《npj Biomedical Innovations》：Terahertz-based prognostic framework for glioma: from spectral features to patient-level prognostic assessment
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在胶质瘤中，准确预测复发和生存对于临床决策和个体化管理至关重要。然而，当前的预后工具未能完全捕捉结局异质性，且缺乏便捷的术后早期预后评估方法。研究人员研究了太赫兹（THz）光谱能否提供无标记的预后信息。在这项单中心回顾性研究中，56例患者被分配至训练队列（n=
在胶质瘤中，准确预测复发和生存对于临床决策和个体化管理至关重要。然而，当前的预后工具未能完全捕捉结局异质性，且缺乏便捷的术后早期预后评估方法。研究人员研究了太赫兹（THz）光谱能否提供无标记的预后信息。在这项单中心回顾性研究中，56例患者被分配至训练队列（n=33）和保留的内部测试队列（n=23）。使用THz时域光谱测量了共443张冰冻切片，并从0.2–1.4 THz范围内的六个光谱参数中提取患者水平特征。分别采用单变量Cox筛选、LASSO-Cox选择和多变量Cox建模开发了无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）特征，并在测试队列中进行了验证。基于THz的风险评分（THz-RS）在两个队列中均显著分层了PFS和OS，显示出良好的时间依赖性区分能力，并在多变量调整临床分子变量后仍保留预后价值。模型解释确定1.2–1.3 THz频段（B11）为主要贡献者，而靶向液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）揭示了组织谷氨酸丰度与B11衍生的THz特征之间的关联，为该光谱区域提供了初步的生化支持。这些发现支持THz光谱作为一种无标记的辅助工具用于胶质瘤围手术期预后评估，有待更大规模多中心队列的验证。
论文解读
**研究背景与问题**
胶质瘤是中枢神经系统最常见且最致命的原发性恶性肿瘤，其临床病程在无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）方面均表现出显著异质性。尽管世界卫生组织（WHO）分类系统已逐步纳入分子标志物，显著提升了诊断精度和预后评估能力，但即使在组织分子特征相似的患者中，临床结局仍存在有意义的差异。已确立的临床分子因素，如年龄、WHO分级、异柠檬酸脱氢酶（IDH）突变状态和O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶（MGMT）启动子甲基化状态，虽提供重要预后信息，但无法完全解释个体间结局差异。此外，常规预后评估仍依赖术后病理和分子分析，这些分析需要专门的基础设施、专家解读和不可忽视的术后周转时间，最终综合结果往往在术后约两周才能获得。因此，现有临床工具无法完全满足临床需求，缺乏便捷的术后早期预后评估方法。太赫兹时域光谱（THz-TDS）作为一种新兴的生物光子光谱技术，可测量生物组织在远红外范围内的介电响应，无需标记、染色或分子试剂，且与新鲜冰冻切片兼容，使其在围手术期应用中具有独特吸引力。然而，以往研究主要聚焦于诊断和分子分类任务，THz衍生特征对患者水平临床结局的预后价值尚未被系统评估。
**研究设计与技术方法**
本研究为单中心回顾性研究，纳入2019年9月至2024年12月期间接受手术切除的胶质瘤患者，最终分析队列包含56例原发性弥漫性胶质瘤患者，按6：4比例随机分为训练队列（n=33）和保留的内部测试队列（n=23）。共测量了443张冰冻切片的THz光谱，在0.2–1.4 THz范围内计算六个光谱参数族：折射率（ns）、消光系数（κ）、吸收系数（α）、介电常数实部（εr）、介电常数虚部（εi）和介电损耗角正切（tanδ）。将频谱划分为12个连续的0.1 THz子频段（B1–B12），每个参数在每个频段内提取均值、标准差和线性斜率，共生成216个频段级特征，并以患者为单位取中位数构建最终特征矩阵。PFS和OS特征分别独立开发，采用单变量Cox回归筛选、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）-Cox特征选择及多变量Cox建模构建THz风险评分（THz-RS）。模型性能通过C指数、时间依赖性受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估，并使用1000次bootstrap重采样进行乐观校正。
