引用本文： 張巍, 黃子星, 張笑, 宋彬. 結直腸癌的放射組學研究進展. 中國普外基礎與臨床雜志, 2019, 26(4): 484-487. doi: 10.7507/1007-9424.201812041 復制
結直腸癌（colorectal cancer，CRC）是較常見的消化系統惡性腫瘤，居我國惡性腫瘤總發病率第5 位，死亡率位居第 4 位，而且發病率及死亡率都在逐年上升[1]。然而在美國，雖然 CRC 的發病率排名第 3 位，死亡率排名第 2 位，但是其總體 5 年生存率達到了 65% 左右，而且其發病率和死亡率在逐年下降[2]。因此，開展和 CRC 診療及預后相關的研究尤為重要。使用傳統的影像學手段可以反映 CRC 的部位、大小、形態、周圍侵犯、遠處轉移等情況，但傳統影像學方法在 CRC 的早期診斷、療效預測等方面卻無能為力。目前，針對 CRC 的研究熱點是如何進行準確的術前評估、預測療效及制訂合理的個體化治療方案，延長 CRC 患者的生存期和提高其生活質量。在精準醫學背景下，放射組學的出現和發展為這一研究方向提供了新的機遇和方法[3]。近年來，放射組學技術在 CRC 的術前、術后等階段均有較多研究，覆蓋了 CRC 診療的全過程[4-7]。筆者就放射組學技術及其在 CRC 中的研究作一綜述。
1 放射組學概述
1.1 放射組學的起源與發展
2012 年，荷蘭學者 Lambin 等[8]第 1 次提出了放射組學概念，即通過高通量的定量分析來將從影像圖像中提取出的大量圖像特征轉化為可挖掘的空間數據。隨后，Kumar 等[9]進一步拓展了放射組學的含義，即高通量的定量分析從 CT、MRI 或 PET 等影像圖像中提取的大量數據，得到高保真的目標信息來綜合評價腫瘤在基因、蛋白質、細胞、微環境、組織、器官等層面上的各種表型[8]。
1.2 放射組學技術的實施流程
放射組學的實施流程可分成 4 個部分。① 數據采集：該步驟是整個流程的基礎，要求獲取高質量的標準化圖像用于后續分析。② 圖像分割：采用自動、半自動或手動勾畫的方法在圖像上劃定感興趣區（region of interest，ROI），研究中要求在這一步驟選擇合適的分割方法，以確保得到準確和可重復的研究結果。③ 特征數據的提取和量化：提取 ROI 內的高維度數據并轉化為有效性特征數據，其包含定性（如病變的位置、大小、形狀、血管分布、毛刺、壞死等）和定量（如紋理特征、組織直方圖、分形維數等）參數[10]。④ 數據集成、挖掘與模型建立：這一步驟主要是分析圖像數據與相應疾病的基因表達、診斷、預后等方面的關系。
在 CRC 領域，放射組學的相關研究主要采用了紋理分析技術，通過分析病變區像素灰度值均值（mean）、熵（entropy）、對比度（contrast）、峰度（kurtosis）、偏度（skewness）等參數來反映病變內部的異質性。
2 放射組學在 CRC 治療方案決策中的應用
2.1 評估腫瘤的 T 分期
對于術前為 T3–4 期的直腸癌患者，先行新輔助治療（neoadjuvant therapy，NAT）降期后再行手術治療可有效降低復發、轉移的風險，以及有效延長患者的生存期[11]。但是，NAT 也有明顯的不良反應，如藥物性肝損傷、骨髓抑制等[12]。因此，治療前準確分期有利于選擇合適的治療方法，減少或避免藥物引起的毒性反應。Liang 等[13]基于 CRC 的 CT 圖像進行紋理分析，發現 16 個紋理特征是區分 T1–2 期和 T3–4 期 CRC 的獨立預測因子，其敏感度和特異度分別為 0.629 和 0.874，受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）下面積為 0.792。鐘紅霞[14]基于 T2WI 圖像的紋理分析發現，熵是直腸癌壁外侵犯的獨立預測因子，熵和 MRI-T 分期二者聯合診斷直腸癌壁外侵犯的 ROC 下面積可達 0.876。