馬佳琪，肖玲清，李曉夫*

1 影像組學(xué)的概念及發(fā)展

影像組學(xué)一詞最早由荷蘭學(xué)者Lambin[1]在2012 年提出，其通過對醫(yī)學(xué)圖像中的信息進行高通量的定量提取、篩選，進而表達腫瘤特征的異質(zhì)性。2012年11月，Kumar等[2]對影像組學(xué)的定義進行了拓展，他們提出影像組學(xué)是指從電子計算機斷層掃描（computed tomography, CT）、正電子發(fā)射計算機斷層顯像（positron emission computed tomography, PET）或MRI等醫(yī)學(xué)影像中高通量地提取并分析大量高級且定量的影像學(xué)特征。這個理念在隨后的研究中被越來越多的學(xué)者改進與完善。2014年，Aerts等[3]進一步完善了影像組學(xué)方法，提出影像組學(xué)的工作流程，主要包括四個部分：圖像獲取、圖像的分割、特征提取和篩選（包括形態(tài)學(xué)特征、一階特征、二階特征、高階特征等）、數(shù)據(jù)的處理與分析并構(gòu)建預(yù)測和分類模型[4-5]。

近年來，影像基因組學(xué)技術(shù)發(fā)展較為迅速，其將影像組學(xué)圖像信息與基因突變數(shù)據(jù)進行整合，在指導(dǎo)腫瘤患者選擇不同治療方式、評估對化療和/或放療治療的敏感性、預(yù)測患者潛在耐藥性等方面顯示出極大的潛力[6-7]，對不同患者分類治療，提高患者的遠期生存率[8]。將影像組學(xué)和影像基因組學(xué)應(yīng)用于結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移（colorectal liver metastasis, CRLM）已成為近年來研究的熱點。

2 影像基因組學(xué)在預(yù)測CRLM基因突變中的進展

肝臟是結(jié)直腸癌（colorectal cancer, CRC）最常見的轉(zhuǎn)移器官[9]。15%～25%的CRC 患者在就診時就伴隨同步肝轉(zhuǎn)移[10]。CRC的發(fā)生、發(fā)展是許多因素共同作用的結(jié)果，除了外界因素的影響，CRC 的發(fā)生還與諸多基因突變有關(guān)，研究表明：APC、c-myc、RAS（KRAS 和NRAS）、p53、p16、DCC、MCC、DPC4、BRAF等基因均參與大腸黏膜上皮癌變。其中，KRAS基因突變在CRC患者中的發(fā)生率為35%～45%，BRAF 基因突變發(fā)生率為4.7%～8.7%,而BRAF 基因中的V600E 位點的突變幾乎占BRAF 基因突變的80%[11-13]。RAS和BRAF基因同時存在突變時會產(chǎn)生更為嚴重的不良預(yù)后，此類患者會在確診之后的一年內(nèi)死亡[14-15]。因此，準確識別此類患者的基因狀態(tài)顯得尤為重要。

