任歡歡，劉代洪，黃俊浩，張久權(quán)

作者單位：重慶大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院影像科，重慶 400030

0 前言

鼻咽癌具有顯著的地理分布特點(diǎn)，在中國(guó)南部和東南亞尤為常見(jiàn)[1]。超過(guò)75%的新診斷病例處于局部晚期[2]。對(duì)多數(shù)Ⅲ～Ⅳ期的鼻咽癌患者，同步放化療是主要治療方式，在此基礎(chǔ)上聯(lián)合誘導(dǎo)化療有利于進(jìn)一步降低失敗風(fēng)險(xiǎn)[3-5]。即便如此，由于對(duì)某些治療不敏感，部分局部晚期鼻咽癌患者仍可能發(fā)生局部控制失敗（即殘留或復(fù)發(fā)）[6]，故早期治療反應(yīng)與個(gè)體化治療計(jì)劃密切相關(guān)。目前，實(shí)體瘤療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（RECIST 1.1）作為臨床療效評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)，不能提供定量的預(yù)測(cè)指標(biāo)[7]，且因其為一種回顧性的評(píng)價(jià)方法，故存在一定的滯后性[8]。鼻咽癌的治療決策和預(yù)后高度依賴于腫瘤-淋巴結(jié)-轉(zhuǎn)移（tumor-node-metastasis,TNM）分期系統(tǒng)，但它只能反映解剖信息，無(wú)法提供腫瘤微觀狀態(tài)及患者整體腫瘤負(fù)荷的信息。因此，及時(shí)評(píng)估療效及預(yù)測(cè)預(yù)后可幫助醫(yī)生優(yōu)化治療方案，提高患者生存率，并改善生活質(zhì)量[9]。

多參數(shù)MRI可提供腫瘤的解剖、功能和代謝信息，為臨床指導(dǎo)鼻咽癌治療決策提供有力依據(jù)[10]。此外，基于MRI 數(shù)據(jù)通過(guò)人工智能方法建立的模型亦為準(zhǔn)確、高效、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)療效及預(yù)測(cè)預(yù)后提供可能[11]。但目前關(guān)于全面評(píng)估鼻咽癌患者誘導(dǎo)化療或誘導(dǎo)化療聯(lián)合同步放化療后的療效及生存預(yù)后的內(nèi)容尚未報(bào)道。本文系統(tǒng)梳理了多參數(shù)MRI在鼻咽癌療效及預(yù)后評(píng)估中的應(yīng)用進(jìn)展，并對(duì)未來(lái)研究方向進(jìn)行展望，以期為鼻咽癌療效及預(yù)后預(yù)測(cè)精準(zhǔn)評(píng)估提供幫助。

1 多參數(shù)MRI對(duì)鼻咽癌療效的評(píng)估

調(diào)強(qiáng)放療合并誘導(dǎo)或同步化療使鼻咽癌患者獲得顯著的生存益處，但仍有患者對(duì)治療不敏感，從而延誤治療時(shí)間，增加醫(yī)療負(fù)擔(dān)，故需要對(duì)治療反應(yīng)進(jìn)行及時(shí)評(píng)價(jià)。目前主要參照RECIST 1.1在治療后進(jìn)行療效評(píng)價(jià)[8]，但無(wú)法在早期指導(dǎo)治療，只有治療前的療效預(yù)測(cè)才可對(duì)治療方案及時(shí)優(yōu)化。

1.1 對(duì)誘導(dǎo)化療的療效評(píng)估

在根治性放療前給予誘導(dǎo)化療，已被證明是減少局部晚期鼻咽癌治療失敗的有效方法[12]，但部分患者可能對(duì)誘導(dǎo)化療不敏感，另外誘導(dǎo)化療可能帶來(lái)顯著副反應(yīng)，降低患者依從性，進(jìn)而削弱療效[12]，故治療前若能篩選出適合誘導(dǎo)化療方案的患者，將具有重要意義。