Liu 等[12]基于彌散加權成像的表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient，ADC）圖的紋理分析評估直腸癌的 T 分期，發現 T3–4 期直腸癌圖像的偏度、熵和對比度比 T1–2 期都明顯偏高，其中熵和偏度可作為腫瘤腸壁外侵犯的獨立預測因子。因為熵是主要反映像素的空間分布，偏度主要反映像素灰度強度分布的不對稱性，熵和偏度較高反映了腫瘤內部紋理具有復雜性，提示腫瘤異質性增加。因此，T3–4 期直腸癌的紋理特征比 T1–2 期更復雜。這些研究結果表明，放射組學技術可作為 CRC 術前分期的有效評估方法。
2.2 評估腫瘤的 N 分期
腫瘤是否有淋巴結轉移影響到腫瘤的分期、后續治療方式的選擇、預后的判斷等。常規成像方法通常是基于淋巴結的形態（如大小）來識別其是否是轉移性淋巴結。Langman 等[15]認為，影像學檢查對非轉移性的腫大淋巴結和轉移性的非腫大淋巴結的鑒別存在明顯的局限性，因此不能只依靠淋巴結的大小來判斷其是否是轉移性淋巴結[11]。放射組學方法為判斷 CRC 是否存在淋巴結轉移提供了一種新的方法。Huang 等[16]基于 CRC 的 CT 圖像進行紋理分析，發現其中 24 個紋理特征對淋巴結轉移具有良好的預測能力；同時還報道，綜合癌胚抗原等臨床資料、傳統 CT 淋巴結評估以及影像組學標簽建立的預測模型可更加精準地預測淋巴結轉移。Liu 等[12]基于磁共振 ADC 圖對 CRC 原發灶進行紋理分析以評估淋巴結轉移，結果顯示，無淋巴結轉移（N0）和淋巴結轉移（N1–2）組的原發灶的熵有統計學差異，并提出熵可以作為淋巴結轉移的獨立預測因子，其 ROC 曲線下面積為 0.751，靈敏度為 96.2%，特異度為 45.3%。因此，分析原發腫瘤和淋巴結的紋理特征有助于預測 CRC 淋巴結轉移。
2.3 檢測肝臟隱匿性轉移灶
CRC 常常并發肝臟轉移，發生率為 20% 左右[17]；1 年后隨訪，延遲性肝轉移率為 4.3% 左右，5 年后轉移率為 14.5% 左右[18]。有研究[19]報道，在 58%～81% 有肝轉移的 CRC 患者的肝臟手術標本中找到了微轉移灶，因此推測延遲性肝轉移可能來源于現有的肝內隱匿性微轉移灶。Rao 等[20]將 29 例 CRC 患者分為無轉移灶組、同時性肝轉移組和延遲性肝轉移組，對這 3 組患者的肝臟 CT 圖像的非病灶區進行了紋理分析，發現這 3 組之間部分紋理特征存在著顯著的差異，說明當隱匿性轉移灶存在于肝臟中時，有可能改變肝組織的血流動力學，從而反映出更高的空間異質性。
2.4 檢測 K-ras 基因突變
近年來，在直腸癌的治療中，如西妥昔單抗等分子靶向藥物已成為廣泛使用的一線分子靶向藥物，它主要作用于腫瘤細胞的生長因子受體（epidermal growth factor receptor，EGFR），阻斷細胞信號傳導通路，起到抗腫瘤的效果[21]。然而，K-ras 基因是否突變是確定直腸癌患者能否接受分子靶向治療的關鍵。有研究[22]結果表明，野生型K-ras 基因的患者可從西妥昔單抗治療中獲益，而突變型不僅不能獲益，反而會增加不良反應的風險。因此，在接受分子靶向藥物治療之前，進行K-ras 基因檢測對直腸癌患者顯得尤為重要。1 項針對直腸癌 CT 圖像的紋理分析研究[23]發現，當取特定的空間縮放因子的時候，野生型組的熵值顯著高于突變型組。最近一項研究[4]基于 118 例直腸癌患者術前的 CT 影像提取出了 346 個放射組學特征進行降維分類，發現這些放射組學特征與 CRC 病灶的 K-ras 基因突變密切相關，ROC 曲線下面積為 0.869，靈敏度為 0.757，特異度為 0.833。這些研究說明，CT 紋理分析可為預測 CRC 患者是否存在K-ras 基因突變提供參考。
