人类肿瘤是一种复杂的结构，在其基因表达和表型特征方面表现出肿瘤间和肿瘤内的显著异质性。然而，癌症通常表现出特征性的结构、生理和分子特征，并表现出特定的生物学能力，称为标记。这些肿瘤的许多特征可以通过不同的成像技术成像。成像能够在空间上映射癌症的关键特征和肿瘤异质性，从而改善肿瘤的诊断、表征和治疗。
肿瘤的生物学特征在肿瘤间和肿瘤内表现出显著的异质性;
影像学技术可以在临床实践中提高对肿瘤特异性特征的评估;
功能和分子影像技术可以描述肿瘤的异质性。
影像学技术已成为评估相关肿瘤特征的异常强大、多功能和精确的工具。癌症通常表现出几种结构、生理和分子变化，以及常见的可通过影像学评估的获得性生物学能力。此外，肿瘤在其生物学特征上表现出显著的瘤间和瘤内异质性。现代个体化肿瘤学方法需要更深入地了解这些癌症特征，以便在患者治疗中实施。除了形态学/解剖学变化外，功能分子成像(FMI)信息可以同时评估多种生物学癌症相关过程，提高我们的诊断准确性和评估治疗反应。不同的成像技术，包括动态对比增强MRI (DCE-MRI)、dce -超声(US)、动态磁敏感对比增强MRI (DSC-MRI)、灌注CT (PCT)、扩散加权成像(DWI)、磁共振波谱(MRS)和波谱成像(MRSI)、动脉自旋标记(ASL)、血氧水平依赖磁共振成像(BOLD-MRI)、弹性成像、正电子发射断层扫描(PET)、或单光子发射计算机断层扫描(SPECT)成像(图1)。这些成像技术使传统技术能够评估未见的肿瘤特征，从而提高肿瘤的诊断和治疗。在这种情况下，需要建立成像参数的生物学和生理相关性(取决于肿瘤类型、成像技术和技术问题)，必须评估每种成像技术的局限性和可能存在的缺陷。
在临床实践中，影像学技术越来越多地被用于对肿瘤生物学进行无创评估。成像提供了解剖学、生理学和分子信息的充分组合，可在不同水平评估体内的癌症表型。
肿瘤在性质上具有异质性，在恶性转化过程中，其结构特征在不同层面发生显著变化。肿瘤之间的形态和结构差异有时很明显，这些特征的经典主观描述(如毛刺边缘)常见。肿瘤大小和体积通常是肿瘤评估的重要特征，并可能具有预后价值。然而，不同的影像学技术可以改善对肿瘤结构的评估。肿瘤的形态学表型变化很大;然而，典型的良性、交界性或恶性肿瘤的形态学特征的出现增加了影像医师的诊断信心水平。在这种情况下，不同的基于影像的分类系统(报告和数据系统或-RADS)被建立起来，以规范不同器官的影像报告和数据收集，如乳腺(BI-RADS)、肝脏(LI-RADS)、肺(Lu-RADS)、甲状腺(TI-RADS)等。这些-RADS词汇包括不同的形态学特征(边缘、形状、大小、内部模式等)，并提供了恶性肿瘤的估计风险。因此，边界清晰的肿瘤被认为是较低浸润性的指标，因此，较低的侵袭性。此外，肿瘤的形态表型可能与病理实体相关。例如，肾细胞癌(RCC)的囊性改变大多与透明细胞亚型密切相关，最近的数据表明，以囊性为主的广谱RCC总体预后良好。最后，影像学特征也可能与特定突变相关。在透明细胞肾癌中，边界清晰的肿瘤边缘在von Hippel Lindau (VHL)基因功能缺失的透明细胞肾癌中显著更常见。放射学设备计算能力的提高使得基于体积的肿瘤测量技术得以发展，其对肿瘤变化的敏感性、可重复性和可靠性均优于一维或二维测量。肿瘤体积在多种肿瘤类型中具有预后价值，可能改善肿瘤疗效评价。