中科院分子影像重點實驗室研發影像組學新技術：實現胃癌隱匿性腹膜轉移智能診斷新突破

中科院自動化所、中科院分子影像重點實驗室田捷研究員團隊，與北京大學腫瘤醫院季加孚院長團隊、鄭州大學第一附屬醫院高劍波院長團隊、鎮江市第一人民醫院醫學影像科單秀紅主任團隊和雲南省腫瘤醫院放射科團隊，開展了基於CT影像組學的胃癌隱匿性腹膜轉移的多中心、回顧性臨床研究，取得了診斷效果的顯著突破，相關研究工作發表於臨床腫瘤權威期刊Annals of Oncology（2019, DOI:10.1093/ annonc/ mdz001,影響因子13.930，中科院JCR醫學1區Top）。

胃癌是我國的高發癌種，全球約有一半的胃癌新發和死亡病例集中在我國，這給我國帶來了巨大的社會和經濟負擔。胃癌發生遠處轉移是導致胃癌患者死亡的主要原因之一，據統計胃癌遠處轉移病例中的53%-66%為胃癌鄰近的腹膜轉移，存在腹膜轉移的胃癌患者屬於不可根治的範疇，手術已經無法延長患者的生存期，美國NCCN指南、中國CSCO指南、歐洲ESMO指南都不推薦進行手術治療，因此，術前準確判斷腹膜轉移情況可有效輔助胃癌的治療決策和避免不必要的手術。目前CT影像是常見的診斷腹膜轉移的術前無創手段，影像科醫生通常通過CT上觀察到的大量腹水、明顯腹膜增厚、以及網膜餅征來判斷腹膜轉移，但臨床上存在很多隱匿性腹膜轉移的患者，其在術前CT診斷上觀察不到明顯的腹膜轉移徵象，這些患者很容易被漏診，而產生錯誤的治療決策，如在開腹手術過程中才發現腹膜轉移而不得不終止手術，或手術後因腹膜轉移病灶複發而影響患者的預後。因此，早期診斷胃癌隱匿性的腹膜轉移具有重大的臨床價值。

針對這一挑戰性的臨床問題，中科院分子影像重點實驗室通過多項技術創新，將影像組學應用於胃癌隱匿性腹膜轉移的預測研究中，該研究基於胃癌原發灶和鄰近腹膜的定量CT影像組學特徵，並結合術前的Lauren分型，有效預測了胃癌患者的隱匿性腹膜轉移。具體來說該研究從北京大學腫瘤醫院、鄭州大學第一附屬醫院、鎮江市第一人民醫院和雲南省腫瘤醫院等4家醫院收集554例術前CT診斷為腹膜轉移陰性的患者的影像和臨床數據，其中122例經腹腔鏡探查病理證實為腹膜轉移陽性，這些患者通常為臨床漏診的病人，432例證實為腹膜轉移陰性。該研究基於患者靜脈期CT影像中胃癌最大層面的原發灶圖像和病灶鄰近的一塊腹膜圖像，提取266個定量影像組學特徵，通過分析發現2個原發灶影像特徵和2個腹膜影像特徵，以及1個臨床因素Lauren分型與腹膜轉移具有顯著性的相關性，將這些特徵結合構建一個影像組學預測模型（如圖1所示），在4家醫院的驗證集上都取得了很好的預測效果，AUC均達到0.92以上，特別是針對CT漏診的隱匿性腹膜轉移患者，該模型有非常高的檢出率。以往研究通常關注腹膜影像本身，而該研究發現胃癌的腹膜轉移與胃癌原發灶和腹膜兩者同時相關，這從側面驗證了腫瘤轉移經典的『土壤-種子學說』（圖2所示），即腫瘤轉移不僅與腫瘤細胞本身（種子）相關，還與轉移區域的微環境（土壤）相關。該研究還發現反映腹膜影像異質性的特徵具有較好的預測性能，這可能反映了早期腹膜轉移的一些細微的、不易被人眼發現的徵象改變，而影像組學通過深入挖掘影像數據，可以定量提取這些細微徵象，輔助醫生診斷胃癌腹膜轉移。

圖1. 隱匿性腹膜轉移預測模型構建流程。(A) 收集影像數據；(B)病灶和腹膜分割；(C)影像組學特徵提取；(D)影像組學標籤構建；(E)影像組學模型構建。

圖2. 胃癌腹膜轉移過程示意圖。(A)胃癌原發病灶形成；(B)改變腹膜區域微環境；(C)腫瘤細胞通過脫落轉移；(D) 腫瘤細胞通過血液循環轉移；(E) 腫瘤細胞通過淋巴循環轉移；(F)形成腹膜轉移灶。

本文由中國科學院分子影像重點實驗室的董迪副研究員作為第一作者，唐磊（北京腫瘤醫院）、李子禹（北京腫瘤醫院）、方夢捷博士生（分子影像重點實驗室）、高劍波（鄭大一附院）和單秀紅（鎮江第一醫院）為並列第一作者，田捷研究員和季加孚院長（北京腫瘤醫院）為並列通訊作者。該研究得到了國家自然科學基金、科技部國家重點研發計劃、北京市科委項目、中科院青促會等項目的資助。