目的:本研究旨在宏观层面上通过图像分析软件及计算机编程方式,计算出全面的前列腺周围脂肪各类参数,证明其与前列腺癌恶性程度相关;运用基于外轮廓线特征的U-Net卷积神经网络模型,实现对前列腺周围脂肪组织的快速、准确的自动化识别和分割。通过单细胞核测序在微观层面,分析前列腺周围脂肪组织中各类细胞的特征,并分析AR通路抑制剂阿比特龙治疗后各细胞类群谱系的变化,以揭示前列腺周围脂肪组织在肿瘤微环境中的作用,为前列腺癌的发生发展与微环境的关系提供有更深入的认识,为前列腺癌特别是CRPC的治疗提供新的治疗思路和干预靶点。方法:⑴运用图像分析软件Photoshop对前列腺癌MRI的T2序列图像中的前列腺周围脂肪、腹壁下脂肪及前列腺进行标准化的手动分割标注。使用Matlab编写程序对所标注的图像进行像素级的计算,得出前列腺周围脂肪体积、最大横截面积及该截面上的厚度、前列腺体积、腹壁下脂肪厚度、归一化前列腺体积（NPFV）、脂肪厚度比值等数据。将上述参数,与患者BMI、Gleason评分等临床数据进行相关性分析,评估前列腺周围脂肪组织的各项参数是否与前列腺癌的恶性程度相关。⑵将手工标注的PPAT外轮廓线的像素点信息生成的蒙版（Mask）及其梯度图作为学习标签（Label）,运用U-Net卷积神经网络对该标签进行学习,采用数据增强及自定义的损失函数（LOSS）方法来提升训练效果。使用优化器通过网络的前向传播以及计算LOSS的反向传播,持续迭代优化模型,使得失函数减小,得到训练的网络模型。通过DSC、HD、Io U这三个评价指标,与FCN、U-Net、Seg Net网络的图像分割结果进行比较。⑶选取因前列腺癌行机器人腹腔镜前列腺切除术的患者共六例（局部进展期和晚期）,其中3例术前予以醋酸阿比特龙治疗,分为非治疗组（3例）和治疗组（3例）。将六例患者术中切除的前列腺周围脂肪组织进行分别进行10x Genomics平台的单细胞核转录组测序。通过预处理（质控、标准化、数据校正、特征选择、降维）后进行细胞聚类、细胞类型注释、拟时序分析,以及GO（Gene Ontology）功能富集分析、通路功能分析及细胞通讯等的分析,鉴定出前列腺周围脂肪组织中的各细胞类群谱系,以及阿比特龙治疗后各细胞类群谱系发生的变化及互作机制。结果:⑴通过秩和检验及单因素logistic回归分析,比较了Gleason≤6分和Gleason≥7分两组共111例前列腺癌患者,初诊t PSA和前列腺周围脂肪体积存在统计学差异（P＜0.05）,其OR值分别为3.64（95%CI,1.60-8.31）、2.63（95%CI,1.18-5.87）;而年龄、BMI、前列腺体积、腹壁下脂肪最大厚度、周围脂肪最大面积、周围脂肪最大厚度、归一化前列腺体积及脂肪厚度比值均没有统计学差异（P＞0.05）。⑵270*270像素矩阵尺寸的裁剪图像的相似性系数（DSC）、哈斯多夫距离（HD）及交并比（Io U）70.1%、27mm、56.1%;256*256像素矩阵尺寸的裁剪图像的DSC、HD、Io U分别为68.7%、26.7mm、54.1%,基于轮廓特征点的U-Net网络在不同层面的T2序列图像上基本能够预测出完整的前列腺周围脂肪组织,而FCN、U-Net和Seg Net网络并不能预测出全部的脂肪组织轮廓线。⑶sn RNA-seq多样本分析共聚类成17个细胞簇,可归为脂肪细胞、内皮细胞、巨噬细胞、成纤维细胞、周细胞及脂肪分化干细胞共6个谱系。脂肪细胞谱系分为脂肪细胞（2个亚型）、米色脂肪细胞和脂肪祖细胞;内皮细胞有3个亚型;巨噬细胞有2个亚型;周细胞谱系分为周细胞（2个亚型）和周细胞祖细胞;脂肪分化的干细胞具有4个亚型。各细胞谱系中,脂肪类细胞最多,占31.38%;其次是内皮细胞,占比为21.69%;巨噬细胞占18.62%;周细胞谱系占9.78%;脂肪分化干细胞为10.17%;而成纤维细胞最少,仅占8.36%,米色脂肪细胞数/总脂肪细胞数的比率分别为12.97%和65.23%,即阿比特龙治疗患者的前列腺周围脂肪组织中米色脂肪细胞较非治疗组明显增加。通过细胞数量堆积图,可以看出NHT组在细胞簇在米色脂肪细胞（3簇）、缺氧亚型脂肪细胞（11簇）和脂肪祖细胞（16簇）的细胞数量比例明显增加,而在周细胞两个亚群（6簇和14簇）及周细胞祖细胞（12簇）、脂肪干细胞的两个亚群（13和15簇）的细胞数量比例减少。RNA速率分析图中,干细胞和各类祖细胞的分化速度快。从分化方向上看,脂肪分化干细胞是内皮细胞、巨噬细胞的前体细胞;米色脂肪细胞和白色脂肪细胞的分化方向不同。阿比特龙治疗后（NHT组）内皮细胞分化速度加快,其次米色脂肪细胞的分化速度亦增加。细胞通讯分析发现:脂肪干细胞亚群15簇（ADAMTS18）与其他细胞类型的相互作用最多,而且与内皮细胞亚群8簇（TLL1）、周细胞亚群6簇（RCAN2）、脂肪祖细胞16簇（TNFAIP8）的相互作用特别强。受体配体互作的Circos图发现:脂肪干细胞（ADAMTS18）参与到众多细胞相互作用中,表明其具有核心细胞类群的特征。结论:⑴患者初诊t PSA和前列腺周围脂肪体积是前列腺癌恶性程度的独立暴露危险因素。⑵基于外轮廓线特征的U-Net卷积神经网络能较好地识别和分割前列腺周围脂肪组织;270*270像素矩阵尺寸的裁剪图像更适合基于轮廓线特征的U-Net卷积神经网络,对原始图像进行放缩会影响卷积神经网络识别精度;而FCN网络和Seg Net网络不适合在MRI的T2序列图像上对前列腺周围脂肪组织的预测。⑶首次在单细胞层面鉴定了前列腺癌腺体周围脂肪组织内的细胞图谱及构成。发现前列腺癌腺体周围脂肪组织中细胞类群存在异质性,脂肪细胞比例下降;前列腺癌腺体周围脂肪的细胞类群构成的肿瘤微环境呈多样性,且受治疗药物的影响;阿比特龙对前列腺癌腺体周围脂肪组织中细胞类群即肿瘤微环境产生明显影响,米色脂肪细胞比例增加。图144幅,表10个,公式9个,算法3个,参考文献238篇