既往研究根據(jù)RECIST 1.1將局部晚期鼻咽癌患者誘導(dǎo)化療后的療效分為有效組（完全緩解、部分緩解）及無(wú)效組（疾病穩(wěn)定、疾病進(jìn)展），基于不同類型基線數(shù)據(jù)及建模方法探索MRI 技術(shù)在療效預(yù)測(cè)中的作用。PIAO 等[13]基于增強(qiáng)MRI 的組學(xué)特征建立預(yù)測(cè)模型，在驗(yàn)證集中ROC 曲線下面積（area under the curve, AUC）為0.905，且該模型的敏感度及特異度均較高。因部分臨床信息亦可為預(yù)測(cè)療效提供重要依據(jù)，故有研究聯(lián)合治療前MRI常規(guī)圖像和臨床因素共同建立預(yù)測(cè)模型。JIANG等[14]的研究基于以上兩類數(shù)據(jù)構(gòu)建了列線圖模型，其效能優(yōu)于TNM分期和僅基于MRI 組學(xué)特征的模型，并且研究者制作在線網(wǎng)頁(yè)，方便臨床應(yīng)用?；谂c上述相同的數(shù)據(jù)類型，LIAO等[15]則用逆向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型，發(fā)現(xiàn)該模型比列線圖模型效能高，提示機(jī)器學(xué)習(xí)可以更好地融合不同類型數(shù)據(jù)，建立非線性模型。除以上基于常規(guī)MRI參數(shù)的研究，也有研究用功能MRI的定量參數(shù)反映誘導(dǎo)化療的療效。ZHAO等[16]聯(lián)合擴(kuò)散加權(quán)成像、擴(kuò)散峰度成像、體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)擴(kuò)散加權(quán)成像（intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging,IVIM-DWI）及動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI 的定量參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)療效，結(jié)果發(fā)現(xiàn)誘導(dǎo)化療后擬合了4 個(gè)參數(shù)[治療前表觀擴(kuò)散系數(shù)（apparent diffusion coefficient, ADC）、平均擴(kuò)散系數(shù)、平均峰度及真擴(kuò)散系數(shù)]的新預(yù)測(cè)因子AUC 高達(dá)0.912，但相比于該預(yù)測(cè)因子，治療前ADC值的效能雖略低（AUC=0.885），但其測(cè)量更快速，便于廣泛應(yīng)用。

以上研究證實(shí)常規(guī)的MRI 圖像及臨床資料均可為誘導(dǎo)化療的療效評(píng)估提供重要信息，建立的傳統(tǒng)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型均比單獨(dú)的腫瘤分期對(duì)療效評(píng)價(jià)的效能更高且泛化性更好，但機(jī)器學(xué)習(xí)可能更適合建立復(fù)雜模型；同時(shí)功能MRI數(shù)據(jù)亦可為療效評(píng)估提供附加信息。

1.2 對(duì)同步放化療或誘導(dǎo)化療加同步放化療的療效評(píng)估

局部晚期鼻咽癌患者在誘導(dǎo)化療后就進(jìn)入同步放化療階段，盡管多數(shù)患者可從中獲益，但仍有30%的患者因腫瘤的異質(zhì)性而療效欠佳[1,3,17]，故若能預(yù)測(cè)同步放化療后療效即可早期選擇適宜患者，減少不適宜患者的醫(yī)療負(fù)擔(dān)和不良反應(yīng)[18]。

