孔潔 祝淑釵 劉志坤 時高峰 劉洋 張鈞 任嘉梁

同步放化療是中晚期食管癌的標(biāo)準(zhǔn)治療手段[1]，局部復(fù)發(fā)仍然是食管癌治療的主要失敗模式[2]，而且一旦復(fù)發(fā)，生存時間僅為3～10 個月[3-4]。如何降低復(fù)發(fā)及轉(zhuǎn)移是目前食管癌治療中亟需解決的問題[5]。腫瘤異質(zhì)性導(dǎo)致即便處于同一分期的患者復(fù)發(fā)也存在較大差異[6]。準(zhǔn)確量化腫瘤內(nèi)在異質(zhì)性，從而在高風(fēng)險患者中采取更為積極的治療策略如放化療聯(lián)合靶向治療、免疫等治療等，對于提高局部控制、延長生存至關(guān)重要[7]。

影像組學(xué)技術(shù)通過從傳統(tǒng)影像資料中獲取定量影像學(xué)數(shù)據(jù)，與腫瘤的生物學(xué)行為結(jié)合起來，達(dá)到精準(zhǔn)診療的目的。目前影像組學(xué)的臨床研究多集中在治療療效的預(yù)測上[8-9]，在預(yù)測食管癌患者放療后原發(fā)病灶局部復(fù)發(fā)風(fēng)險方面鮮有研究。為探尋食管鱗癌患者臨床因素、影像組學(xué)特征與食管癌放療后局部控制之間的關(guān)系，本研究在患者放療前后進(jìn)行增強(qiáng)CT 掃描，篩選具有臨床價值的放射學(xué)特征，并與臨床參數(shù)結(jié)合建立數(shù)學(xué)模型，評價該模型對食管鱗狀細(xì)胞癌患者放療后原發(fā)病灶局部控制的預(yù)測價值。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

分析2016 年7 月至2017 年12 月河北醫(yī)科大學(xué)第四醫(yī)院收治的Ⅰ～Ⅳa 期食管癌患者218 例，其中男性149 例，女性69 例，中位年齡67（37～84）歲。放療前病變長度1.0～12.0 cm，中位長度為5.0 cm，全部病例治療前均接受電子胃鏡、食管鋇餐造影及胸部增強(qiáng)CT 掃描和腹部超聲或CT 檢查，參考美國癌癥聯(lián)合會（AJCC）2018 年分期標(biāo)準(zhǔn)[10]。病理類型均為鱗狀細(xì)胞癌?；颊呔谥委熐昂炇鹬橥鈺?。

入組標(biāo)準(zhǔn)：病理證實(shí)的食管鱗狀細(xì)胞癌患者，卡氏評分≥70 分，接受根治性三維適形或調(diào)強(qiáng)放療，治療前臨床相關(guān)檢查除外遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移及放化療禁忌。

排除標(biāo)準(zhǔn)：1）有遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的患者；2）患者臨床病理信息不完整；3）CT 圖像上存在圖像偽影或腫瘤體積過小無法識別，導(dǎo)致可視化質(zhì)量差；4）既往有其他惡性腫瘤患者。

納入研究的218 例食管鱗狀細(xì)胞癌患者中，訓(xùn)練組和驗(yàn)證組患者在年齡、病變部位、病變長度、病變最大層面管壁厚度、局部外侵、鎖骨上是否淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、TNM 分期、是否化療、是否同期化療、放療劑量、放療后原發(fā)病灶近期療效等未見明顯統(tǒng)計學(xué)差異（P＞0.05，表1），具有可比性。

表1 一般臨床因素特征在兩組間的分布情況

表1 一般臨床因素特征在兩組間的分布情況 （續(xù)表1）

1.2 方法

1.2.1 放射治療 所有患者均接受放射治療，靶區(qū)包括食管癌原發(fā)灶及區(qū)域淋巴結(jié)，全組處方劑量50.0～66.0 Gy，中位劑量60.0 Gy，單次劑量1.8～2.2 Gy。

1.2.2 化學(xué)治療 90 例食管癌患者接受1～2 個周期的同期化療，主要方案為FP（順鉑12.5 mg/m2×5 d 或25 mg/m2×3 d，5-FU 450～500 mg/m2×5 d）或TP（紫杉醇135 mg/m2，d1，順鉑25 mg/m2，d2、3、4，28 d為1 個周期，第l、5 周給予）。