最后，肿瘤生长模式似乎也是总生存期方面的预后意义。例如，纤维包膜的存在和肿瘤-肝脏界面的特征与结直肠癌肝转移的预后相关。实体瘤通常比周围的健康组织坚硬。这一特征在临床实践中通过触诊进行评估，但弹性成像技术也可以无创性地评估组织的弹性性质和硬度。弹性成像提供了关于软材料在承受轴向应力时引起的内部应变的知识。进行弹性成像主要有两种成像技术:US和MRI。弹性成像的基本原理是对机械波在组织内的传播进行成像。刚度是组织的一种生物力学特性，代表了组织在受力时抵抗变形的能力。弹性成像技术通过三个基本步骤来评估这些特性:(a)基于应用机械波使组织变形的激发(应力);(b)评估组织反应(应变);(c)以定量参数图(弹性图)显示的刚度和刚度相关参数评估。主要的弹性成像技术是基于对剪切波的评价，剪切波引起介质中的粒子以与传播方向成直角的角度振荡。剪切波速度与组织硬度有关，并根据组织的结构和状态表现出很大的变化。剪切波在坚硬的(肿瘤、炎症或纤维化)组织中传播较快，在柔软的(正常或脂肪)组织中传播较慢。最近，有报道了一种不用机械振动就能定量评估组织硬度的方法(“虚拟”弹性成像)。该方法基于体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion, IVIM)对比度，可定量转化为剪切模量。癌症会改变组织的力学特性。实体瘤通常比周围的健康组织坚硬。一些肿瘤特征可能可以解释这一特征，包括高细胞密度、肿瘤间质增加和间质压力增加。弹性成像检查的结果通常通过弹性成像来显示，包括一幅图像，该图像表示叠加在解剖横断面上的组织的硬度。对获得的图像的解读是基于不同的分析方法:(1)定性分析，包括病变与周围“正常”组织的比较作为参考; (2)半定量方法，包括所选感兴趣区域(ROI)内不同组织之间的应变比; (3)定量参数与参数图。超声弹性成像能够更准确地评估位于乳腺、甲状腺、睾丸或淋巴结的浅表病变的性质。弹性成像也可以在超声内镜(EUS)引导下进行(图2)。目前EUS弹性成像的主要临床指征是胰腺实性病变、胃肠道黏膜下肿块和淋巴结。EUS弹性成像是鉴别胰腺实性占位性病变的可靠技术，灵敏度为95 ~ 97%，特异度为67 ~ 76%。关于eus引导下弹性成像鉴别良恶性淋巴结的准确性，Xu等发现其灵敏度为88%，特异度为85%。EUs的新兴应用包括前列腺癌(PCa)和直肠肿瘤。弹性成像对前列腺癌的诊断价值优于单纯经直肠超声内镜，可提高前列腺穿刺活检的特异性。68岁男性直肠胃肠间质瘤(GIST)(白色星号)光学结肠镜图像显示直肠肿瘤(箭头)。b直肠腔内超声图像(右)和应变弹性图(左)显示，肿瘤(星号)在弹性图上比参考组织更硬(更蓝)。c手术标本的切面显示粘膜下肿物(GIST)的边界清楚且均匀。
临床影像学可以提供关于肿瘤微结构、组织、成分和组织学特征的信息。不同的成像技术可能对此有用，包括扩散和弛豫加权MRI、磁化传递(MT)技术和能谱CT。弥散是一种基本的成像技术，可以无创性地评估组织微结构。水分子在组织中的运动程度可以通过应用对称放置脂肪抑制t2加权序列的平衡梯度成像。应用扩散梯度的权重由其b值(以s/mm2表示)表示，b值取决于梯度的幅度和持续时间以及两者之间的时间。在没有水分子运动的情况下，由两个梯度脉冲引起的相移会被抵消，而测量的信号强度(SI)不会发生显著变化。