Acad Radiol（IF=3.9）首都医科大学宣武医院卢洁教授团队：基于MRI的Delta放射组学预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结病理完全缓解

01文献学习今天分享的文献是由首都医科大学宣武医院卢洁教授团队于2025年1月在《Academic Radiology》中科院2区IF3.9上发表的研究“Delta Radiomics Based on MRI for Predicting Axillary Lymph Node Pathologic Complete Response After Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Patients”即基于MRI的Delta放射组学预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结病理完全缓解该研究基于多中心数据利用新辅助化疗NAC前后腋窝淋巴结ALN区域的DCE-MRI影像提取放射组学特征构建了Delta放射组学列线图用于预测乳腺癌患者NAC后腋窝淋巴结病理完全缓解apCR。模型在内部和外部测试集中表现良好AUC分别为0.894和0.903并显著减少了不必要的腋窝淋巴结清扫ALND。此外研究还通过转录组分析揭示了该模型与免疫相关通路的生物学关联。创新点①首次聚焦腋窝淋巴结的Delta影像组学利用治疗前后MRI特征动态变化预测apCR区别于传统原发肿瘤研究。②构建多中心验证的列线图整合后影像组学、Delta评分及PR状态外部队列AUC达0.903。③关联转录组与免疫微环境揭示高分预测组富集免疫相关通路及NK细胞亚型变化阐释机制。临床价值①显著降低不必要的腋窝淋巴结清扫不必要ALND率从60.42%降至21.88%减少上肢并发症。②指导个体化腋窝降级治疗对预测apCR者以前哨淋巴结活检替代ALND避免过度治疗。③提供无创、可重复的术前预测工具基于常规DCE-MRI适用于不同分子亚型AUC 0.833~0.918。图 1研究设计流程图图1包含两个子图。图1a展示了患者入组流程来自两个中心的319例腋窝淋巴结阳性乳腺癌患者按照纳排标准最终分为训练集166例、内部测试集57例和外部测试集96例。图1b展示了放射组学模型建立流程从DCE-MRI和DWI序列中分别勾画术前和术后的腋窝淋巴结感兴趣区提取放射组学特征并计算delta特征术后减术前再除以术前经特征筛选后构建pre-radscore、post-radscore和delta-radscore最终结合临床病理因素建立列线图。02研究背景和目的研究背景乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一也是导致癌症相关死亡的主要原因。新辅助化疗作为局部晚期乳腺癌的首选治疗方案能够有效降低肿瘤负荷提高保乳手术和腋窝保留手术的成功率尤其对于获得腋窝病理学完全缓解的患者生存率显著改善。然而新辅助化疗后如何准确判断腋窝淋巴结状态仍是临床难题。尽管前哨淋巴结活检在满足严格条件如双示踪技术、检出至少3枚前哨淋巴结时可作为安全选择但部分患者因示踪剂禁忌、淋巴结标记困难或术后仍为阳性而需接受腋窝淋巴结清扫这可能导致肩关节活动受限、淋巴水肿等并发症。现有基于临床特征如T/N分期或常规影像如MRI形态学、超声表现的模型难以精确评估残余腋窝淋巴结状态。随着放射组学的发展MRI图像可提取大量高通量特征反映肿瘤异质性但既往研究多聚焦于乳腺原发灶的病理完全缓解预测忽视了腋窝淋巴结区域的特征价值。值得注意的是Delta放射组学通过计算新辅助化疗前后影像特征的动态变化能更敏感地捕捉治疗诱导的肿瘤异质性改变已在淋巴血管浸润评估中展现出潜力。然而目前尚无研究探讨基于腋窝淋巴结区域的Delta放射组学在预测腋窝病理学完全缓解中的价值且其背后的生物学机制尚不明确。因此亟需开发一种结合动态对比增强MRI和Delta放射组学的无创预测工具。研究目的本研究旨在开发并验证一种基于磁共振成像的Delta放射组学列线图整合影像组学特征与临床病理因素用于预测乳腺癌患者新辅助化疗后腋窝淋巴结病理学完全缓解并进一步通过转录组分析探索其生物学基础。具体而言研究者从两个医疗中心共纳入319例经活检证实腋窝淋巴结转移的乳腺癌患者手动分割新辅助化疗前后动态对比增强MRI和弥散加权成像中腋窝淋巴结的三维感兴趣区提取放射组学特征并计算Delta特征化疗后特征与化疗前特征的差值除以化疗前特征。通过方差阈值、SelectKbest和LASSO回归筛选出最具预测价值的特征构建化疗前、化疗后及Delta放射组学评分。结合单因素及多因素逻辑回归筛选的独立预测因子如孕激素受体状态建立列线图模型。在内部和外部测试集中评估模型的区分度受试者工作特征曲线下面积、校准曲线和临床决策曲线并与单纯临床模型或放射组学模型进行对比。此外对16例具有RNA测序数据的患者进行基因富集分析、免疫微环境评估以揭示高预测评分组与免疫相关基因如CXCL1、CXCL17及自然杀伤细胞静息/活化状态的关联。最终目标是实现腋窝病理学完全缓解的精准预测从而帮助临床医生筛选适合前哨淋巴结活检的患者避免不必要的腋窝淋巴结清扫降低过度治疗风险。