1.2.3 CT 圖像獲取 所有患者在接受治療前、放療結(jié)束后1 個月內(nèi)均需要行胸部或頸胸部增強(qiáng) CT 掃描（西門子公司第二代SOMATOM Definition Flash CT掃描儀、SOMATOM Sensation Open CT 掃描儀）。增強(qiáng)掃描采用高壓注射器經(jīng)肘前靜脈團(tuán)注非離子型碘劑（碘海醇、碘比醇，濃度350 mg/mL，注射量 1.5～2 mL/kg，注射速率3 mL/s），延遲時間25 s 行動脈期掃描。掃描參數(shù)：管電壓為120 kV，管電流為110 mAs，螺距為0.2，掃描矩陣設(shè)定為512×512，常規(guī)掃描層厚5.0 mm，標(biāo)準(zhǔn)算法重建，重建層厚為1.0 mm?？v隔窗窗寬350 HU，窗位40 HU，肺窗窗寬1 200 HU，窗位-600 HU。圖像預(yù)處理采用歸一化方法來減小圖像采集協(xié)議之間的差異，首先圖像被重采樣為1 mm×1 mm×1 mm 體素大小，然后設(shè)定binwith 為25 進(jìn)行灰度離散化。

1.2.4 CT 圖像分割 將218 例患者的增強(qiáng)CT 圖像導(dǎo)入至3D Slicer 軟件（4.8.1 版本），由1 位有5 年以上臨床工作經(jīng)驗(yàn)的主治醫(yī)師獨(dú)立勾畫食管原發(fā)腫瘤感興趣區(qū)（region of interest,ROIs），腔內(nèi)空氣、腔內(nèi)造影劑、腔旁腫瘤壞死、食管周圍脂肪及肉眼可見的腫瘤附近的血管應(yīng)從ROI 中移除，判定標(biāo)準(zhǔn)為衰減值低于-50 HU 和超過300 HU 的區(qū)域。主治醫(yī)師勾畫全部腫瘤ROI，1 名主任醫(yī)師隨機(jī)選擇40 例勾畫腫瘤ROI。

1.2.5 影像組學(xué)特征提取及篩選 采用Python 程序包 Pyradiomics 1.2.0 提取ROI 的影像組學(xué)特征。本研究總共收集了7 個類別的影像學(xué)特征，包括18 個一階特征、14 個形態(tài)學(xué)特征、24 個灰度共生矩陣特征（gray level co-occurrence matrix features，GLCM）、16個灰度區(qū)域矩陣特征（gray level size zone matrix features，GLSZM）、16 個灰度游程長度矩陣特征（gray level run length matrix features，GLRLM）、14 個灰度依賴矩陣（gray-level dependence matrix，GLDM）和5個鄰域灰度差矩陣（neighborhood gray-tone difference matrix，NGTDM）。首先采用組間相關(guān)系數(shù)（intraclass correlation coefficient，ICC）分析2 名醫(yī)師勾畫的訓(xùn)練組腫瘤ROI 提取影像組學(xué)特征結(jié)果的一致性，選擇重復(fù)性好（ICC＞0.75）的特征，而后以食管癌放療后局部復(fù)發(fā)作為終點(diǎn)事件在訓(xùn)練組采用最小絕對值收斂和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）進(jìn)行降維，按照赤池信息準(zhǔn)則（Akaike information criterion,AIC）選擇AIC 值最小的特征集。

1.2.6 食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存模型的建立及驗(yàn)證 分別采用Kaplan-Meier 法和Cox 回歸對食管癌放療后原發(fā)病灶復(fù)發(fā)的影響因素進(jìn)行單因素和多因素分析，建立預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)的預(yù)測模型。ROC 曲線評估影像組學(xué)列線圖模型預(yù)測食管癌患者放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的效能；校正曲線評估影像組學(xué)列線圖模型的擬合度；C-index 量化影像組學(xué)列線圖模型的鑒別能力；決策曲線評價影像組學(xué)列線圖模型的臨床價值。根據(jù)預(yù)測模型篩選食管癌患者放療后原發(fā)病灶復(fù)發(fā)的高危組、低危組，比較不同亞組食管癌患者放療后原發(fā)病灶復(fù)發(fā)的差異。

1.2.7 隨訪和觀察終點(diǎn) 隨訪截至2022 年6 月10日。主要是通過電話隨訪，查閱患者再次住院病歷或門診復(fù)查結(jié)果等。

1.3 統(tǒng)計學(xué)分析

采用R 軟件和SPSS 25.0 進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析。計量資料若滿足正態(tài)分布采用兩個獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，若不滿足采用秩和檢驗(yàn)，計數(shù)資料采用χ2檢驗(yàn)。Kaplan-Meier 法計算生存率，Cox 比例風(fēng)險模型多因素預(yù)后分析。以P＜0.05 為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 食管癌患者放療后原發(fā)病灶復(fù)發(fā)情況

