头癌的放射性外节延伸:当前的证据和成像检测和预后影响的挑战
Nivedita Chakrabarty1, Abhishek Mahajan2,3
1Department of Radiodiagnosis, Tata Memorial Centre, Advanced Centre for Treatment, Research and Education in Cancer (ACTREC), Homi Bhabha National Institute (HBNI), Mumbai, Maharashtra, 400012, India.
BJR open
|September 22, 2025
概括
外节延伸 (ENE) 是头癌 (HNC) 的关键预后因素. 本综述检查了用于分期和治疗计划的放射性ENE分级系统,当病理评估是不可能的.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 癌症的分期 癌症的分期
背景情况:
- 外节延伸 (ENE) 是头癌 (HNC) 的显著不良预后指标.
- 它的存在要求辅助化疗或放射治疗,并导致它被纳入第八届AJCC TNM分期.
- 病理性ENE评估仅限于经过手术治疗的病例,其他病例需要基于成像的评估.
研究的目的:
- 在全球范围内提出的放射/成像ENE (rENE/iENE) 分级系统进行全面审查.
- 评估使用rENE/iENE用于HNC分期,分级,预后和治疗的证据和挑战.
- 讨论rENE/iENE在管理HNC,包括甲状腺癌的未来范围.
主要方法:
- 系统审查关于头癌的放射性ENE分级的文献.
- 对关于rENE/iENE在临床决策中的有用性现有证据的分析.
- 简要讨论人工智能在预测rENE/iENE中的应用.
主要成果:
- 放射性ENE分级越来越受到认可,并纳入分期系统,例如第9版AJCC TNM用于鼻癌.
- 通过基线成像帮助患者咨询和辅助治疗计划,了解ENE状态.
- 在不同成像模式和HNC子站点中标准化和验证rENE/iENE存在挑战.
结论:
- 放射性ENE评估对于管理HNC患者至关重要,特别是那些没有接受手术的患者.
- 需要进一步的研究和标准化,以优化rENE/iENE在临床实践中的使用.
- 人工智能有望提高rENE/iENE预测的准确性.