相比之下，在移动的水分子的情况下，它们的信号不会被第二个梯度完全重新相控，从而导致信号丢失。近年来，随着扩散加权成像(DWI)技术的不断进步，在临床实践中，DWI可获得多种b值，包括高b值(>1000 s/mm2)。此外，我们提出了DWI (IVIM，扩散峰度成像[DKI]，拉伸指数模型[SEM])和肿瘤血管、细胞外和限制扩散(VERDICT)的非高斯分析模型，以更紧密地反映组织的生理和病理特征分布，包括细胞增生、微循环和异质性(图3)。一名69岁男性，患Gleason 4 + 3前列腺癌(白色箭头)。使用不同的分析模型评估扩散信号:单指数模型(a)体素内不相干指数模型(IVIM) (b)，扩散峰度成像(DKI) (c)和扩散张量成像(DTI) (d)。DWI可以根据分析模型提供多种参数，包括ADC、灌注分数(f)或表观峰度(Kapp)，具有不同的生物学意义。从分析中获得的参数的生物学和生理相关性尚不完全清楚，其临床价值可能取决于肿瘤类型IVIM模型假设信号随b值增加呈双指数衰减。在低b值(<200 s/mm2)时，与单指数衰减有偏差，这是由于微血管内水分子的非相干运动(图4)。DKI模型分析了超高b值(通常为>1000 s/mm2)下组织扩散与高斯分布模式的偏差。扫描电镜评估亚体素异质性对扩散的影响。最后，VERDICT将DWI与数学模型耦合。初步数据表明，它可以用于评估肿瘤特征，如细胞大小、血管容积分数、细胞内和细胞外容积分数。65岁女性患直肠癌轴位t2加权图像显示直肠肿块深入延伸至直肠系膜脂肪(白色箭头)。b灌注分数(f)、表观扩散峰度(Kapp)、扩散前信号强度衰减曲线。需要注意的是，由于肿瘤灌注对扩散的影响，曲线显示低b值(红色箭头)时信号强度明显衰减。c治疗后f值和Kapp值降低，低b值快速衰减信号消失，与IVIM模型中灌注减低的肿瘤反应有关扩散测量水分子在微观水平上的随机(布朗)运动。然而，扩散在组织中不是自由的，并且通过与细胞填塞、细胞内细胞器、膜和大分子的相互作用以及宏观的水运动(例如在血管和腺导管内)而改变。DWI在肿瘤评估中的应用是基于这样的假设:恶性肿瘤通常比良性肿瘤/正常组织细胞更多，血管外-细胞外间隙更复杂，导致b值增加的肿瘤信号衰减更低。一般来说，水扩散随着细胞密度和细胞大小的增加而减少(24b)。在许多肿瘤类型中，ADC值与细胞密度或增殖呈负相关;然而，在其他研究中没有明显的相关性。还必须考虑到分子迁移率是各向异性的，在所有方向上不是相等的。基于此，扩散张量成像(DTI)可以描述扩散各向异性的大小、程度和方向，并可以估计组织的微观结构。对非高斯扩散MRI信号行为的表征也可以提供组织结构和功能方面的有价值的信息。IVIM模型可以将纯扩散特征与假扩散和灌注特征分离。ivim衍生的参数包括纯分子扩散系数(D)、灌注相关扩散系数(D*)、灌注分数(f)和相对灌注(fD*)(图4)。这些参数的生物学意义尚不完全清楚。然而，f值被认为与血容量(blood volume, BV)有关，并与不同类型肿瘤的动脉强化百分比显著相关。D*和fD*可能分别保存有关单位时间内流过单位组织的血液速度和血液量的信息。大多数研究也发现f与血管生成的组织学替代标志物，如微血管密度(MVD)和灌注成像技术衍生的参数之间有良好的相关性。