**研究结果**
**临床特征与队列可比性**：训练队列和测试队列在年龄、性别、WHO分级、病理亚型、IDH突变状态和MGMT启动子甲基化状态方面均无显著差异（均P>0.05），表明两队列具有良好的可比性。
**PFS预测特征开发与验证**：经单变量Cox预筛选和LASSO收缩后，保留9个THz特征构建最终PFS特征，包括tan_e_B11_mean、e_real_B11_slope、tan_e_B8_mean等。Kaplan-Meier分析显示，训练队列（P=0.0002）和测试队列（P=0.0027）中高风险组PFS均显著缩短。PFS特征的C指数在训练队列为0.822（95% CI：0.722–0.920），测试队列为0.785（95% CI：0.704–0.861），乐观校正后训练队列C指数为0.692。时间依赖性ROC分析显示，训练队列1、1.5、2年PFS的AUC分别为0.871、0.896和0.889，测试队列分别为0.924、0.845和0.838。
**OS预测特征开发与验证**：最终OS特征包含3个THz特征：e_real_B11_slope、e_real_B7_slope和ns_B2_mean。高风险组OS显著较差（训练队列P=0.035，测试队列P=0.040）。OS特征的C指数在训练队列为0.831（95% CI：0.710–0.951），测试队列为0.845（95% CI：0.735–0.937），乐观校正后训练队列C指数为0.748。时间依赖性ROC分析显示，训练队列1、1.5、2年OS的AUC分别为0.849、0.884和0.906，测试队列分别为0.850、0.938和0.879。
**亚组分析**：在IDH突变型和IDH野生型、MGMT启动子甲基化和非甲基化、高级别胶质瘤和低级别胶质瘤亚组中，THz-RS均显示出显著的PFS分层能力（所有P<0.01）。对于OS，THz-RS在大多数亚组中均显著区分不同结局，仅在MGMT启动子甲基化亚组中未达到统计学显著性（P=0.22），但生存曲线显示一致趋势；低级别胶质瘤亚组中低风险组无患者达到OS终点，无法估计P值。
**多变量Cox回归分析**：在PFS分析中，多变量调整后THz-RS在训练队列（HR=2.324，95% CI：1.232–4.383，P=0.009）和测试队列（HR=1.681，95% CI：1.162–2.434，P=0.006）中均保持显著关联。在OS分析中，THz-RS在训练队列（HR=2.076，95% CI：1.151–3.745，P=0.015）和测试队列（HR=4.291，95% CI：1.086–16.958，P=0.038）中均显著关联。扩展分析显示，纳入1p/19q联合缺失、端粒酶逆转录酶（TERT）启动子突变、CDKN2A/B纯合缺失、表皮生长因子受体（EGFR）扩增、WHO分级、切除程度和辅助治疗状态后，THz-RS在PFS中仍保持显著预后价值；但在OS分析中，由于多个分子和临床亚组中死亡事件为零或极少，无法进行可靠的多变量扩展建模。
**列线图的开发与验证**：整合THz-RS、年龄、IDH状态和MGMT启动子甲基化状态的PFS和OS列线图在训练和测试队列中均表现出良好的区分度和校准度。PFS列线图的C指数在训练队列为0.846（95% CI：0.754–0.934），测试队列为0.804（95% CI：0.709–0.892）；OS列线图的C指数在训练队列为0.887（95% CI：0.788–0.975），测试队列为0.774（95% CI：0.670–0.876）。决策曲线分析显示，列线图和THz-RS在大部分阈值概率下均比年龄、IDH状态或MGMT状态单独使用提供更高的净获益。
**SHAP分析与B11频段**：Shapley加法解释（SHAP）分析显示，在PFS模型中，B11衍生特征贡献了主要重要性（e_imag_B11_mean：26.4%，tan_e_B11_mean：26.0%，e_real_B11_slope：17.8%）；在OS模型中，ns_B2_mean（37.6%）、e_real_B11_slope（36.1%）和e_real_B7_slope（26.4%）排名前三。基于SHAP识别的三个B11特征构建的简化PFS模型仍显示出显著的风险分层和时间依赖性判别能力。在B11频段内，e_real_B11和ns_B11对PFS和OS均实现了显著的风险分层（均P=0.013），而吸收/耗散参数（α、εi、κ、tanδ）未显示显著预后差异。IDH野生型肿瘤和高分级胶质瘤中，B11频段α、εi、κ和tanδ的均值显著升高（P<0.01），而εr和ns无显著差异。
**谷氨酸相关分析**：日本太赫兹数据库和12项已发表的谷氨酸THz研究显示，谷氨酸相关吸收峰位于1.2–1.3 THz范围内，与B11频段重叠。文献计量学分析显示，谷氨酸在胶质瘤研究中占据重要节点。对原始队列中10例患者（PFS THz-RS高风险组5例，低风险组5例）的靶向LC-MS/MS定量分析显示，高风险组组织谷氨酸浓度显著高于低风险组（922.08±343.92 vs. 418.08±274.90 μg/g，P=0.0337）。B11衍生特征e_imag_B11_mean与组织谷氨酸水平呈正相关（Spearman's ρ=0.745，P=0.013）。
**讨论与结论**
本研究表明，THz-TDS衍生特征可成功转化为患者水平的预后分层工具，在训练和保留测试队列中表现一致。THz-RS在IDH突变状态、MGMT启动子甲基化状态和肿瘤分级等亚组中均保持预后价值，并在多变量调整后仍与PFS和OS显著关联，表明THz衍生特征可提供与既定临床分子变量互补的预后信息。B11频段中折射/色散参数（ns和εr）与吸收/耗散参数（α、εi、κ、tanδ）的差异性关联模式提示，同一频率窗口内不同THz特征可能反映肿瘤组织特性的互补方面。靶向LC-MS/MS分析将组织谷氨酸丰度与B11衍生THz特征联系起来，为B11频段的生物学相关性提供了初步生化支持。尽管本研究存在回顾性单中心设计、样本量有限、LC-MS/MS分析为探索性等局限性，但研究结果为将太赫兹光谱扩展至患者水平预后评估提供了概念验证证据，支持其作为围手术期风险分层的补充工具，需前瞻性多中心验证和进一步的机制研究加以确认。