近年來，影像組學(xué)在預(yù)測CRLM 基因突變中得到快速發(fā)展。影像組學(xué)特征聯(lián)合基因突變信息、患者臨床信息，可以更全面、準確地評估患者病情，進一步提高診斷效能。然而，預(yù)測驅(qū)動基因的突變狀態(tài)需要對獲取的樣本進行分析，傳統(tǒng)的方法是從術(shù)中或者活檢中獲取樣本進行病理學(xué)分析，這種方法有創(chuàng)，還會受到多種因素的影響，比如腫瘤異質(zhì)性、基因突變狀態(tài)的不一致性、腫瘤組織的無效性以及樣本量不足等[14]。與傳統(tǒng)的方法相比，基于MRI 的影像組學(xué)預(yù)測基因突變狀態(tài)并且針對多中心的不同腫瘤提供了臨床決策和額外的信息，這種方法可以提高MRI 在CRC 診斷中的價值并且可以更好地發(fā)現(xiàn)腫瘤分子表型的潛在差異[16]。利用影像組學(xué)預(yù)測CRLM基因突變可以避免由腸道蠕動導(dǎo)致的CRC 基因突變的偏差和低重復(fù)性，同時能確?；驙顟B(tài)的高度一致性[4,17-19]。Kawada等[20]研究發(fā)現(xiàn)基于PET/CT 的影像組學(xué)特征可以預(yù)測CRLM 患者的基因突變狀態(tài)，當(dāng)最大標準攝取值（maximum standard uptake value, SUVmax）截止值為13 或14 時，預(yù)測KRAS/BRAF 基因突變狀態(tài)的敏感度、特異度、準確率分別為74%、75%、75%。Granata 等[21]研究發(fā)現(xiàn)擴散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）-MRI 衍生的參數(shù)平均擴散峰度的標準差值（the standard deviation value of mean of diffusional kurtosis, MK STD）可以預(yù)測CRLM 患者的RAS 基因突變，其敏感度、特異度、準確性分別為72%、85%、79%。Gültekin等[22]研究發(fā)現(xiàn)與野生型KRAS 基因相比，伴有KRAS 基因突變的CRLM患者有更低的表觀擴散系數(shù)（apparent diffusion coefficient,ADC）和ADC 平均值。Granata 等[8]將K-鄰近算法與預(yù)測因子相結(jié)合去推斷RAS 基因突變，其敏感度、特異度、準確性分別為90%、67.8%、76.9%。Mao等[23]研究表明，與野生型KRAS相比，伴有KRAS 基因突變的CRLM 有更高的ΔSUVmax和滯留指數(shù)[retention index，RI（%）]，SUV值可以預(yù)測CRLM 患者存在KRAS突變狀態(tài)。Chen 等[24]發(fā)現(xiàn)在CRC 患者中TP53 和KRAS 突變與SUVmax和腫瘤最大攝取寬度的40%升高有關(guān)，進一步研究表明灰度共生矩陣對比度的增加與KRAS 突變之間存在相關(guān)性，TP53 突變與灰度運行長度矩陣中的低灰度強度值增加有關(guān)，而APC 突變與灰度級區(qū)域長度矩陣中的低灰度級區(qū)域強度值相關(guān)[25]。Oh等[26]發(fā)現(xiàn)與野生組相比，KRAS 突變組梯度濾波值和平均（和標準差）偏度顯著升高，中等質(zhì)地紋理特征的標準偏差較高，能夠區(qū)分突變型KRAS 和野生型KRAS。Shin 等[27]發(fā)現(xiàn)，基線直腸MRI 檢查時，腫瘤軸向與縱向長度之比越大，KRAS 發(fā)生突變的幾率就越高，兩者之間呈顯著正相關(guān)。Xu等[28]研究表明，與KRAS 野生型組相比，KRAS 突變組的六種紋理特征（均值、方差、偏度、熵、灰度不均勻性、游程長度不均勻性）的平均值顯著高于KRAS 野生型組。來自強度直方圖的特征，包括熵、標準差和偏度，與CRLM患者的KRAS突變和腫瘤分級相關(guān)[29]。以上研究均表明，影像組學(xué)特征在預(yù)測CRLM 的基因突變程度方面具有廣闊的研究前景，非侵入性獲取的腫瘤基因表達信息可以彌補傳統(tǒng)方法的不足，從而幫助臨床醫(yī)師對不同基因突變患者進行分類管理，為精準治療提供支持與幫助，使患者獲得更好的生存預(yù)后。

3 影像基因組學(xué)預(yù)測CRLM患者的預(yù)后

CRLM患者基因突變狀態(tài)與患者的預(yù)后和遠期生存密切相關(guān)。Modest等[30]和Souglakos等[31]研究表明，與野生型KRAS相比，伴有KRAS基因突變的CRLM患者有更為不良的無進展生存期（progression free survival, PFS）和總體生存率，BRAF和PK3CA基因突變也與更短的PFS和總體生存率相關(guān)。Deng等[32]研究表明伴有KRAS或者BRAF基因突變的晚期CRC患者有更短的無復(fù)發(fā)生存期（recurrence free survival, RFS）、無疾病生存期（disease free survival, DFS）[32]和復(fù)發(fā)后生存期（survival after recurrence, SAR）[33]。Margonis等[34]研究發(fā)現(xiàn)與KRAS 基因突變相比，BRAF V600E 突變與總體生存率和DFS有更強的相關(guān)性。

