改善复发风险分层和临床评估! 复旦大学附属中山医院等单位合作发文：无创且具有生物学解释性的胰腺癌生物标志物

10月9日，复旦大学附属中山医院/‌中北大学/浙江中医药大学附属嘉兴市中医医院研究团队合作共同在期刊《MedComm》上发表了研究论文，题为“Super-Resolution MRI–Derived Tumor-Stroma Ratio Phenotyping for Prognostic and Therapeutic Stratification in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma”，本研究中，研究人员开发了一种基于超分辨率磁共振成像（srMRI）的放射组学模型，用于实现胰腺导管腺癌（PDAC）中肿瘤-间质比（TSR）的无创表型分析。该TSR-radscore可独立区分无复发生存期，并在与临床病理变量结合后，显著提升了独立手术队列中早期复发的预测能力。转录组分析显示，低TSR（L-TSR）肿瘤富集了细胞外基质重塑及TGF-β相关信号通路。单细胞测序进一步揭示了不同TSR表型下癌症相关成纤维细胞和T细胞的特异状态，将影像学来源的TSR模式与潜在的间质及免疫微环境调控程序联系起来。总体而言，基于srMRI的TSR表型分析为胰腺导管腺癌（PDAC）的间质特征提供了无创且具有生物学可解释性的生物标志物，有助于改善复发风险分层和治疗前的临床评估。

胰腺导管腺癌术前风险分层的临床需求与治疗决策优化研究

 01 

胰管腺癌（PDAC）是最致命的实体瘤之一，具有进展迅速、早期扩散和预后极差的特点。即使在接受根治性切除术的患者中，近一半仍会出现早期复发（ER，<1年），长期生存率仍然很低。对于晚期或复发性PDAC的治疗进展仍令人失望。靶向药物和免疫疗法的临床疗效有限，而化疗或化免疫联合治疗的生存获益在患者间差异显著。因此，亟需准确的术前风险分层，以便早期识别高危患者，并优化PDAC的治疗决策。

srMRI模型的TSR预测性能与可解释性

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代表性病例表明，SR重建比原始MRI提供了更清晰、定义更好的ROI。研究人员从六个MRI序列中提取了共7182个影像组学特征，主要来自GLCM（23.9%）、一阶（19.5%）、GLRLM和GLSZM（各17.4%）以及GLDM（15.2%）类别。序列特征选择保留了30个预测因子用于TSR-radscore构建。在ETV队列中也观察到了类似的SHAP模式。

研究人员整合了六个序列并基于XGBoost算法构建的srMRI模型，其表现优于所有其他机器学习分类器，在TT和ETV队列中均实现了最高的AUC，分别为0.870（95% CI, 0.817–0.922）和0.791（95% CI, 0.700–0.881）。校准曲线显示预测的复发概率与观察到的复发概率之间具有良好的一致性，决策曲线分析表明，在两个队列中，该模型均比“全部治疗”或“不治疗”策略具有更高的净临床获益。

基于srMRI的TSR模型的开发与验证

结论

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综上，研究人员开发并验证了一种基于srMRI的胰腺导管腺癌（PDAC）术前肿瘤间质反应（TSR）评估模型。srMRI衍生的TSR-radscore能准确预测病理TSR，并为ER提供独立的预后价值，同时在治疗反应分层方面也显示出潜力。批量和单细胞转录组分析为影像学衍生的表型提供了生物学背景。这些结果支持将基于srMRI的TSR作为PDAC复发风险评估和全身治疗决策的无创间质状态指标。（转化医学网360zhyx.com）

参考资料：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mco2.71039

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