DKI为高b值(>1000 s/mm2)下的扩散分析提供了一个额外的模型，其中来自细胞外空间的水的信号贡献大大减少，使得扩散测量对细胞内水的运动更加敏感。然而，对于DKI和sem衍生的参数(例如，表观峰度[Kapp]或拉伸参数[α])，这些参数没有简单的生物学解释;尽管可能反映了组织的异质性(图4)。弥散信号的改变可以作为一个很好的定性工具，提供了一个额外的对比机制来补充常规的常规序列。在高b值图像上保持高SI的区域提示高细胞组织，如肿瘤(图5)。这一特征可能是一种有用的临床工具。最近的一项荟萃分析报道，对于检测的PCa，肉眼评估肿瘤扩散可能比ROI测量ADC更准确。然而，DWI上的高信号强度并不总是细胞增生的可靠指标，高b值图像、ADC图和共配准解剖图像总是应该一起评估。在临床实践中，ADC值可作为评估弥散的定量生物标志物。ADC值的计算通常使用不同b值下扩散信号的单指数拟合。随着b值的增加，自然对数扩散SI呈线性衰减。这条线的斜率是ADC值(单位10−3 mm2/s)。恶性病变的ADC值通常低于周围正常组织、水肿和良性肿瘤。不幸的是，在不同的解剖学、供应商或采集的技术参数之间，已发表的ADC值有相当大的差异，导致没有唯一的ADC临界值来区分癌症和正常组织。此外，高分化肿瘤和坏死性低分化肿瘤均可表现出高ADC值，一些正常组织(包括子宫内膜、肠黏膜、睾丸、正常淋巴结和神经)在高b值下表现出高SI。最后，非高斯模型产生了几个可能改善扩散评估的定量参数。恶性病变的f值和Kapp值较高，α值较低。DWI在肿瘤检测、诊断与分级、分期、预后、治疗监测、检测肿瘤复发、评估患者预后等方面均显示出临床价值。恶性肿瘤通常比良性组织细胞更多，ADC值更低。然而，脓肿和感染过程可能出现假阳性结果，囊性、坏死性病变和分化良好的肿瘤(特别是腺癌)可能出现假阴性结果。DWI也被证明是评估肿瘤对治疗反应的有效工具。治疗成功通常表现为ADC值的升高。然而，这取决于所给予治疗的作用机制。在接受抗vegf治疗的脑肿瘤患者中也可以观察到ADC的一过性降低。这一发现似乎与肿瘤BF、细胞外间隙和血管源性水肿的细胞肿胀和减少有关。传统的影像学技术有时很难准确地评估肿瘤患者的影像学反应，尤其是在骨病变的情况下。在这种情况下，全身(WB)-DWI MRI对于评估转移性骨病、多发性骨髓瘤和淋巴瘤患者的治疗反应显示出(图6、图7)。最后，关于ADC在肿瘤评估中的预后/预测价值，ADC值较低通常与预后不良相关;尽管与大多数治疗方案的良好反应相关。一名接受化疗的52岁女性转移性乳腺癌患者(A)。b = 900 s/mm2的全身扩散加权倒置灰阶最大密度投影(MIP)图像，叠加彩色尺度下每个体素相关的ADC值在治疗前(左)和治疗一个周期后(右)。红色的体素代表未治疗的疾病或没有检测到反应的疾病。因此，黄色体素代表“可能”有反应的区域。绿色的体素的ADC值≥1500 μm2/s，表示这些体素“极有可能”对肿瘤细胞杀伤做出反应。肿瘤评估显示ADC值变化较大(ADC值≥1500 μm2/s时以绿色体素为主)，提示肿瘤坏死。b对直方图参数的详细ADC分析表明，肿瘤体积缩小，几个直方图参数(平均ADC、峰度等)改善，这些直方图参数在治疗期间由于广泛坏死而发生了显著变化(与图7相比)。