研究發(fā)現(xiàn)MRI 檢查的各種圖像或定量參數(shù)均可對(duì)放化療后鼻咽癌患者的療效進(jìn)行評(píng)估。有研究根據(jù)放化療結(jié)束后6 個(gè)月的MRI 表現(xiàn)判斷治療反應(yīng)（分為完全緩解組和非完全緩解組），研究者僅基于IVIM-DWI 的組學(xué)特征建立預(yù)測(cè)模型[19]。另有研究結(jié)合IVIM-DWI與臨床特征（臨床分期、年齡、性別、EB病毒DNA）建立預(yù)測(cè)鼻咽癌治療反應(yīng)的列線圖[20]。除擴(kuò)散加權(quán)成像外，酰胺質(zhì)子轉(zhuǎn)移加權(quán)成像亦可反映分子變化，但有研究發(fā)現(xiàn)后者對(duì)誘導(dǎo)化療療效的評(píng)估無(wú)輔助作用[21]。目前該研究結(jié)果尚存爭(zhēng)議，需進(jìn)一步驗(yàn)證。鼻咽癌治療后既有分子水平的改變，也伴隨血流狀態(tài)的改變。研究發(fā)現(xiàn)治療前三維偽連續(xù)動(dòng)脈自旋標(biāo)記（arterial spin labeling, ASL）得到的腫瘤血流量可判斷治療是否有效，其最佳截止值是103.68 mL/（100 g·min）[22]，研究還發(fā)現(xiàn)不同標(biāo)記延遲時(shí)間對(duì)腫瘤血流量評(píng)價(jià)有差異，后續(xù)研究可擴(kuò)大樣本量進(jìn)行驗(yàn)證。除腫瘤本身，頸部轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的MRI 組學(xué)特征也可評(píng)價(jià)療效。XU 等[23]基于治療前頸部轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的MRI組學(xué)特征、血小板與淋巴細(xì)胞比值及腫瘤體積建立的預(yù)測(cè)模型AUC 為0.927，且該模型的敏感度較高，借助該模型臨床醫(yī)生可初步了解淋巴結(jié)對(duì)治療的反應(yīng)，并可指導(dǎo)治療方案。由此可知，常規(guī)或功能MRI數(shù)據(jù)可判斷放化療后的療效，但以上研究判斷療效的方式不同，故首先要統(tǒng)一療效判定方法；其次，以上研究樣本量小且來(lái)自同一中心，未來(lái)研究需要更大樣本量驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性和泛化性；第三，多維數(shù)據(jù)（如血常規(guī)、反映腫瘤本身及淋巴結(jié)的特征及血供等參數(shù)）可一并納入，以提供更多信息。

有研究者納入治療前后不同時(shí)間的數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，使模型獲得更豐富的時(shí)間維度的信息，該研究把治療反應(yīng)分為完全緩解組和非完全緩解組，根據(jù)治療前后ADC 絕對(duì)值及差值來(lái)預(yù)測(cè)療效[24]，通過(guò)腫瘤內(nèi)的分子擴(kuò)散變化反映療效。有研究發(fā)現(xiàn)腫瘤的血流量也因治療而改變，研究者根據(jù)同步放化療前后ASL 檢查來(lái)探討這一問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)治療前腫瘤血流量、治療后1個(gè)月腫瘤血流量和兩者之差在部分緩解組和疾病穩(wěn)定組之間差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01）[25]，但該研究?jī)H探討腫瘤本身血流量的變化。CAO 等[26]的研究同時(shí)關(guān)注到腫瘤本身和頸部轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)血流量的改變對(duì)療效預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)，研究者把療效分為完全緩解和部分緩解組，然后利用ASL計(jì)算治療前后腫瘤及頸部轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的血流量的絕對(duì)值和差值是否可提示治療后響應(yīng)，結(jié)果顯示總血流量降低是影響原發(fā)灶（P＜0.001）和轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)（P＜0.001）放療療效的獨(dú)立指標(biāo)。除MRI定量參數(shù)，不同時(shí)間點(diǎn)MRI 組學(xué)特征的改變對(duì)療效評(píng)價(jià)也有重要價(jià)值。XI等[27]基于基線MRI組學(xué)特征和治療前后MRI Delta組學(xué)特征建立模型判斷治療是否有效，發(fā)現(xiàn)基于Delta組學(xué)模型在獨(dú)立外部驗(yàn)證集的效能較高，說(shuō)明模型的泛化性好，可一定程度擴(kuò)大使用范圍。這些研究證實(shí)治療前后兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的影像信息可進(jìn)行準(zhǔn)確療效評(píng)估，其中最重要的是治療前后的差值，但限制其應(yīng)用的主要原因是目前研究對(duì)療效判斷的方法不同，且不同研究中患者第二次檢查時(shí)間點(diǎn)不一致，故此類研究需要統(tǒng)一療效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)并控制納入對(duì)象的異質(zhì)性。

2 多參數(shù)MRI對(duì)鼻咽癌生存預(yù)后的預(yù)測(cè)

