学异质性，采用叙述性综合。结果：检索获得1521条记录（PubMed/MEDLINE，n=357；Embase，n=1164）。PubMed/MEDLINE流在去除115条重复后产生242条唯一记录；对72篇全文报告进行了评估并纳入。对Embase记录进行交叉去重和筛选后未发现其他符合条件的研究。当代证据支持在良恶性鉴别、组织学亚型分类、WHO/ISUP分级和病理分期预测以及术后结局评估中的潜在应用。报告的分辨能力通常较高，但性能估计不能直接比较，且在独立测试中往往下降。在示例性的、非代表性的28篇报告详细评估亚组中，25项工程化影像组学研究具有可用数值RQS（中位数16；四分位距15–20；范围12–24；为最大值的44.4%）。结论：CT影像组学在技术上具有前景，但尚不适合常规临床应用。质量相关发现仅适用于所评估的亚组，不能代表整个证据体。需要标准化采集和特征定义、透明的分析、临床相关的比较对象、前瞻性多中心验证、未来综述中正式的偏倚风险评估以及影响研究。
1. Introduction
肾细胞癌（renal cell carcinoma, RCC）是成人最常见的恶性肾肿瘤，包含透明细胞RCC（clear cell RCC, ccRCC）、乳头状RCC（papillary RCC, pRCC）和嫌色细胞RCC（chromophobe RCC, chRCC）等亚型。横断面影像的广泛使用导致偶发小肾肿块增多，包括良性嗜酸细胞瘤和血管平滑肌脂肪瘤，其形态可与恶性肿瘤重叠。准确的非侵入性表征对于选择主动监测、活检、保留肾单位手术或根治性肾切除至关重要。多期增强CT（contrast-enhanced CT, CE-CT）是评估肾肿块的核心，但传统判读依赖定性和半定量特征，难以完全捕捉空间异质性；经皮活检取样有限且可能无诊断价值。影像组学（radiomics）从图像中提取形状、强度、纹理等定量描述符，典型流程包括图像采集、分割、特征提取、降维、建模和验证，但该多步骤流程也引入了不稳定性和偏倚。近年来，双能CT（dual-energy CT, DECT）、瘤周/肾周分析、自动分割和深度学习等进展要求明确区分工程化特征影像组学与端到端表征学习。本系统综述旨在综合CT影像组学在肾肿瘤中的诊断、分级分期、预后、治疗反应及方法学方面的证据。
2. Materials and Methods
2.1 Review Design and Information Sources
本系统综述遵循PRISMA 2020和PRISMA-S报告规范，未注册协议，未进行Meta分析，因为临床问题、参考标准、队列、CT方案、特征流程和性能指标存在显著异质性，无法进行合理的定量合并。检索了PubMed/MEDLINE和Embase数据库从建库至2026年8月15日的文献，采用受控词汇和自由词组合，涵盖肾肿瘤、CT和影像组学或定量图像分析。未在检索阶段应用语言、日期、研究设计或人体限制过滤器，并审查了相关参考文献列表。
2.2 Eligibility Criteria
纳入标准包括：成人原发性肾肿瘤或肾肿块；基于CT的影像组学（定义为提取显式定量图像特征并进行统计或机器学习建模）；涉及诊断表征、组织病理学亚型、分级、分期、侵袭、复发、转移、生存或治疗相关结局；发表于2020年1月1日至2026年8月15日期间的英文全文报告。病理学作为病变表征和组织病理学终点的首选参考标准。排除病例报告、样本量<50、动物研究、非原创出版物、仅摘要、纯定性影像研究、仅分割研究、无合格CT影像组学终点的影像基因组学研究等。端到端卷积神经网络和基础模型应用被归类为相邻人工智能方法，另行讨论。
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