研究型大學是什么意思_美國研究型大學排名
2024-11-2151次
肝細胞癌（hcc）的診斷和治療取得了巨大進展，但總體臨床結局仍然很差，特別是在晚期疾病患者中。hcc 管理的主要障礙之一是缺乏基于組織學或分子分類的治療方案，而 hcc 在基因組、分子和組織學水平上具有高度異質性。
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作者：kope
近日，中南大學湘雅三醫院團隊在radiology發表題為“ct radiomics to predict macrotrabecular-massive subtype and immune status in hepatocellular carcinoma”的原創研究**。該研究使用ct放射組學模型準確預測肝癌病理分型（即富粗梁型肝癌亞型），并證實肝癌病理分型也與體液免疫**有關。
提高精準診療能力
01
大多數情況下，治療前肝細胞癌的診斷并不依賴于組織病理學檢查，導致在表征這種侵襲性亞型時存在兩難境地。一些研究已經確定了與該亞型相關的幾種影像學特征，例如腫瘤內壞死、動脈期低血管成分和腫瘤邊緣不光滑。在釓塞酸增強mri中結合四個成像特征的一組標準可以在預測mtm亞型方面實現高精度。即便如此，成像特征的評估仍容易出現觀察者之間的差異，可能導致放射科醫生之間的不一致。
為提高難治性肝癌的精準診療能力，研究人員在前期對肝癌血管新生激活表型影像和預后特征全面分析的基礎上，利用影像組學、轉錄組學和單細胞多組學技術，原創性地構建了影像人工智能模型，有效地預測一種具有侵襲性的肝癌病理表型。該研究初步證實肝癌病理分型作為介**合靶向治療敏感性標志物的可行性，并進一步挖掘肝癌病理分型的潛在腫瘤微環境免疫特征，證實肝癌病理分型主要與b細胞浸潤的體液免疫功能失調相關。
免疫浸潤模式
02
影像組學是一種新興的非侵入性方法，可從醫學圖像中挖掘定量特征，以獲得有助于臨床醫生做出臨床決策的標記物。影像組學可以設想為數字活檢，允許在各種臨床場景中深入表征腫瘤表型和空間異質性。例如，先前的研究表明，影像組學模型在預測肝細胞癌患者的微血管侵襲（mvi）狀態和腫瘤復發方面顯示出良好的性能。
迄今為止，只有一項研究試圖開發基于t2加權、未增強t1加權、動脈期增強和延遲期t1加權圖像的mri影像組學模型，以預測88例患者的單中心隊列中的mtm亞型;文獻中缺乏關于ct影像組學方法應對這一挑戰的研究。此外，越來越多的證據表明，放射模式與幾種腫瘤的特定生物學途徑之間存在密切關聯。因此，需要進一步的研究來支持影像組學方法預測mtm亞型的穩健性，并在時空分子成像的框架內探索影像組學的生物學基礎，以促進臨床轉化。構建基于術前ct研究的影像組學模型，用于預測mtm亞型，并通過分析批量和單細胞rna測序數據來研究潛在的免疫浸潤模式。
進一步的前瞻性研究
03
全球近一半的肝癌發生在中國，大部分患者確診時已進展到晚期，其中近一半屬于難治性肝癌，根治困難，患者預后及生活質量極差。目前，肝癌治療方案主要根據臨床分期制定，尚缺乏基于腫瘤分子分型的精準診療體系。
影像組學模型是基于在多個機構接受手術治療的患者的回顧性收集數據構建的，這可能會引入選擇偏倚。這些患者表現出肝病毒感染的傾向;因此，需要對不同潛在原因的肝病人群進行進一步調查。其次，影像組學標記受到其復雜性和缺乏算法標準化的限制。在未來的工作中，將進行基于深度學習的預測模型的開發。第三，結局隊列中缺乏標準化的護理。最后，數據集或隊列的樣本量有限，未來的研究需要更大的樣本量進行放射轉錄組學分析。
總之，ct影像組學模型可以無創地預測肝細胞癌患者的大梁大塊亞型。值得注意的是，研究人員發現了影像組學模型背后的免疫浸潤模式，主要涉及有**的體液免疫。影像組學模型可作為抗血管生成治療、免疫治療及其聯合治療后反應的無創預測指標，應在進一步的大型前瞻性研究中得到驗證。
參考資料：
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.221291
注：本文旨在介紹醫學研究進展，不能作為治療方案參考。如需獲得健康指導，請至正規醫院就診。
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