盡管已經(jīng)證實(shí)鼻咽癌患者放化療后獲益明顯，但在腫瘤緩解后的前兩年，10%～15%的患者會(huì)發(fā)生局部復(fù)發(fā)或遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移[28]，故及時(shí)識(shí)別鼻咽癌緩解后病情進(jìn)展的高危人群，可制訂個(gè)體化治療方案[7]。目前TNM 分期系統(tǒng)是預(yù)后預(yù)測(cè)和治療決策風(fēng)險(xiǎn)分層的關(guān)鍵決定因素，但相同TNM 分期的患者接受類似的治療，其臨床結(jié)果仍差異很大[29]，故需要更合適的標(biāo)記物對(duì)患者預(yù)后進(jìn)行分層。

2.1 對(duì)初診患者生存預(yù)后的預(yù)測(cè)

2.1.1 基于基線數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)預(yù)后

研究發(fā)現(xiàn)治療前頸部MRI 顯示的轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)對(duì)頸動(dòng)脈侵犯患者的總生存期（overall survival,OS）、無(wú)病生存期、無(wú)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移生存期和無(wú)區(qū)域失敗生存期顯著低于無(wú)相應(yīng)頸動(dòng)脈侵犯患者[30]。不僅治療前MRI征象有預(yù)測(cè)價(jià)值，治療后某些征象也對(duì)預(yù)后有提示作用。SUN等[31]發(fā)現(xiàn)放療后MRI圖像顯示伴鼻咽壞死患者的OS 更低。除影像征象，酰胺質(zhì)子轉(zhuǎn)移成像可檢測(cè)組織內(nèi)源性蛋白質(zhì)或多肽中的酰胺質(zhì)子來(lái)識(shí)別細(xì)胞內(nèi)蛋白質(zhì)含量及酸堿度的變化，研究發(fā)現(xiàn)此技術(shù)也具備預(yù)測(cè)鼻咽癌患者預(yù)后的潛力[32]。以上研究提示常規(guī)MRI 序列的影像征象及新興技術(shù)均可能提供預(yù)后替代物。

近年來(lái)隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，影像組學(xué)和深度學(xué)習(xí)在鼻咽癌預(yù)后預(yù)測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。有研究結(jié)合治療前MRI結(jié)構(gòu)像的組學(xué)特征及臨床信息建立預(yù)測(cè)無(wú)進(jìn)展生存期（progression-free survival,PFS）及無(wú)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移生存期的列線圖模型，在訓(xùn)練集及驗(yàn)證集表現(xiàn)良好[33-38]。以上研究?jī)H提取MRI圖像的組學(xué)特征，還有研究基于治療前的臨床特征（年齡、T 分期及N分期）及MRI的深度特征、組學(xué)特征共同建立預(yù)測(cè)PFS、無(wú)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移生存期、OS 的模型[1]，該研究納入3 個(gè)機(jī)構(gòu)的1319 例局部晚期鼻咽癌患者，樣本量大，且外部驗(yàn)證集的結(jié)果顯示模型穩(wěn)定、可靠。另外，作為一種新技術(shù)，合成MRI 可得到T1、T2 及質(zhì)子密度加權(quán)定量圖像，它們與組織的固有特征有關(guān)，且不受設(shè)備和設(shè)置參數(shù)的影響[39]。研究發(fā)現(xiàn)合成MRI的直方圖參數(shù)可以反映與患者生存預(yù)后密切相關(guān)的一系列指標(biāo)，如Ki-67、表皮生長(zhǎng)因子受體、腫瘤分級(jí)等[39]。以上研究說(shuō)明MRI結(jié)構(gòu)像及功能參數(shù)的影像組學(xué)特征或深度特征均可預(yù)測(cè)預(yù)后，但功能MRI的定量參數(shù)在預(yù)后預(yù)測(cè)中的作用還需擴(kuò)大樣本量做進(jìn)一步驗(yàn)證。

