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研究背景:肝癌是全球癌症相关死亡的第三大原因,肝细胞肝癌占肝癌所有病例的90%。肝细胞肝癌异质性强,常发生基因突变和细胞信号通路异常激活。不可切除肝癌和晚期肝癌患者失去手术机会,只能系统性治疗。二代测序数据表明,肝癌发生发展过程中,PI3K-Akt-m TOR信号通路异常激活。相关研究表明,m TOR信号通路激活的肝癌、肝癌肝移植患者,雷帕霉素、雷帕霉素类似物治疗能够降低肝癌复发、改善预后,m T
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研究背景:肝癌是全球癌症相关死亡的第三大原因,肝细胞肝癌占肝癌所有病例的90%。肝细胞肝癌异质性强,常发生基因突变和细胞信号通路异常激活。不可切除肝癌和晚期肝癌患者失去手术机会,只能系统性治疗。二代测序数据表明,肝癌发生发展过程中,PI3K-Akt-m TOR信号通路异常激活。相关研究表明,m TOR信号通路激活的肝癌、肝癌肝移植患者,雷帕霉素、雷帕霉素类似物治疗能够降低肝癌复发、改善预后,m TOR信号通路关键分子RPS6K能够作为检测m TOR信号通路是否激活的生物标志物。目前临床缺乏RPS6K蛋白表达无创诊断方法。影像组学能从医学影像中高通量提取影像组学特征和后续预测模型构建,已经广泛应用于肿瘤研究,包括肿瘤亚型鉴别诊断,基因/蛋白表达预测,治疗效果评估等。研究目的:本研究旨在应用MRI影像组学,结合机器学习算法,构建RPS6K高表达肝癌亚型的无创预测诊断模型,实现该亚型患者治疗前分层,为后续治疗决策、随访管理提供参考信息。研究方法:回顾性纳入2018年1月至2019年5月在浙江大学医学院附属第一医院接受过肝癌切除术治疗的肝癌患者的临床数据、手术样本、术前肝脏增强MRI影像数据,通过免疫组化确定RPS6K表达水平,以7:3的比例随机划分训练集和验证集,应用MATLAB软件提取影像组学特征,R语言构建临床诊断模型、影像组学预测诊断模型和预测性列线图,并通过验证集来评估、比较所构建模型的诊断能力。结果:AUC分析结果表明,在训练集和验证集中,随机森林DWI序列诊断模型的AUC分别为0.831和0.731;人工神经网络T2序列诊断模型的AUC分别为0.846和0.736;人工神经网络融合序列诊断模型的AUC分别为0.887和0.826;预测性列线图的AUC分别为0.917和0.845。结论:影像组学模型（单一/融合序列）和预测性列线图对RPS6K表达水平具有良好的预测诊断能力,能够实现RPS6K高表达肝癌亚型患者的术前无创、精准诊断。研究背景:细胞角蛋白19（CK19）阳性肝癌是一种特殊的肝癌亚型,该亚型患者容易发生淋巴结侵犯转移,产生放化疗耐受,在肝癌切除术、肝动脉插管化疗栓塞治疗（TACE）、射频消融（RFA）及肝脏移植手术后容易出现早期复发,预后极差。早期诊断、筛选CK19阳性肝癌患者,开展针对性治疗,术后加强随访,及早进行干预,能够改善该亚型肝癌患者的预后。目前CK19阳性肝癌的诊断主要依赖术后病理,部分基于影像组学的探索性研究存在样本不足、依赖已有传统诊断结果的问题,因此,本研究拟结合影像组学方法,基于多中心、时间独立的临床数据、术前MRI数据构建CK19阳性肝癌的术前无创、精准诊断模型。研究目的:本研究旨在应用MRI影像组学,结合机器学习算法,构建CK19阳性肝癌亚型的无创预测诊断模型,实现该亚型患者治疗前分层,为后续治疗决策、随访管理提供参考信息。研究方法:回顾性纳入浙江大学医学院附属第一医院、树兰医疗（杭州）医院和温州医科大学附属丽水中心医院不同时期接受肝癌切除术治疗的肝癌患者的临床数据、手术样本、术前肝脏增强MRI影像数据,通过免疫组化确定CK19蛋白表达,应用MATLAB软件提取影像组学特征,R语言构建临床诊断模型、影像组学预测诊断模型,并通过外部独立验证集评估、比较所构建模型的诊断能力。结果:单因素分析发现,CK19阳性肝癌患者血清AFP显著升高,容易发生微血管侵犯。在训练集和外部验证集中,人工神经网络DWI序列诊断模型的AUC分别为0.899,0.697和0.721;随机森林T2序列诊断模型的AUC分别为0.824,0.603和0.604;人工神经网络融合序列诊断模型的AUC分别为0.899,0.753和0.771。结论:CK19阳性肝癌是一种肿瘤生物学性质恶劣的亚型,基于不同时间区间的多中心影像数据,本研究成功构建术前MRI影像组学的诊断模型（单一/融合序列）能够实现CK19阳性肝癌的术前无创、精准诊断,为该亚型肝癌患者的个性化临床管理提供参考依据。创新点:1.本研究应用影像组学技术,高通量抽提RPS6K高表达肝癌亚型的影像组学特征,结合机器学习算法构建预测诊断模型,成功实现无创、快速、精准的诊疗前诊断,为该亚型肝癌患者的临床诊疗决策提供参考依据;2.本研究通过不同时间区间的多中心临床、术前肝脏增强MRI影像数据,验证CK19阳性肝癌的特殊肿瘤生物学性质,构建基于影像组学特征和机器学习算法的诊断模型,经多中心数据验证,所构建的影像组学预测诊断模型能够实现无创、快速、精准的CK19阳性肝癌患者诊疗前分层。
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