在肿瘤成像中，IVIM是一种无需使用造影剂的灌注增强技术。IVIM-metrics(主要是f)已被证明可用于肝脏、胰腺、乳腺、H&N、脑、肾、颈部和直肠肿瘤的诊断和表征。在临床实践中，IVIM在监测治疗反应(尤其是抗血管生成药物或血管靶向药物)方面也显示出良好的效果。峰度的临床应用主要集中在前列腺、乳腺、H&N、肺、肾和脑肿瘤。已发表的数据表明，与常规扩散参数相比，DKI可以提供更多的信息，并可能改善这些类型肿瘤的诊断和定性。迄今为止，扫描电镜在肿瘤评价中的应用有限。该技术应用的初步数据已经发表在前列腺癌、乳腺癌、宫颈癌、直肠癌、卵巢癌、H&N癌和胶质瘤上。影像学(特别是MRI)可以显示肿瘤成分。部分肿瘤具有特征性的影像学表现。例如，黑色素(顺磁性物质)缩短了T1弛豫时间，使黑色素瘤在T1加权图像上表现为高信号。MRI是评估脂肪含量、T1、T2或T2* mapping或MT的有用工具。MRI脂肪定量可以监测肿瘤患者的骨髓(BM)成分和治疗引起的BM变化。骨髓有不同的成分和血管形成(图5)。黄色骨髓主要由脂肪组成(>80%)，而红色正常红色骨髓或骨肿瘤浸润通常显示和增加的水百分比(正常红色骨髓水30-40%)。这些特征可能有助于转移性骨疾病患者的诊断或治疗反应评估。此外，每个生物组织根据其细胞和间质成分有一个T1和T2，或T2*弛豫时间。T1 mapping可以检测重要的组织特征，如水分过多(如水肿)、蛋白质沉积，以及是否存在其他改变T1的物质，如脂质或铁(出血、铁沉着)。定量T1 mapping需要一系列使用不同反转时间的图像来导出T1恢复曲线，得到以像素为单位描述弛豫值的图，以毫秒为单位。在肿瘤学中，关于肿瘤中使用T1值的研究证明，由于细胞外间隙增加，该参数比正常组织大。相反，低肿瘤T1值与坏死增加、低含水量和蛋白水平高相关。Native T1 mapping还可以作为肿瘤分级的体内生物标志物。在几个临床前模型中，治疗后T1有显著变化。T2 mapping在肿瘤学中的应用主要集中在前列腺癌。Sabouri等人已经证明了t2衍生参数(例如luminal water fraction)在癌症检测和分级中的可行性。外周带Gleason≥7的肿瘤T2值明显低于Gleason≤6的肿瘤，但这一参数本身不足以充分表征局灶性异常。这一特征的一种解释可能是正常前列腺组织与恶性腺体呈指状交错，降低了肿瘤与正常前列腺组织的对比度。最后，定量T2* mapping也可能是一种潜在的用于鉴别恶性肿瘤的方法。在这种情况下，T2* mapping在鉴别中、高级别PCa方面比ADC mapping显示出更高的诊断准确性，但在鉴别低级别PCa方面也显示出有限的价值。在乳腺癌中，与导管原位癌和高级别肿瘤相比，浸润性癌的T2*值明显更长。遗憾的是，基于T1、T2或质子密度指数的定量评估不能做出可靠的恶性肿瘤诊断。MT成像和化学交换饱和转移(chemical exchange saturation transfer, CEST)可以评估水以外分子的存在。MT可用于评估具有显著水-大分子相互作用的组织。该技术作为一种可能的评估前列腺、睾丸、直肠、乳腺和脑肿瘤的工具显示出有前景的结果(图8)。就其本身而言，CEST只是MT的一种。CEST可以通过与水交换的1H质子的存在来检测低浓度的分子，从而导致信号强度的降低。酰胺质子转移(Amide proton transfer, APT)成像是目前应用最广泛的CEST技术。