3 放射組學在 CRC NAT 療效及生存期預測中的作用
3.1 預測 NAT 療效
晚期直腸癌患者需要行 NAT 后再行全直腸系膜切除術，這可以顯著降低復發率[24]。但 NAT 對治療部分反應（partial response，PR）或無反應（non-response，NR）的患者卻是弊大于利[25]，所以有必要在行 NAT 前對治療反應進行早期的預測。Nie 等[26]基于磁共振圖像對 48 例直腸癌患者放化療前的病灶區進行紋理分析研究發現，T2WI、動態增強磁共振成像（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）和平均表觀擴散系數（mean apparent diffusion coefficient，mean-ADC）圖像的紋理特征有利于區分病理完全緩解組（pathological complete response，pCR）和非完全緩解組（non-pCR）。Nougaret 等[27]使用體素不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM）和 ADC 直方圖對 31 例直腸癌患者的術前化放療（chemoradiation treatment，CRT）療效進行了分析，發現緩慢擴散系數（D）和 ADC 值能夠有效區分療效反應良好組與反應差組。De Cecco 等[28]基于 CRC 的 MRI 圖像進行紋理分析，發現 NAT 前 pCR 組患者的峰度高于 PR+NR 組，NAT 后 pCR 組患者的峰度低于PR +NR 組；NAT 后 pCR 組峰度的下降程度明顯較 PR+NR 組高。另一項研究[25]也表明，峰度是預測 pCR 最有效的參數，其 ROC 下面積為 0.861，靈敏度為 100%，特異度為 67%。這與高侵襲性的腫瘤具有相對高的異質性和相對強的治療抗性這個理論一致，因此紋理參數能夠有效量化腫瘤的異質性，對預測 NAT 的療效有很高的價值以及很好的前景。
3.2 預測患者的生存期
放射組學方法可用于預測 CRC 患者行 NAT 后的總體生存（overall survival，OS）。Jalil 等[29]基于 CRC 患者的MRI 圖像進行紋理分析，發現平均陽性像素值和平均強度均可預測 OS 和無瘤生存（disease free survival，DFS），峰度可以用于獨立預測無復發生存（recurrence free survival，RFS）。另一項基于 CRC 患者 CT 圖像的紋理分析研究[30]發現，峰度、均勻性、熵、偏度和標準偏差都可作為 OS 的獨立預測因子。Miles 等[31]基于肝臟門靜脈 CT 圖像的紋理分析發現，均勻性是預測長期生存的最佳參數，其預測準確性要高于 CT 灌注成像。Ganeshan 等[32]基于 CRC 患者的肝臟增強 CT 門靜脈期圖像進行紋理分析，發現粗紋理可以反映肝臟細微血流動力學的改變，均勻性和熵與 CRC 并發肝轉移患者的 OS 顯著相關，當熵取小于 2 時準確鑒別出了 4 例于 36 個月內死亡的患者，靈敏度為 100%，特異度為 65%。上述研究均表明，放射組學方法有助于預測 CRC 患者的預后和生存。
4 放射組學方法目前存在的問題與展望
放射組學的出現與發展極大地促進了精準醫療的進步，在全身各個系統都有廣泛應用，已經形成了一套完整的理論體系和技術構架[33]。但是，目前放射組學技術在發展過程中，尤其是在 CRC 診治的應用中還存在以下問題必須面對：① 結直腸屬于含氣并且蠕動的臟器，采集數據前是否需要使用解痙藥減輕蠕動以及使用生理鹽水或超聲耦合劑保留灌腸來降低干擾尚無定論；② 研究模式多屬于單中心研究，成像設備、掃描參數及掃描方案存在較大差異；③ 研究方法不盡相同，例如 ROI 的選取、分析軟件和算法的不同，以及研究樣本量大小不一等，這些因素極大地影響了研究結果的可重復性和準確性。因此，需要進一步開展多中心性研究，推廣標準化，建立數據庫，使放射組學在將來更好地為精準醫學的發展服務。