不同影像學(xué)標志物在CRLM 患者中的預(yù)測作用不同。對比增強CT（contrast-enhanced CT, CE-CT）影像組學(xué)分析可區(qū)分高級別和低級別CRC[35]。Badic等[36]研究表明，CRC中的平坦度、總熵、來自灰度級共生矩陣的熵（entropy of gray level co-occurrence matrix, GLCME）、灰度不均勻性等放射組學(xué)特征，聯(lián)合ABCC2 mRNA 水平、Ⅲ期腫瘤和淋巴結(jié)狀態(tài)，在Cox 單變量分析中與PFS 顯著相關(guān)；在多變量分析中，Ⅲ期腫瘤、ABCC2 mRNA 水平和GLCM E 是PFS 的獨立預(yù)后因素；而3D 表面積/體積比、平面度、逆差力矩、逆差等放射組學(xué)特征聯(lián)合ALDH1A1過表達可以作為總體生存率的預(yù)測因素，進一步的多變量分析表明，3D 表面積/體積比和ALDH1A1 是CRC 的獨立預(yù)后因素。Granata等[8]研究表明CE-MRI組學(xué)特征與K-鄰近算法相結(jié)合可以預(yù)測RAS基因的突變狀態(tài)，對患者進行預(yù)后危險分層。通過影像組學(xué)對于不同患者的預(yù)后程度進行預(yù)測，可以發(fā)現(xiàn)不同患者的組學(xué)特征存在差異，證明了其在預(yù)測預(yù)后方面具有明顯優(yōu)勢。由于患者的隨訪調(diào)查過程較長，組學(xué)技術(shù)在此過程中不斷進步與完善，組學(xué)特征的提取方法和技術(shù)可能較之前有細微差別，也會對最終的結(jié)果產(chǎn)生難以避免的影響。

4 影像基因組學(xué)預(yù)測CRLM治療敏感性

早期發(fā)現(xiàn)肝臟轉(zhuǎn)移灶并選擇合適的治療方法是改善CRLM遠期預(yù)后和總體生存率的關(guān)鍵。Starmans 等[37]研究表明，CT影像組學(xué)和機器學(xué)習(xí)特征可以預(yù)測CRLM 的腫瘤生長模式。CT影像組學(xué)特征可以表達CRLM患者肝轉(zhuǎn)移灶的腫瘤異質(zhì)性，可能有助于判斷治療前肝損害的分級[38]，根據(jù)肝損害程度的不同選擇合適的治療方法。CRLM 的治療方式包括化療、靶向治療、免疫治療、外科手術(shù)等。約20%～30%的CRLM 患者可以進行R0 期切除，超過80%的CRLM 患者無法行根治性手術(shù)治療，此類患者的5 年存活率接近于零[9]。對無法手術(shù)切除的CRLM，有必要檢測患者KRAS基因、NARS基因及BRAF基因狀況。利用影像組學(xué)的方法可以無創(chuàng)地檢測基因狀態(tài)，針對不同的基因狀態(tài)選擇對該基因治療敏感的方案，從而改善患者的預(yù)后效果。這就說明了影像組學(xué)在評價CRC 基因突變層面具有較廣闊的應(yīng)用前景。

