放射组学分析基线计算机断层扫描以预测接受可切除结直肠癌肝转移治疗患者的肿瘤学结果

目的 本研究的目的是确定并比较预治疗临床风险评分（CRS）、基于计算机断层扫描（CT）的放射组学模型及其组合在预测结直肠癌肝转移患者复发时间（TTR）和疾病特异性生存（DSS）方面的表现。方法 我们回顾性分析了一个前瞻性维护的241名接受全身化疗和手术治疗的结直肠癌肝转移患者的注册数据。从基线的预治疗增强CT影像中提取放射组学特征。对于多发转移病例，我们研究了多种聚合策略。通过特征选择方法导出放射组学特征。基于放射组学特征单独或与CRS结合开发了随机生存森林（RSF）和神经网络生存模型（DeepSurv）以预测TTR和DSS。利用生存模型的预测，训练分类模型以预测18个月内的TTR和3年内的DSS。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估分类性能。结果 在TTR预测中，CRS的协调指数（95%置信区间）为0.57（0.57–0.57），与CRS结合的RSF为0.61（0.60–0.61），与CRS结合的DeepSurv为0.70（0.68–0.73）。在DSS预测中，CRS的协调指数为0.59（0.59–0.59），与CRS结合的RSF为0.57（0.56–0.57），与CRS结合的DeepSurv为0.60（0.58–0.61）。在TTR分类中，CRS的AUC为0.33（0.33–0.33），放射组学特征单独为0.77（0.75–0.78），DeepSurv评分单独为0.58（0.57–0.59）。在DSS分类中，CRS的AUC为0.61（0.61–0.61），放射组学特征为0.57（0.56–0.57），DeepSurv评分单独为0.75（0.74–0.76）。结论 基于放射组学的生存模型在TTR预测方面优于CRS。更准确的、非侵入性和早期的患者结果预测可能有助于减少对无效但有毒的化疗或高风险大肝切除术的暴露。