APT成像对肿瘤的评估主要集中在脑部，但在脑部、乳腺、前列腺、胸部、H&N等部位，恶性肿瘤的APT值均高于正常组织和良性病变。APT值在恶性组和肿瘤分级之间也存在差异。8岁的高级别顶盖板胶质瘤患者(白色箭头)。分别于放化疗前(上行)和放化疗后(下行)获得增强后t1加权成像(+C)和磁化传递(MT)图像;(b)病灶对应的MT比值直方图如下所示。在1.5 T MR系统上，磁化传递采集由四组几何匹配的3D-GRE扫描组成:两个翻转角(4和24°)，有/没有MT脉冲(1.5 kHz偏移)。注意MT比率的降低(直方图见b)与治疗反应相关，伴有肿瘤大小和强化的轻微增加(a)[图片由尼尔P. Jerome博士，挪威科技大学提供]。能谱CT还可以进行物质鉴定(钙、脂肪等)和定量，提高肿瘤检测和定性[69]。例如，在这种情况下，Kosmala等人报道了材料特异性图像处理可能有助于识别骨髓肿瘤浸润[70]。
肿瘤的生物学已经不能简单地通过评价肿瘤细胞来理解，而必须包括肿瘤微环境(TME)对肿瘤发生的贡献。TME是实体瘤的一种复杂、异质性的主要组成部分。TME包括脱细胞成分(称为细胞外基质，ECM)和不同的增选细胞类型，包括癌症相关成纤维细胞、间充质细胞和免疫浸润。TME的非恶性细胞可占肿瘤负荷的50%。TME在促进实体瘤恶性进展和改变实体瘤细胞对治疗的反应方面发挥着重要作用。病理性TME通常表现为氧合不足(低氧)和酸中毒。目前已有多种影像学方法用于评估TME，但大多数仍处于临床前测试阶段。51岁胰腺癌患者的促结缔组织增生反应图像评估包括轴位脂肪抑制对比增强t1加权动态MR图像(DCE-MRI，左上)，时间/信号强度曲线分析(左下)，初始曲线下面积(iAUC)对应的参数图，以及轴位t2加权图像与高b值DWI的彩色编码图像的融合(fusion)，清楚地显示了一个进行性增强的低灌注肿块(曲线类型1，红色箭头)，在融合图像中肿瘤无限制性扩散。这些发现是继发于病灶内主要的纤维化。b组织学分析(H&E， × 20)证实有丰富的肿瘤促纤维组织增生反应(星号)和肿瘤细胞簇(箭头)
除了对肿瘤血管化的研究外，对肿瘤间质的影像学评价一直很少见。间质在肿瘤体积中占很大比例，与正常间质不同，表现为大量的成纤维细胞、ⅰ型胶原和纤维蛋白沉积以及明显的炎性细胞浸润。间质可能深刻影响肿瘤的影像学表现(图9)。例如，在胰腺癌中，肿瘤细胞可能只占肿瘤体积的10%，这与丰富的促纤维组织增生性间质有关。尽管这些肿瘤在组织学分析中通常表现为血管生成增加，但肿瘤的影像学表现被间质纤维化深深改变，这一特征解释了胰腺癌通常在动态对比增强成像技术的早期阶段表现为增强减弱，而在晚期阶段逐渐增强(图9)。肿瘤细胞和免疫细胞之间的相互作用参与了肿瘤的发生、发展、治疗抵抗和预后。此外，免疫治疗已成功应用于多种类型的肿瘤(尤其是高突变率的肿瘤)。迄今为止，在临床实践中，评估肿瘤浸润的免疫细胞和对免疫治疗的反应的经验有限，并且缺乏测量免疫细胞群行为的影像学工具，这阻碍了免疫治疗的优化和个体化。肿瘤乏氧导致治疗抵抗，加速肿瘤进展，对肿瘤患者的预后和生存产生负面影响。缺氧改变了基因表达模式，导致了更具有侵袭性的肿瘤表型。