未来，凭影像学资料就能明确肺结节良恶性、病理类型、预测基因突变、耐药概率以及患者预后……
影像组学（Radiomics）最早由荷兰学者于2012年提出，指从影像（CT、MRI、PET）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，通过对海量影像数据信息进行更深层次地挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。在2019年中华医学会呼吸病学年会暨第二十次全国呼吸病学学术会议上，来自四川大学华西医院的李为民教授与我们分享了影像组学在肺癌临床应用中的研究进展和未来展望。报告由各项临床研究展开，以影像组学方法回答了肺癌诊治中的关键问题，并对影像组学未来在肺癌领域中的应用寄予了厚望。作为全球头号癌症杀手的肺癌正严重威胁着人类的健康。根据2018年中国最新癌症谱数据，全年中国肺癌死亡人数高达45.6万，占总病例数的25.2%，肺癌死亡人数在男性及女性群体所有恶性肿瘤中位列首位。面对如此严峻的形势，唯有做到早期诊断和早期治疗才能积极主动地控制疾病进展。
目前，由于低剂量螺旋CT筛查可检测出可治愈的早期肺癌，也被世界各国推荐为肺癌首选筛查方法。但低剂量螺旋CT筛查尽管有其优势，却也带来了一定风险：通过该手段于疾病早期发现并接受手术的患者可以得到较好的预后，但仍有部分患者由于各种原因仅随访结节变化却未采取处理办法，导致疾病进展失去手术机会或在进展期采取手术但预后不良。针对低剂量螺旋CT无法准确判断结节性质的问题，全国肺癌筛查试验（NLST）利用回顾性研究分析了基线筛查及随访发现肺结节的结果，并以病例-对照研究对比了筛查发现的肺癌结节及良性结节特点，最后综合以上数据分析两组队列基线时影像组学特征，建立了可有效预测肺癌筛查结节性质的影像组学模型。
■ 在此基础上，影像组学可进一步预测肺癌的病理类型和分期吗？
2014年发表在《自然·通讯》上的Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach对来自788例非小细胞肺癌（NSCLC）以及231例头颈部恶性肿瘤的图像进行分割学习，发现了440个影像学特征（包括肿瘤图像的强度、形状和纹理），并基于以上特征分析预测了不同患者的生存期。有了前车之鉴，2018年发表在《欧洲放射学杂志》的文章延续了这一想法，通过对129名NSCLC患者的影像组学分析，发现了485个特征继而确定了5个特异性特征；以此建立了预测模型，最终实现了腺癌、鳞癌或大细胞癌等病理类型的影像学区分，并预测了肺癌的TNM分期。■ 难度再增加一点，影像组学能预测肺癌远处转移吗？
可以，但口说无凭，研究为证。华西医院团队对348例NSCLC患者的CT图像进行分析后提取到了485个影像组学特征。研究者在此基础上挖掘出了4个与远处转移相关的影像学特征，并充分综合患者的临床特征评估，最终AUC达89.09%■ 转移也看得出！预测基因突变也可以吗？
在中国，NSCLC患者最常见的可治疗的驱动突变为EGFR突变，有70%的EGFR敏感突变患者接受TKI治疗有效。因此，若影像组学可对EGFR突变进行无创预测，则会将NSCLC治疗带入崭新阶段。华西医院团队分析了180例NSCLC患者的CT图像后提取了485个影像组学特征，并利用其中7个特征和3个临床信息建立模型成功预测NSCLC组织的EGFR突变情况。这一研究结果已于2018年发表于《转化肿瘤学杂志》上。■ 在用影像组学成功预测EGFR突变之后，研究人员开始探究可否利用影像组学预测患者是否存在TKI耐药。华西医院团队对这一特殊群体开展了基于影像组学智能预测晚期NSCLC EGFR-TKI靶向治疗耐药的研究，试图通过影像组学方法预测原发耐药的细胞亚群、继发耐药的类型及基因、耐药程度。对1032个病灶特征分析后，研究者找到了12个可用于区分EGFR-TKI靶向治疗快耐药和慢耐药的影像组学特征，并进行临床验证。结果显示，这一模型可有效区分EGFR-TKI靶向治疗快耐药和慢耐药，PFS分别为5.6和10.7个月。尽管影像组学发展迅猛，但难以单独作为早期诊断的“唯一标准”。在现阶段，仍要求临床医生和科研人员在依靠低剂量螺旋CT的同时参考其他可导致肺癌的危险因素，综合评价个体风险。近些年，肺癌家族史易感基因（PROM1、CRTC2、FOXP3等）、年轻非吸烟易感基因（BPIFB1、CHD4、PARP1及RAD52等）、早期分子标志物、早期特异性分子标志物（如环状RNA和蛋白分子）也逐渐投入临床使用并以联合检测方式用于诊断早期肺癌。以高通量抗体芯片筛查技术在大样本中筛选出的BAI-1、E-Cadherin、IBSP和TSP-1四个特异性高表达的分子标志物可以联合检测方式诊断早期肺癌，准确率高达90%。
低剂量螺旋CT筛查被世界各国推荐为肺癌首选筛查方法，若同时联合分子标志物检测用于早期肺癌诊断可进一步增加准确率；
影像组学近年来发展迅猛，在肺癌领域研究日益深刻。目前，影像组学在辨别肺结节良恶性、确定肺癌病理类型和分期、是否存在远处转移以及预测基因突变及耐药情况中的作用均得到了相关证据支持，极有望在未来大大提高肺癌的早期诊断效率。
本文来源：医学界呼吸频道
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