03数据和方法研究数据总样本319例来自两家医院Center 1223例训练集166内部测试集57Center 296例外部测试集纳入标准穿刺证实ALN转移、接受标准NAC、有前后DCE-MRI、术后行ALND排除标准多灶/双侧病变、影像或临床数据缺失、免疫组化信息不全、MRI质量差技术方法ROI分割在DCE-MRI和DWI上手动勾画ALN区域3D ROI特征提取使用Pyradiomics提取1409个特征/ROI包括形状、一阶统计、纹理等Delta特征计算(post - pre) / pre特征筛选ICC 0.80 → 方差阈值 → selectKbest → LASSO回归模型构建放射组学评分pre、post、delta radscore单/多变量逻辑回归筛选独立预测因子PR、post-radscore、delta-radscore构建列线图性能评估AUC、校准曲线、DCA、敏感性/特异性/准确率生物学验证RNA-seq数据16例进行差异表达基因、GSEA、免疫细胞浸润分析04实验结果apCR率训练集37.3%内部测试集38.6%外部测试集39.6%独立预测因子PR、post-radscore、delta-radscore模型性能AUC内部测试集0.8940.801–0.986外部测试集0.9030.812–0.939敏感性0.912内部、0.861外部临床获益不必要ALND率从60.42%降至21.88%最终获益率从39.58%升至70.83%亚组分析在三阴性、HER2、Luminal亚型中均表现良好AUC 0.833–0.918生物学机制高分组富集免疫相关通路如NK细胞静息、线粒体呼吸链、核糖体通路图 2预测apCR的放射组学列线图该列线图整合了三个独立预测因子孕激素受体状态PR、术后放射组学评分post-radscore和delta放射组学评分delta-radscore。每个因子对应一个分值标尺通过向上垂直投影获得各因子的分值三者相加得到总分后再向下投影至apCR预测概率轴即可读出该患者达到腋窝病理学完全缓解的个体化概率。图中展示了不同分值组合对应的预测概率范围为临床医生提供了直观、可视化的决策工具有助于判断哪些患者可避免不必要的腋窝淋巴结清扫术。图 3各模型的ROC曲线及亚组分析图3a-c分别展示了训练集、内部测试集和外部测试集中临床模型、post-radscore、delta-radscore和列线图四个模型的ROC曲线。列线图在所有数据集中均表现最佳AUC值最高内部测试集0.894外部测试集0.903且敏感度优异内部0.912外部0.861。图3d为基于分子亚型的分层ROC分析显示列线图在Luminal AB型、HER2过表达型和三阴性乳腺癌亚组中均保持良好预测性能AUC分别为0.842、0.918和0.833证明了模型的泛化能力。图 4校准曲线与决策曲线分析图4a-b为校准曲线图中预测概率与实际观测概率点紧密围绕对角线分布Hosmer-Lemeshow检验无显著差异P0.05表明模型预测的apCR概率与实际发生率高度一致。图4c-d为决策曲线分析结果显示在0.1~1.0的阈值概率范围内列线图的净获益值显著高于“全部治疗”或“不治疗”方案也高于单独的临床模型和radscore。借助该列线图不必要的ALND率可从60.42%降至21.88%临床净获益率从39.58%提升至70.83%。图 5放射组学预测的生物学基础探索图5基于16例RNA测序数据分为高、低apCR预测评分两组。图5a热图显示两组间存在大量差异表达基因如CXCL1、CXCL17等。图5b火山图进一步突出显著上调和下调基因。图5c GO富集显示高分组上调通路包括有氧电子传递链、线粒体ATP合成等。图5d KEGG富集涉及核糖体、朊病毒疾病等通路。图5e免疫细胞箱线图显示高分组中静息NK细胞显著增多P0.042活化NK细胞显著减少P0.002提示放射组学评分与抗肿瘤免疫应答相关。05研究结论基于MRI的Delta放射组学列线图结合治疗后放射组学评分post-radscore、Delta放射组学评分delta-radscore以及孕激素受体PR状态能够高精度预测乳腺癌患者新辅助化疗后的腋窝淋巴结病理完全缓解apCR。在内部验证集和外部验证集中该列线图的曲线下面积AUC分别达到0.894和0.903展现出优异的区分能力和临床实用性。决策曲线分析和校准曲线证实其具有良好的净获益和一致性。临床决策辅助分析显示应用该列线图可使不必要的腋窝淋巴结清扫ALND率从60.42%降至21.88%最终获益率从39.58%提升至70.83%显著避免过度治疗。此外转录组学分析揭示高apCR预测评分与免疫相关基因如CXCL1、CXCL17及通路上调相关且与静息状态NK细胞增多、活化NK细胞减少的肿瘤微环境特征相关提示放射组学预测的生物学基础可能涉及免疫应答增强。综上该研究构建并验证了一种无创、可推广的放射组学列线图可有效筛选出新辅助化疗后达到apCR的乳腺癌患者从而指导临床采用前哨淋巴结活检替代ALND实现个体化的腋窝降阶梯治疗。06讨论局限性①手动分割ROI影响稳定性与可重复性且对形态正常淋巴结缺乏客观选择标准依赖医生经验。②分子亚型分布不均部分亚型样本量小可能导致统计偏倚且生物学基础分析样本量仅16例。③纳入患者均行ALND未涉及靶向腋窝清扫模型在新型术式中的适用性有待验证。未来展望①开发自动分割方法提升模型稳定性与临床实用性减少人为操作差异。②扩大样本量并针对不同分子亚型分层验证同时增加转录组学分析样本量以强化生物学解释。③引入深度学习技术探索其与传统影像组学的结合并验证模型在靶向腋窝清扫患者中的预测价值。参考文献Mao N, Bao Y, Dong C, Zhou H, Zhang H, Ma H, Wang Q, Xie H, Qu N, Wang P, Lin F, Lu J. Delta Radiomics Based on MRI for Predicting Axillary Lymph Node Pathologic Complete Response After Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Patients. Acad Radiol. 2025 Jan;32(1):37-49. doi: 10.1016/j.acra.2024.07.052.