氧增强MRI，包括血氧水平依赖(blood oxygenation level dependent, BOLD)和组织氧水平依赖(tissue oxygen level dependent, TOLD)技术，以及基于米托咪唑类似物和铜与二乙酰基双(n4 -甲基硫代氨基酮)络合物(ATSM)的PET成像，可以无创性评估肿瘤氧合。不受控制的细胞增殖和无法形成正常的血管导致肿瘤内的血供受损和低氧张力。低氧激活适应性细胞反应和基因组不稳定性，促进肿瘤进展，并与不良预后和对不同治疗的耐药性相关，可能导致患者生存不良。目前公认的肿瘤乏氧主要有两种类型:(1)由于肿瘤血管的结构和功能异常导致肿瘤BF不足导致的急性(灌注相关)乏氧;(2)慢性乏氧，这是肿瘤学中最相关的类型。慢性缺氧的两种基本机制可以鉴别:扩散限制性缺氧(由肿瘤生长导致的氧扩散距离增加引起)和由于低效和有渗漏的微血管导致灌注受损引起的缺氧。BOLD-MRI对比是由于脱氧血红蛋白浓度的变化导致血液磁化率的变化。脱氧血红蛋白增加血液和周围组织中水的横向弛豫率(R2*)。这种磁化率的变化在血管周围产生了局部磁场，改变了MR图像上的信号强度(图10)。BOLD提供了肿瘤血氧指标，但对血管密度、血流、血细胞比容和pH值也很敏感。在其方面，TOLD MRI是基于T1加权对比和测量的R1 (=1/T1)对组织氧合也很敏感。18f -氟咪唑(18F-FMISO)是最主要的米托咪唑类似物，也是临床研究最广泛的PET乏氧生物标志物。FMISO在低氧条件下进入细胞，并以与局部pO2成反比的速率被捕获。与18F-FMISO相比，18F-FAZA是另一种肿瘤乏氧PET显像剂，具有更高的肿瘤/参考组织比值的优势。铜与ATSM配体(如64Cu-ATSM)的结合，似乎也有望成为PET显示肿瘤内乏氧程度的放射性示踪剂。在低氧条件下，不稳定的cooperative - atsm复合体可能会解离，导致其胞内捕获。
癌症的标志(在肿瘤发生和发展过程中获得的生物学特征)代表了肿瘤的关键特征。影像学技术具有独特的潜力来理解大部分这些肿瘤相关特征，包括代谢重编程、维持增殖信号和逃避生长抑制因子、抵抗细胞死亡和凋亡以及诱导血管生成。
细胞代谢的改变可促进恶性转化和肿瘤进展。肿瘤代谢表型影响肿瘤的预后和治疗，并可用于肿瘤成像。癌细胞的代谢改变包括细胞生长和增殖所需的能量和生物合成中间体的产生增加。包括MRSI、PET和SPECT成像在内的分子影像学技术可以评估肿瘤代谢谱的改变。在过去的十年中，已经开发出了许多很有前景的肿瘤特异性放射性示踪剂，并通过PET和SPECT评估了肿瘤代谢变化。放射性示踪剂代谢显像的生物学基础能量代谢的重编程是癌症的基本特征。首先发现的代谢表型是有氧糖酵解(Warburg效应)，通过这种效应，能量生成从氧化磷酸化转变为无氧糖酵解，即使在正常氧浓度下也是如此。2-[18F]-氟-2-脱氧-d -葡萄糖(FDG)是临床最常用的PET显像剂。FDG是一种葡萄糖类似物，可以通过葡萄糖转运蛋白(Glut)转运到细胞质中。恶性肿瘤比正常细胞具有更高的代谢率和表达更多的细胞膜Glut。这导致肿瘤细胞对FDG的摄取增加，形成了FDG- pet显像的基础。一般来说，高级别和低分化的肿瘤对FDG的摄取较高。由于生长速度的增加，恶性转化也与异常的合成代谢有关。