結直腸癌（colorectal cancer，CRC）是較常見的消化系統惡性腫瘤，居我國惡性腫瘤總發病率第5 位，死亡率位居第 4 位，而且發病率及死亡率都在逐年上升[1]。然而在美國，雖然 CRC 的發病率排名第 3 位，死亡率排名第 2 位，但是其總體 5 年生存率達到了 65% 左右，而且其發病率和死亡率在逐年下降[2]。因此，開展和 CRC 診療及預后相關的研究尤為重要。使用傳統的影像學手段可以反映 CRC 的部位、大小、形態、周圍侵犯、遠處轉移等情況，但傳統影像學方法在 CRC 的早期診斷、療效預測等方面卻無能為力。目前，針對 CRC 的研究熱點是如何進行準確的術前評估、預測療效及制訂合理的個體化治療方案，延長 CRC 患者的生存期和提高其生活質量。在精準醫學背景下，放射組學的出現和發展為這一研究方向提供了新的機遇和方法[3]。近年來，放射組學技術在 CRC 的術前、術后等階段均有較多研究，覆蓋了 CRC 診療的全過程[4-7]。筆者就放射組學技術及其在 CRC 中的研究作一綜述。
1 放射組學概述
1.1 放射組學的起源與發展
2012 年，荷蘭學者 Lambin 等[8]第 1 次提出了放射組學概念，即通過高通量的定量分析來將從影像圖像中提取出的大量圖像特征轉化為可挖掘的空間數據。隨后，Kumar 等[9]進一步拓展了放射組學的含義，即高通量的定量分析從 CT、MRI 或 PET 等影像圖像中提取的大量數據，得到高保真的目標信息來綜合評價腫瘤在基因、蛋白質、細胞、微環境、組織、器官等層面上的各種表型[8]。
1.2 放射組學技術的實施流程
放射組學的實施流程可分成 4 個部分。① 數據采集：該步驟是整個流程的基礎，要求獲取高質量的標準化圖像用于后續分析。② 圖像分割：采用自動、半自動或手動勾畫的方法在圖像上劃定感興趣區（region of interest，ROI），研究中要求在這一步驟選擇合適的分割方法，以確保得到準確和可重復的研究結果。③ 特征數據的提取和量化：提取 ROI 內的高維度數據并轉化為有效性特征數據，其包含定性（如病變的位置、大小、形狀、血管分布、毛刺、壞死等）和定量（如紋理特征、組織直方圖、分形維數等）參數[10]。④ 數據集成、挖掘與模型建立：這一步驟主要是分析圖像數據與相應疾病的基因表達、診斷、預后等方面的關系。
在 CRC 領域，放射組學的相關研究主要采用了紋理分析技術，通過分析病變區像素灰度值均值（mean）、熵（entropy）、對比度（contrast）、峰度（kurtosis）、偏度（skewness）等參數來反映病變內部的異質性。
2 放射組學在 CRC 治療方案決策中的應用
2.1 評估腫瘤的 T 分期
對于術前為 T3–4 期的直腸癌患者，先行新輔助治療（neoadjuvant therapy，NAT）降期后再行手術治療可有效降低復發、轉移的風險，以及有效延長患者的生存期[11]。但是，NAT 也有明顯的不良反應，如藥物性肝損傷、骨髓抑制等[12]。因此，治療前準確分期有利于選擇合適的治療方法，減少或避免藥物引起的毒性反應。Liang 等[13]基于 CRC 的 CT 圖像進行紋理分析，發現 16 個紋理特征是區分 T1–2 期和 T3–4 期 CRC 的獨立預測因子，其敏感度和特異度分別為 0.629 和 0.874，受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）下面積為 0.792。鐘紅霞[14]基于 T2WI 圖像的紋理分析發現，熵是直腸癌壁外侵犯的獨立預測因子，熵和 MRI-T 分期二者聯合診斷直腸癌壁外侵犯的 ROC 下面積可達 0.876。