218 例食管癌患者均獲得隨訪。截至末次隨訪時間，訓(xùn)練組中局部復(fù)發(fā)53 例（34.6%），驗(yàn)證組中19 例（29.2%）。訓(xùn)練組患者1、3、5 年無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存為75.8%、68.0%、65.2%，驗(yàn)證組患者為80.0%、72.3%、72.3%，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（χ2＝0.577，P=0.447）。在訓(xùn)練組中單因素分析顯示病變長度、椎前軟組織受侵、TNM 分期、放療后近期療效與食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存相關(guān)（P＜0.05，表2）。

表2 單因素分析食管癌患者一般臨床特征與無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的關(guān)系 例(%)

表2 單因素分析食管癌患者一般臨床特征與無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的關(guān)系 （續(xù)表2）

2.2 食管癌放療后原發(fā)病灶局部復(fù)發(fā)相關(guān)的放射學(xué)標(biāo)簽的建立及驗(yàn)證

從CT 圖像中共提取1 037 個影像組學(xué)特征。使用LASSO-Cox 回歸分析最終選出6 個最具意義的影像組學(xué)特征，其中放療前2 個，放療后4 個。建立預(yù)測食管癌患者放療后無復(fù)發(fā)生存的放射學(xué)標(biāo)簽，結(jié)果如下：Radiological=-0.500*Bef_wavelet.LHL_firstorder_maximum -0.290*Bef_wavelet.HLL_glcm_Correlation+0.276*Aft_log.sigma.3.0mm.3D_glszm_Graylevel-NonUniformity+0.675*Aft_wavelet.LHL_gldm_Large DependenceLowGrayLevelEmphasis+0.722*Aft_wave let.LHH_glszm_LowGrayLevelZoneEmphasis +0.544*Aft_wavelet.HHH_gldm_SmallDependenceEmpha。

ROC 曲線評價放射學(xué)標(biāo)簽預(yù)測放療后無原發(fā)病灶局部復(fù)發(fā)生存的AUC 在訓(xùn)練組和對照組分別為0.758（95%CI：0.683～0.833），0.728（95%CI：0.592～0.865，圖1）。C-index 值分別為0.709（95%CI：0.561～0.823）和0.695（95%CI：0.449～0.864）。

圖1 ROC 評估不同模型預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的性能

將放射學(xué)標(biāo)簽得分＜-0.22 分歸為低危組，得分≥-0.22 分歸為高危組，低危組患者放療后1、3、5 年的無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存率分別為98.15%、92.60%、61.11%，高危組患者為66.67%、54.55%、31.31%，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（HR=9.037，95%CI：3.258～25.069，P＜0.000 1，圖2A）。同樣在驗(yàn)證組中，低危組患者放療后1、3、5 年的無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存優(yōu)于高危組患者（HR=3.350，95%CI：0.975～11.512，P=0.041，圖2B）。

圖2 根據(jù)放射學(xué)標(biāo)簽得分對訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中高風(fēng)險和低風(fēng)險患者無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的風(fēng)險分析

2.3 食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的影像組學(xué)列線圖模型建立

單因素分析結(jié)果顯示：病變長度、椎前軟組織受侵、TNM 分期、放療后近期療效、放射學(xué)標(biāo)簽是影響食管癌放療后無局部復(fù)發(fā)生存的相關(guān)因素（P＜0.05），多因素分析顯示病變長度、放射學(xué)標(biāo)簽為食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的獨(dú)立影響因素。影像組學(xué)列線圖模型=0.517×病變長度+0.959×放射學(xué)標(biāo)簽（圖3）。

圖3 根據(jù)訓(xùn)練組數(shù)據(jù)建立的預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的模型列線圖

同樣，將影像組學(xué)列線圖模型得分＜0.55 歸為低危組，≥0.55 歸為高危組，低危組患者放療后1、3、5 年的無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存率為85.86%、81.82%、49.49%，優(yōu)于高危組患者的62.96%、42.59%、27.78%[HR=3.934(2.250～6.880)，P＜0.000 1，圖4A]。同樣在驗(yàn)證組得到類似的結(jié)論（圖4B）。

圖4 根據(jù)影像組學(xué)列線圖預(yù)測模型對訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中高風(fēng)險和低風(fēng)險組患者無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存風(fēng)險的分析

2.4 預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的影像組學(xué)列線圖模型評價

ROC 曲線評價影像組學(xué)列線圖模型預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的AUC 在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組分別為0.775（95%CI：0.701～0.850）和0.740(95%CI：0.602～0.878，圖1）。C-index 分別為0.722 (95%CI:0.575～0.833)和0.707（95%CI：0.460～0.872，表3）。校準(zhǔn)曲線結(jié)果提示影像組學(xué)列線圖模型預(yù)測的無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存與實(shí)際觀測值之間有較好的擬合優(yōu)度（P均＞0.05，圖5）。決策曲線分析顯示影像組學(xué)列線圖模型預(yù)測食管癌患者無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的效能優(yōu)于放射學(xué)標(biāo)簽（圖6）。