除了腫瘤本身，淋巴結(jié)的特征亦可為預(yù)測(cè)模型提供重要附加價(jià)值[40]。有研究用治療前MRI 圖像中腫瘤和淋巴結(jié)的組學(xué)特征及臨床因素建立預(yù)測(cè)預(yù)后的模型，其C指數(shù)（即一致性指數(shù)，用來(lái)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力）可達(dá)0.68～0.72[41-42]。YANG 等[43]的研究亦納入腫瘤和轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的組學(xué)特征，但是這一研究強(qiáng)調(diào)了頸部轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)的組學(xué)特征在預(yù)測(cè)生存方面比腫瘤本身具有更重要的意義，提示未來(lái)模型可以將更多注意力集中于淋巴結(jié)。該研究同時(shí)把劑量體積直方圖數(shù)據(jù)納入預(yù)測(cè)模型，賦予模型對(duì)劑量相關(guān)特征的計(jì)算[43]，這亦是該研究的創(chuàng)新之處，可為后續(xù)研究提供參考。

研究發(fā)現(xiàn)某些基因改變也與鼻咽癌患者預(yù)后有關(guān)[29]。有研究用鼻咽癌患者調(diào)強(qiáng)放療前的MRI 深度特征、基因信息和臨床病理特征建立預(yù)后預(yù)測(cè)模型，其效能高且穩(wěn)定[44-45]。GAO 等[45]的研究同時(shí)探討了基因組學(xué)指標(biāo)與鼻咽癌患者頸部MRI 影像組學(xué)特征的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)CDKL2、PLIN5、SPAG1等基因的表達(dá)與影像組學(xué)評(píng)分顯著相關(guān)。既往研究證明這些基因與腫瘤的侵犯和轉(zhuǎn)移有關(guān)[46-48]，提示影像組學(xué)特征與這些基因表達(dá)差異的關(guān)系。文獻(xiàn)[44-45]均納入臨床、MRI 圖像及基因信息，但又存在以下差別：首先是提取MRI影像組學(xué)特征的序列不同；其次是納入的臨床因素不同；最后是檢測(cè)基因表達(dá)水平的技術(shù)不同，前者用免疫組化，后者用定量聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)。這些研究初步探索了把基因信息納入預(yù)測(cè)鼻咽癌患者預(yù)后模型的可行性，并為解釋臨床和影像特征與預(yù)后之間的關(guān)系提供基因水平的證據(jù)，亦有助于通過(guò)無(wú)創(chuàng)影像基因組學(xué)識(shí)別潛在的腫瘤干預(yù)靶點(diǎn)。

2.1.2 基于縱向數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)預(yù)后

以上研究均采用基線數(shù)據(jù)，但腫瘤在治療過(guò)程中其特征是動(dòng)態(tài)變化的，故納入不同時(shí)間點(diǎn)的影像及臨床數(shù)據(jù)建立的模型可能優(yōu)于基于單一時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)建立的模型。SUN 等[49]通過(guò)鼻咽癌患者放化療前后兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的MRI（T2 加權(quán)）圖像及臨床資料建立列線圖模型預(yù)測(cè)PFS 的效能很高（C 指數(shù)為0.953），但是該模型未進(jìn)行獨(dú)立外部驗(yàn)證。LIU 等[50]研究誘導(dǎo)化療前后MRI-ADC 的變化，結(jié)果顯示ADC 明顯升高的患者五年OS 更高（90.7% vs.74.9%，P＜0.001）。JIANG 等[51]亦利用治療前后影像信息來(lái)預(yù)測(cè)生存，但不直接把圖像或提取的特征納入模型，而是把對(duì)誘導(dǎo)化療的治療響應(yīng)輸入預(yù)測(cè)模型，XIANG等[52]的研究結(jié)果也發(fā)現(xiàn)誘導(dǎo)化療后腫瘤體積變小是PFS 的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。這些研究證明納入治療前后不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)建立的模型效能更高，一定程度說(shuō)明縱向MRI數(shù)據(jù)對(duì)模型的貢獻(xiàn)更大，但這些研究選擇的時(shí)間點(diǎn)不同，LIU 等[50]的研究采用的是誘導(dǎo)化療前后的數(shù)據(jù)，若經(jīng)較大樣本驗(yàn)證結(jié)果可靠，可比SUN等[49]的模型更早預(yù)測(cè)預(yù)后，及時(shí)優(yōu)化治療方案。

