增强CT影像组学与肝纤维化标志物预测老年肝细胞癌患者术后早期复发的模型研究

目的：肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma, HCC）老年患者术后早期复发风险较高，传统预测方法受限于侵入性及主观性，现有影像组学研究缺乏针对老年人群的专门设计，且未充分整合肝纤维化因素，限制了临床应用。为此，研究人员旨在开发并验证一种结合增强计算机断层扫描（Contrast-Enhanced Computed Tomography, CECT）影像组学与肝纤维化指标的非侵入性模型，用于预测老年HCC患者术后早期复发，并识别关键风险因素。 患者与方法：回顾性纳入169例年龄≥60岁、接受根治性肝切除术的老年HCC患者，随机分为训练集（n=131）与验证集（n=38）。影像组学特征提取自术前CECT门静脉期图像，采用最小绝对收缩与选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）算法筛选最优特征，构建影像组学评分（Radiomics Score, Rad-score）。通过多变量Logistic回归分析确定术后早期复发的独立预测因子，并建立影像-影像组学（Radiologic‒Radiomics, RR）列线图模型。模型性能通过受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）、校准曲线、Hosmer–Lemeshow拟合优度检验及决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）进行评估。 结果：共63例患者（37.3%）发生术后早期复发。肿瘤直径、总胆红素（Total Bilirubin, TBIL）、白蛋白（Albumin, ALB）、IV型胶原（Type IV Collagen, IV-C）及Rad-score（由5个最优影像组学特征构成）被确定为独立预测因子。RR列线图模型在训练集与验证集的AUC分别为0.871与0.722，校准曲线及Hosmer–Lemeshow检验结果均显示模型校准良好（P>0.05），DCA结果显示在多个阈值概率范围内该模型的净临床获益优于“全治疗”或“无治疗”策略。 结论：整合后的RR列线图在预测老年HCC患者术后早期复发方面表现出良好的区分度与校准能力，可作为术前非侵入性风险分层工具，但在临床应用前仍需多中心前瞻性研究进一步验证。

本研究发表于《Journal of Hepatocellular Carcinoma》，聚焦于老年肝细胞癌（HCC）患者术后早期复发风险的精准预测。当前临床评估手段如病理检查、血清甲胎蛋白（Alpha-Fetoprotein, AFP）检测及传统影像学评价，存在侵入性强、敏感性不足或依赖主观判断等问题，尤其缺乏对老年患者这一特殊群体的针对性方案。同时，肝纤维化作为HCC发生和复发的重要微环境因素，尚未被充分整合到预测模型中。为此，研究人员构建了结合增强CT（CECT）影像组学与肝纤维化标志物的非侵入性预测模型，以提升风险分层的准确性，优化术后管理策略。

关键技术方法包括回顾性纳入来自河南省人民医院2007年9月至2018年9月的169例≥60岁根治性切除HCC患者，随机分为训练集与验证集；在CECT门静脉期图像上进行肿瘤区域手动勾画，提取影像组学特征并通过LASSO回归筛选最优特征，构建Rad-score；结合临床及实验室指标进行多变量Logistic回归分析，建立RR列线图模型；采用AUC、校准曲线、Hosmer–Lemeshow检验及DCA进行性能评估。

基线特征：整体队列中37.3%的患者出现术后早期复发，复发组肿瘤直径更大，总胆红素（TBIL）、天门冬氨酸氨基转移酶（AST）、IV型胶原（IV-C）水平更高，白蛋白（ALB）水平更低，高血压病史在非复发组更常见。训练集与验证集基线特征无显著差异。

影像组学特征构建与Rad-score计算：从门静脉期CECT提取的影像组学特征经LASSO回归最终筛选出五个关键特征，涵盖纹理特征与小波变换特征，反映肿瘤空间异质性与多尺度强度模式。Rad-score由这五个特征加权计算得出，能够量化肿瘤微观结构复杂性。

联合RR模型开发：多变量分析显示肿瘤直径＞5 cm、TBIL升高、ALB降低、IV-C升高及Rad-score均为术后早期复发的独立预测因子。基于此构建的列线图可直观量化患者复发风险，各预测因子对应分值累加后转换为预测概率。

RR模型性能与验证：训练集AUC为0.871，验证集AUC为0.722，均优于单一指标。校准曲线与Hosmer–Lemeshow检验证实模型预测与实际观察一致性良好，DCA显示在不同阈值概率下该模型临床净获益均高于“全治疗”或“无治疗”策略。

讨论部分指出，本研究首次将肝纤维化标志物与CECT影像组学整合，针对老年HCC患者建立了非侵入性早期复发预测工具，弥补了既往研究忽视老年群体特异性和纤维化因素的不足。模型兼顾肿瘤生物学特性与肝实质状态，有助于个体化术后监测与治疗决策。但研究为单中心回顾性设计，样本量有限，未进行外部验证，且缺乏影像组学特征的生物学机制解析，未来需在前瞻性多中心队列中进一步验证。

结论：该研究提出的RR列线图在预测老年HCC患者术后早期复发方面具有显著区分度与良好校准性能，关键临床与影像组学预测因子的识别为术前风险分层提供了实用工具，有望优化此类患者的术后管理与预后改善。