研究背景目前,新辅助放化疗(nCRT)是局部进展期直肠癌(LARC)的标准化治疗策略,其中约有20-25%的患者在新辅助治疗后出现病理完全缓解(pCR)。大量研究表明pCR的患者较非pCR患者拥有更长的生存时间和更高的生活质量,对这部分pCR患者实行局部切除或“等待和观望”治疗策略经研究证明是可以考虑的,而那些治疗无效的患者,nCRT不仅不能为患者带来获益,反而会加大患者的经济负担、造成一系列放化疗副作用。所以,如何建立一种有效的方法来安全、准确地预测放化疗后的pCR患者,从而让临床工作者能根据患者自身情况“量体裁衣”的选择治疗方案是我们所面临的一个重大挑战。现阶段通过临床病理资料、影像学、基因表达谱等方法来建立预测模型的研究很多,然而却缺乏对肿瘤微环境的研究。随着交叉学科的发展,多光子成像技术为我们研究肿瘤的微环境提供了有力工具。研究目的基于肿瘤微环境中的胶原评分建立并验证预测模型,以个体化评估患者nCRT后出现pCR的几率。研究方法本研究回顾性的以相同纳入标准搜集了南方医科大学附属南方医院、中山大学附属肿瘤医院和福建医科大学附属协和医院在2012年1月至2018年6月间经影像学和病理学诊断为局部进展期直肠癌的患者,最终共236例病例纳入了研究,再随机将病人分成训练队列(165例)和验证队列(71例)并利用多光子成像技术对每个患者nCRT治疗前活检组织进行成像并从提取胶原特征。通过Lasso回归分析从训练队列中选择最具预测效应的胶原特征并构建胶原评分,结合临床病理资料后采用二元logistic回归分析方法,确定了 pCR的独立预测因子并建立了预测模型,并在验证队列中进行验证。研究结果利用Lasso回归分析构建了基于8个胶原特征胶原评分,且胶原评分在训练队列中与pCR显著相关(P<0.001),同时在验证队列中也得到了验证(P<0.001)。亚组分析显示胶原评分与年龄、性别、BMI、治疗前CEA值、治疗前T分期、治疗前N分期、活检病理分型各亚组之间皆存在显著相关性。结合临床病理资料进行多因素分析后,胶原评分(OR:14.186,95%CI:4.830-41.666,P<0.001)、治疗前 T 分期(OR:4.162,95%CI:1.586-11.025,P=0.004)和治疗前 CEA 值(OR:3.336,95%CI:1.256-8.860,P=0.016)均可作为pCR的独立预测因子纳入预测模型并建立了胶原列线图。胶原列线图在训练队列和验证队列的AUC分别为0.872(95%CI:0.798-0.947)和 0.849(95%CI:0.752-0.946)。校正曲线证明预测模型具有良好的识别和校正能力,决策曲线表明胶原列线图具有一定的临床应用价值。研究结论胶原评分是pCR的独立预测因子,该预测模型有助于LARC患者的治疗决策。