新的放射性药物已经被开发出来，能够提供肿瘤生物合成代谢变化的更具体的肿瘤信息，包括细胞膜周转增加(胆碱[Cho]-PET)、氨基酸和蛋白质合成改变(蛋氨酸-PET)、核苷酸增加(氟胸腺嘧啶[FLT]-PET)和脂质合成增加(乙酸-PET)[84,95](图12)。此外，分子影像学可以评估肿瘤特异性代谢通路，如NETs中的多巴胺摄取和代谢。所有这些代谢信息可能导致更好的敏感性和特异性的肿瘤评估。影像技术在肿瘤生物学评估中有巨大的未来机遇，包括影像生物标志物和影像组学/影像基因组学的开发，多参数分析和人工智能的使用，以及诊疗。迄今为止，大多数研究都集中在验证从组织或血液样本中提取的生物标志物，这改善了患者分层和辅助肿瘤药物开发。影像学技术可以发展为临床有用的生物标志物，用于肿瘤评估和治疗反应的评估。影像学的优势在于其多功能性、广泛的可重复性、能够评估整个肿瘤负荷以及相对无创。当提取的数据将用于患者管理时，充分量化影像学生物标志物是至关重要的。在这种情况下，数据必须是可重现的，提取数据的技术必须标准化。生物标志物精确地完成了复杂的验证和鉴定过程。另一方面，近年来，由于技术的发展产生了大量的数据，成像技术得到了极大的发展。这些信息越来越复杂，可能提供预后价值，并可能揭示有意义的信息，为癌症诊断和治疗的决策支持。影像组学是指从医学图像中提取和定量分析肿瘤特征。影像基因组学研究影像特征与基因表达之间的关系。-组学方法是基于数值微积分和计算机科学方法，允许管理和分析每个样本和模态的大量变量。近年来，基于不同影像学技术的影像组学在许多不同类型肿瘤中的应用文献数量迅速增加。影像组学和影像基因组学方法在辅助肿瘤诊断、评估肿瘤侵袭性、疗效评估和预后评估等方面具有一定的临床应用价值。将(定量)影像数据与其他相关信息(临床、病理等)以及多组学(基因组学、蛋白质组学和代谢组学)整合起来，对于揭示肿瘤异质性以及为患者进行个体化医疗做出实时临床决策至关重要。然而，该过程仍需改进和规范，以实现临床常规采用。在这种情况下，计算机可能是评估肿瘤特征和评估治疗应答的有用工具。计算机可以学习(机器学习)，通过数学模型(算法)处理海量数据集(大数据)，提取有意义的模式(包括超越人类感知的模式)。机器也可以通过训练来纠正算法错误。机器学习算法是肿瘤计算机辅助诊断和决策支持系统的重要组成部分。肿瘤生物学的影像学表现和解释将需要计算模型来理解和预测导致影像学特征组合的复杂非线性动力学。3D打印也是一种新兴的基于计算机的技术，在肿瘤学研究、手术规划(使用患者器官的精确3D模型来实践操作)、设备设计和制造以及组织或器官替代方面可能有用。对多维成像数据集的分析也越来越需要对肿瘤表型进行成像。为了理解潜在的肿瘤生物学，必须探索不同技术获得的影像学特征之间的相关性。转移性和非转移性癌症在血管、生理和代谢特征方面存在显著差异。在这种情况下，高糖酵解活性和低灌注(血管-代谢不匹配)导致侵袭性肿瘤表型。最后，随着对癌症生物学理解的进步，诊断技术的发展，以及治疗选择的扩展，所有这些都促进了对癌细胞进行精确和特定靶向的个性化癌症治疗的概念。诊疗学是靶向诊断和治疗的系统整合。影像学可以选择治疗方案，并可以监测肿瘤生物学特性的后续变化。总之，在癌症患者治疗的各个阶段，临床影像学在评估广泛的生物学肿瘤特征和药物研发方面具有巨大的潜力。影像学技术还能够显示肿瘤的空间和时间异质性。在精准肿瘤学时代，临床影像学是癌症患者的基本决策工具。