2.2 對(duì)治療后伴復(fù)發(fā)或轉(zhuǎn)移的患者生存預(yù)后的預(yù)測(cè)

既往研究多集中于對(duì)初診初治的局部晚期鼻咽癌預(yù)后的預(yù)測(cè)。中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院團(tuán)隊(duì)采用多因素COX 分析探索局部區(qū)域復(fù)發(fā)鼻咽癌患者再次放療結(jié)束后腫瘤反應(yīng)對(duì)預(yù)后的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)完全緩解患者的五年OS和局部區(qū)域控制率均高于未完全緩解患者。研究者建立了一個(gè)包含四個(gè)顯著危險(xiǎn)因素（復(fù)發(fā)腫瘤分期、復(fù)發(fā)最大腫瘤體積、復(fù)發(fā)時(shí)間和初始腫瘤反應(yīng)）的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型，其AUC 為0.73（95%CI：0.678～0.780）[53]。該團(tuán)隊(duì)亦研究鼻咽癌轉(zhuǎn)移患者早期化療反應(yīng)[定義為放療后6（±2）周療效為完全緩解或部分緩解]對(duì)生存的預(yù)測(cè)作用，結(jié)果顯示早期放射反應(yīng)患者的OS（P＜0.001）和PFS（P＜0.001）較好[54]。以上研究分別關(guān)注局部區(qū)域復(fù)發(fā)或遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移患者的生存預(yù)后，并建立了良好的預(yù)測(cè)模型，后續(xù)研究可擴(kuò)大樣本量、優(yōu)化參數(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化模型，以期為臨床提供精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

3 總結(jié)與展望

綜上所述，已有大量研究證實(shí)多參數(shù)MRI在鼻咽癌患者主要治療方案后療效和預(yù)后評(píng)估中的重要價(jià)值。近年來(lái)，常規(guī)MRI顯示的影像征象對(duì)鼻咽癌的療效和預(yù)后的研究較少，多數(shù)研究聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)建立預(yù)測(cè)療效或預(yù)后模型?？傮w而言，多數(shù)模型無(wú)法滿足臨床快速、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的需求。未來(lái)研究可從以下幾個(gè)方面提高模型的預(yù)測(cè)精度：（1）納入更全面的鼻咽癌的臨床危險(xiǎn)因素，可從不同維度提供預(yù)測(cè)信息；（2）采用多模態(tài)影像數(shù)據(jù)，如MRI的更多標(biāo)準(zhǔn)化序列、常規(guī)CT 圖像、能譜CT 圖像、骨掃描圖像等多模態(tài)影像學(xué)信息；（3）結(jié)合反映營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的身體成分分析[55]；（4）獲得更多不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，從而動(dòng)態(tài)反應(yīng)患者腫瘤負(fù)擔(dān)、腫瘤及淋巴結(jié)等的變化；（5）腫瘤周圍區(qū)域的特征需要進(jìn)一步研究；（6）需要更大樣本量及多個(gè)外部驗(yàn)證隊(duì)列驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性和泛化性；（7）納入病理組學(xué)和基因組學(xué)[7]，可從病理和基因水平挖掘并解釋臨床、影像、病理及基因之間的關(guān)系，為療效和預(yù)后評(píng)估提供全方位預(yù)測(cè)信息。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無(wú)利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：張久權(quán)設(shè)計(jì)本研究的方案，對(duì)稿件重要內(nèi)容進(jìn)行了修改；任歡歡起草和撰寫(xiě)稿件，獲取、分析和解釋本研究的數(shù)據(jù)；劉代洪、黃俊浩獲取、分析或解釋本研究的數(shù)據(jù)，對(duì)稿件重要內(nèi)容進(jìn)行了修改；張久權(quán)獲得國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（編號(hào)：82371937、82071883）資助；劉代洪獲得重慶市自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助。全體作者都同意發(fā)表最后的修改稿，同意對(duì)本研究的所有方面負(fù)責(zé)，確保本研究的準(zhǔn)確性和誠(chéng)信。