表3 臨床因素特征模型、放射學(xué)標(biāo)簽、和影像組學(xué)列線圖型的C-index

圖5 預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存影像組學(xué)列線圖模型在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組的校準(zhǔn)曲線

圖6 不同模型的決策曲線分析

3 討論

國內(nèi)外指南推薦放化療為中晚期食管癌的標(biāo)準(zhǔn)治療手段[11]。盡管現(xiàn)代放射治療技術(shù)的進(jìn)步、化療藥物的更新使得食管癌的療效取得明顯進(jìn)步，但是食管原發(fā)病灶局部高復(fù)發(fā)率仍然是其主要的特點(diǎn)[1]。如何降低食管癌放化療后局部復(fù)發(fā)或轉(zhuǎn)移成為臨床實(shí)踐中的焦點(diǎn)問題。因此，本研究旨在尋找更加有效的預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的相關(guān)標(biāo)記物，及時發(fā)現(xiàn)高復(fù)發(fā)風(fēng)險的患者，為采取積極的干預(yù)措施提供參考。

本研究根據(jù)食管癌患者放療前后的增強(qiáng)CT 圖像，篩選放射組學(xué)特征，建立預(yù)測食管癌患者放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的放射學(xué)標(biāo)簽，模型包含6 個放射組學(xué)特征，其中5 項(xiàng)為紋理特征，為評估食管癌放療后原發(fā)病灶局部復(fù)發(fā)提供了腫瘤異質(zhì)性的信息。影像組學(xué)特征在臨床研究中的價值已經(jīng)在多瘤種進(jìn)行了探討[12-17]。Shen 等[16]通過提取食管癌術(shù)前CT 圖像特征預(yù)測食管癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)，結(jié)果表明有13 項(xiàng)影像組學(xué)特征與淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移顯著相關(guān)。Zhang 等[18]篩選出11 項(xiàng)影像組學(xué)特征與鼻咽癌的局部控制顯著相關(guān)。在本研究中6 個影像組學(xué)特征建立的放射學(xué)標(biāo)簽在預(yù)測食管癌放療后的無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存取得不錯的結(jié)果，C-index 在訓(xùn)練組為0.709，驗(yàn)證組為0.695，根據(jù)放射組學(xué)標(biāo)簽值高低分為高危組和低危組，低危組患者放療后的5 年的無原發(fā)病灶局部復(fù)發(fā)生存明顯高于高危組患者。

雖然影像組學(xué)特征對預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存具有不錯的性能，但臨床特征也是食管癌局部復(fù)發(fā)的重要影響因素[19]，若將二者結(jié)合或許能夠進(jìn)一步提高預(yù)測效能。本研究結(jié)果充分肯定了最初的假設(shè)，ROC 曲線分析結(jié)合放射組學(xué)特征和臨床特征的影像組學(xué)列線圖模型的AUC 值在訓(xùn)練組為0.775，驗(yàn)證組為0.740，較單純的放射學(xué)標(biāo)簽有更好的預(yù)測效能。

本研究所建立的影像組學(xué)列線圖模型無論在訓(xùn)練組還是驗(yàn)證組均優(yōu)于放射學(xué)標(biāo)簽。根據(jù)最大選擇秩統(tǒng)計量的原則，影像組學(xué)列線圖模型預(yù)測食管癌放療后無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存的最佳分界點(diǎn)為0.55，以此標(biāo)準(zhǔn)將患者分為高危組和低危組，高危組患者5 年無原發(fā)病灶復(fù)發(fā)生存率明顯低于低危組患者，即放射學(xué)標(biāo)簽聯(lián)合臨床因素時，可以獲得一個更全面的模型。校準(zhǔn)曲線和決策曲線分析為評估模型效能重要參考指標(biāo)[20-21]，本研究結(jié)果表明影像組學(xué)列線圖模型在預(yù)測食管癌患者放療后原發(fā)病灶局部復(fù)發(fā)風(fēng)險方面優(yōu)于其他模型，有潛在優(yōu)勢和應(yīng)用前景。

本研究為回顧性研究，雖然病例資源充足，但單中心分析結(jié)果的代表性有限，存在偏倚，需要多中心的更大數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性和效能；部分患者復(fù)發(fā)的確切時間由于存在回憶偏倚，使結(jié)果受到一定影響。

總體來講，作為解決食管癌放化療后局部復(fù)發(fā)問題的前期嘗試，本研究結(jié)果初步證明，從食管癌患者的增強(qiáng)CT 中提取影像組學(xué)特征聯(lián)合重要的臨床高危因素，在預(yù)測食管癌放療后局部復(fù)發(fā)方面具有很大潛力和應(yīng)用前景。