Liu 等[12]基于彌散加權成像的表觀擴散系數（apparent diffusion coefficient，ADC）圖的紋理分析評估直腸癌的 T 分期，發現 T3–4 期直腸癌圖像的偏度、熵和對比度比 T1–2 期都明顯偏高，其中熵和偏度可作為腫瘤腸壁外侵犯的獨立預測因子。因為熵是主要反映像素的空間分布，偏度主要反映像素灰度強度分布的不對稱性，熵和偏度較高反映了腫瘤內部紋理具有復雜性，提示腫瘤異質性增加。因此，T3–4 期直腸癌的紋理特征比 T1–2 期更復雜。這些研究結果表明，放射組學技術可作為 CRC 術前分期的有效評估方法。
2.2 評估腫瘤的 N 分期
腫瘤是否有淋巴結轉移影響到腫瘤的分期、后續治療方式的選擇、預后的判斷等。常規成像方法通常是基于淋巴結的形態（如大小）來識別其是否是轉移性淋巴結。Langman 等[15]認為，影像學檢查對非轉移性的腫大淋巴結和轉移性的非腫大淋巴結的鑒別存在明顯的局限性，因此不能只依靠淋巴結的大小來判斷其是否是轉移性淋巴結[11]。放射組學方法為判斷 CRC 是否存在淋巴結轉移提供了一種新的方法。Huang 等[16]基于 CRC 的 CT 圖像進行紋理分析，發現其中 24 個紋理特征對淋巴結轉移具有良好的預測能力；同時還報道，綜合癌胚抗原等臨床資料、傳統 CT 淋巴結評估以及影像組學標簽建立的預測模型可更加精準地預測淋巴結轉移。Liu 等[12]基于磁共振 ADC 圖對 CRC 原發灶進行紋理分析以評估淋巴結轉移，結果顯示，無淋巴結轉移（N0）和淋巴結轉移（N1–2）組的原發灶的熵有統計學差異，并提出熵可以作為淋巴結轉移的獨立預測因子，其 ROC 曲線下面積為 0.751，靈敏度為 96.2%，特異度為 45.3%。因此，分析原發腫瘤和淋巴結的紋理特征有助于預測 CRC 淋巴結轉移。
2.3 檢測肝臟隱匿性轉移灶
CRC 常常并發肝臟轉移，發生率為 20% 左右[17]；1 年后隨訪，延遲性肝轉移率為 4.3% 左右，5 年后轉移率為 14.5% 左右[18]。有研究[19]報道，在 58%～81% 有肝轉移的 CRC 患者的肝臟手術標本中找到了微轉移灶，因此推測延遲性肝轉移可能來源于現有的肝內隱匿性微轉移灶。Rao 等[20]將 29 例 CRC 患者分為無轉移灶組、同時性肝轉移組和延遲性肝轉移組，對這 3 組患者的肝臟 CT 圖像的非病灶區進行了紋理分析，發現這 3 組之間部分紋理特征存在著顯著的差異，說明當隱匿性轉移灶存在于肝臟中時，有可能改變肝組織的血流動力學，從而反映出更高的空間異質性。
2.4 檢測 K-ras 基因突變
近年來，在直腸癌的治療中，如西妥昔單抗等分子靶向藥物已成為廣泛使用的一線分子靶向藥物，它主要作用于腫瘤細胞的生長因子受體（epidermal growth factor receptor，EGFR），阻斷細胞信號傳導通路，起到抗腫瘤的效果[21]。然而，K-ras 基因是否突變是確定直腸癌患者能否接受分子靶向治療的關鍵。有研究[22]結果表明，野生型K-ras 基因的患者可從西妥昔單抗治療中獲益，而突變型不僅不能獲益，反而會增加不良反應的風險。因此，在接受分子靶向藥物治療之前，進行K-ras 基因檢測對直腸癌患者顯得尤為重要。1 項針對直腸癌 CT 圖像的紋理分析研究[23]發現，當取特定的空間縮放因子的時候，野生型組的熵值顯著高于突變型組。最近一項研究[4]基于 118 例直腸癌患者術前的 CT 影像提取出了 346 個放射組學特征進行降維分類，發現這些放射組學特征與 CRC 病灶的 K-ras 基因突變密切相關，ROC 曲線下面積為 0.869，靈敏度為 0.757，特異度為 0.833。這些研究說明，CT 紋理分析可為預測 CRC 患者是否存在K-ras 基因突變提供參考。
3 放射組學在 CRC NAT 療效及生存期預測中的作用
3.1 預測 NAT 療效
