一个可解释的基于放射学的模型,使用敏感度加权成像来进行三级淋巴细胞结构在肝细胞癌中的非侵入性预测
Lizhen Liu1, Fen Gao1, Yiman Li1
17T Magnetic Resonance Translational Medicine Research Center, Department of Radiology, Southwest Hospital, Army Medical University (Third Military Medical University), Chongqing, People's Republic of China.
Journal of hepatocellular carcinoma
|October 6, 2025
概括
一个新的敏感度加权成像 (SWI) 放射学模型准确地预测肝细胞癌 (HCC) 中的内三级淋巴体结构 (iTLS). 该工具识别了可能受益于氨酸激酶抑制剂和免疫检查点抑制剂联合治疗的HCC患者.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 在瘤学瘤学.
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 内三级淋巴体结构 (iTLS) 是预测肝细胞癌 (HCC) 的预后和免疫治疗反应的关键生物标志物.
- 需要用于检测iTLS的非侵入性方法来指导临床决策.
研究的目的:
- 开发和验证一种可解释的基于敏感度加权成像 (SWI) 的放射学模型,用于预测HCC的iTLS.
- 评估放射学模型与患者的治疗结果和治疗反应的临床相关性.
主要方法:
- 分析了477名手术前SWI数据的HCC患者的回顾性队列.
- 从SWI提取了放射学特征,并使用五种机器学习算法构建了模型.
- 最佳模型 (随机森林) 的性能 (AUC) 和可解释性 (SHAP) 被评估,并进行了生存分析.
主要成果:
- 基于SWI的随机森林放射学模型在独立验证队列中获得了0.771的AUC,超过了放射学模型.
- 关键的放射学特征如logarithm_firstorder_Minimum和指数_glszm_ZoneEntropy显著预测了iTLSs的积极性 (iTLSs+).
- iTLSs+预测与改善的复发时间 (TTR) 相相关,特别是在接受氨酸激酶抑制剂-免疫检查点抑制剂 (TKI-ICI) 治疗的患者中.
结论:
- 基于SWI的放射学模型提供了一种非侵入性的方法来预测HCC中的iTLS.
- 该模型可以识别可能从TKI-ICI治疗中受益的HCC患者,从而有可能改善治疗选择.
- 开发的模型显示了将其整合到HCC管理的临床决策工作流程中的希望.