在預(yù)測治療敏感性方面，不同的影像組學(xué)特征具有不同的預(yù)測能力，比如，RAS基因突變可以預(yù)測患者對抗表皮生長因子受體（epidermal growth factor receptor, EGFR）療法的耐藥性，在CRLM患者中高頻微衛(wèi)星不穩(wěn)定性可以指導(dǎo)免疫療法，使高頻微衛(wèi)星不穩(wěn)定型CRLM 患者從中獲益[39-40]。Dercle 等[41]回顧性分析了667例CRLM患者病例，比較了氟尿嘧啶，亞葉酸和伊立替康（5-fluorouracil leucovorin and irinotecan,FOLFIRI）加西妥昔單抗治療組與單獨FOLFIRI 治療組。使用隨機森林算法建立的四個放射組學(xué)特征模型（包括腫瘤的形狀、體積、對數(shù)熵、灰度差異矩陣對比度）用于預(yù)測抗EGFR 療法治療CRLM患者的敏感性，結(jié)果顯示影像組學(xué)特征在檢測治療敏感性方面優(yōu)于現(xiàn)有的生物標志物。腫瘤形狀和邊界銳度特征與總體生存率密切相關(guān)，同時發(fā)現(xiàn)影像組學(xué)特征可以作為總體生存率的過渡替代標志物并且被用來指導(dǎo)西妥昔單抗的持續(xù)治療決策。單克隆抗體藥物可以顯著提高CRC患者的預(yù)后，一些研究表明CRLM患者KRAS和NRAS基因突變與抗EGFR療法的耐藥性相關(guān)，而BRAF基因突變對EGFR療法只產(chǎn)生輕微耐藥性[42]。位于右半結(jié)腸的CRC 比左半結(jié)腸更容易發(fā)生BRAF 基因突變，這就導(dǎo)致發(fā)生在右半結(jié)腸的CRC更容易對抗EGFR療法產(chǎn)生耐藥性，具有不良預(yù)后[43-44]。Giannini等[45]研究發(fā)現(xiàn)差異方差和腫瘤的異質(zhì)性可以評估CRLM患者對HER2藥物治療的敏感性。對CRLM患者的基因突變狀態(tài)進行分析、根據(jù)KRAS基因突變狀態(tài)指導(dǎo)治療，同時也能鑒別出哪些患者可以從肝臟切除術(shù)中獲益更多[46]。影像組學(xué)特征可以預(yù)測CRLM患者的基因突變狀態(tài)，而基因突變狀態(tài)的改變可以預(yù)測患者對藥物治療的敏感性，兩者結(jié)合可以為臨床提供幫助。以上研究結(jié)果均表明影像組學(xué)在預(yù)測藥物治療CRLM的敏感性方面具有廣闊的發(fā)展前景。然而，藥物作用需要一定的時間和過程，在此過程中基因狀態(tài)的改變是否受其他外在因素的影響尚未可知。

5 小結(jié)與展望

影像組學(xué)作為一個多學(xué)科交叉的新興領(lǐng)域，將影像組學(xué)特征與基因組學(xué)信息結(jié)合指導(dǎo)CRLM 患者臨床精準治療，具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，影像組學(xué)和影像基因組學(xué)目前還處于初級發(fā)展階段，缺乏標準化定義和有效參考值，仍存在許多局限和不足之處。第一，由于圖像提取技術(shù)、不同機器掃描參數(shù)和重建參數(shù)等差異導(dǎo)致影像組學(xué)相關(guān)研究的重復(fù)性較低。第二，利用不同的圖像轉(zhuǎn)換技術(shù)或特征選擇方法對同一組影像組學(xué)數(shù)據(jù)進行分析時，可能會產(chǎn)生不同的結(jié)果。第三，對于感興趣區(qū)的選擇以及勾畫上，大部分研究還是通過人為手動完成，這不僅大大增加醫(yī)生的工作量，同時也存在一定的主觀性，影響后續(xù)的模型建立，從而導(dǎo)致研究結(jié)果的低重復(fù)性和相似性。第四，目前的研究還存在樣本量過小，以及多為單中心研究等問題。第五，對同一影像圖像進行處理時，不同的軟件之間也會有不同的參數(shù)選擇，這是因為影像組學(xué)目前還缺乏標準化定義和有效參考值。

綜上，影像組學(xué)技術(shù)可以預(yù)測CRLM 基因突變，結(jié)合基因組學(xué)信息，在CRLM 的診斷、預(yù)測預(yù)后、預(yù)測治療敏感性以及指導(dǎo)治療、改善患者的遠期預(yù)后和總體生存率等方面已經(jīng)顯示出巨大潛力。在未來的研究中，有待進行大樣本量、多中心以及多變量的深入研究，將更多的影像組學(xué)研究與腫瘤基因突變信息、臨床信息相結(jié)合，提高影像組學(xué)在臨床上的應(yīng)用率，使影像組學(xué)在CRLM患者的診療方面發(fā)揮出獨有優(yōu)勢。

作者利益沖突聲明：全部作者均聲明無利益沖突。