晚期直腸癌患者需要行 NAT 后再行全直腸系膜切除術，這可以顯著降低復發率[24]。但 NAT 對治療部分反應（partial response，PR）或無反應（non-response，NR）的患者卻是弊大于利[25]，所以有必要在行 NAT 前對治療反應進行早期的預測。Nie 等[26]基于磁共振圖像對 48 例直腸癌患者放化療前的病灶區進行紋理分析研究發現，T2WI、動態增強磁共振成像（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）和平均表觀擴散系數（mean apparent diffusion coefficient，mean-ADC）圖像的紋理特征有利于區分病理完全緩解組（pathological complete response，pCR）和非完全緩解組（non-pCR）。Nougaret 等[27]使用體素不相干運動（intravoxel incoherent motion，IVIM）和 ADC 直方圖對 31 例直腸癌患者的術前化放療（chemoradiation treatment，CRT）療效進行了分析，發現緩慢擴散系數（D）和 ADC 值能夠有效區分療效反應良好組與反應差組。De Cecco 等[28]基于 CRC 的 MRI 圖像進行紋理分析，發現 NAT 前 pCR 組患者的峰度高于 PR+NR 組，NAT 后 pCR 組患者的峰度低于PR +NR 組；NAT 后 pCR 組峰度的下降程度明顯較 PR+NR 組高。另一項研究[25]也表明，峰度是預測 pCR 最有效的參數，其 ROC 下面積為 0.861，靈敏度為 100%，特異度為 67%。這與高侵襲性的腫瘤具有相對高的異質性和相對強的治療抗性這個理論一致，因此紋理參數能夠有效量化腫瘤的異質性，對預測 NAT 的療效有很高的價值以及很好的前景。
3.2 預測患者的生存期
放射組學方法可用于預測 CRC 患者行 NAT 后的總體生存（overall survival，OS）。Jalil 等[29]基于 CRC 患者的MRI 圖像進行紋理分析，發現平均陽性像素值和平均強度均可預測 OS 和無瘤生存（disease free survival，DFS），峰度可以用于獨立預測無復發生存（recurrence free survival，RFS）。另一項基于 CRC 患者 CT 圖像的紋理分析研究[30]發現，峰度、均勻性、熵、偏度和標準偏差都可作為 OS 的獨立預測因子。Miles 等[31]基于肝臟門靜脈 CT 圖像的紋理分析發現，均勻性是預測長期生存的最佳參數，其預測準確性要高于 CT 灌注成像。Ganeshan 等[32]基于 CRC 患者的肝臟增強 CT 門靜脈期圖像進行紋理分析，發現粗紋理可以反映肝臟細微血流動力學的改變，均勻性和熵與 CRC 并發肝轉移患者的 OS 顯著相關，當熵取小于 2 時準確鑒別出了 4 例于 36 個月內死亡的患者，靈敏度為 100%，特異度為 65%。上述研究均表明，放射組學方法有助于預測 CRC 患者的預后和生存。
4 放射組學方法目前存在的問題與展望
放射組學的出現與發展極大地促進了精準醫療的進步，在全身各個系統都有廣泛應用，已經形成了一套完整的理論體系和技術構架[33]。但是，目前放射組學技術在發展過程中，尤其是在 CRC 診治的應用中還存在以下問題必須面對：① 結直腸屬于含氣并且蠕動的臟器，采集數據前是否需要使用解痙藥減輕蠕動以及使用生理鹽水或超聲耦合劑保留灌腸來降低干擾尚無定論；② 研究模式多屬于單中心研究，成像設備、掃描參數及掃描方案存在較大差異；③ 研究方法不盡相同，例如 ROI 的選取、分析軟件和算法的不同，以及研究樣本量大小不一等，這些因素極大地影響了研究結果的可重復性和準確性。因此，需要進一步開展多中心性研究，推廣標準化，建立數據庫，使放射組學在將來更好地為精準醫學的發展服務。