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该研究的主要作者包括Tzu-Ning Kao、Min-Shu Hsieh、Li-Wei Chen等，他们来自国立台湾大学医院及医学院、国立台湾大学医工所等多个机构。该研究于2022年11月29日发表在期刊《Cancers》上，题目为“CT-based radiomic analysis for preoperative prediction of tumor invasiveness in lung adenocarcinoma presenting as pure ground-glass nodule”。

学术背景

肺癌是全球范围内导致死亡的主要原因之一，早期诊断和精准治疗对提高患者生存率至关重要。近年来，计算机断层扫描（CT）在肺癌筛查中的应用显著降低了肺癌死亡率。纯磨玻璃结节（pure ground-glass nodule, pGGN）是CT影像中常见的早期肺癌表现之一。pGGN的病理类型可能包括炎症、间质纤维化、非典型腺瘤样增生、原发性肺癌甚至转移瘤。尽管大多数pGGN为良性，但仍有一部分为浸润性腺癌（invasive adenocarcinoma），其预后与腺癌原位（adenocarcinoma in situ, AIS）和微浸润腺癌（minimally invasive adenocarcinoma, MIA）有显著差异。因此，术前准确预测pGGN的浸润性对选择合适的手术方式具有重要意义。

传统上，预测pGGN浸润性的方法主要依赖于CT影像中的结节大小、CT值（Hounsfield Unit, HU）等参数，但这些方法无法准确区分病理浸润性。近年来，放射组学（radiomics）分析作为一种新兴技术，能够从CT影像中提取大量定量特征，结合机器学习算法，为病理特征的预测提供了更为客观的手段。然而，针对pGGN的放射组学研究仍然较少。本研究旨在通过构建基于放射组学特征的预测模型，术前预测pGGN的病理亚型，以帮助临床医生选择合适的手术方式。

研究流程

研究分为以下几个主要步骤：

1. 研究对象的选择与数据收集
   研究回顾性分析了2011年至2016年间在国立台湾大学医院接受手术切除的338例pGGN肺腺癌患者的临床病理特征。所有患者均接受了术前胸部CT扫描，并由两名资深胸外科医生或放射科医生独立评估。排除部分实性或纯实性结节的患者，最终纳入338例pGGN患者。此外，还纳入了2016年至2019年间的100例患者作为外部验证队列。

2. 影像数据的预处理与分割
   CT影像数据首先进行空间分辨率的归一化处理，使用三线性插值法将每个体素重采样为1 mm的等向体素。接着，采用半自动分割方法提取肿瘤边界，并由两名胸外科医生手动调整分割结果以确保准确性。分割后的肿瘤区域用于提取404个放射组学特征，包括形态学特征、直方图特征和纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM、灰度游程矩阵GLRLM、灰度区域大小矩阵GLSZM等）。

3. 特征选择与模型构建
   使用前向选择算法（Sequential Forward Selection, SFS）从404个放射组学特征中选择显著特征。所有特征在进入选择算法前均进行Z-score标准化。基于选定的特征，构建逻辑回归模型，用于区分AIS/MIA与浸润性腺癌。模型的性能通过留一法交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation, LOOCV）进行评估，使用ROC曲线下面积（AUC）、准确率、灵敏度和特异性等指标评价模型性能。

4. 外部验证
   使用来自同一机构的100例患者作为外部验证队列，进一步验证模型的泛化能力。

主要结果

1. 患者特征与病理结果
   研究队列中，AIS、MIA和浸润性腺癌的患者分别为133例（39.4%）、128例（37.9%）和77例（22.8%）。浸润性腺癌患者中，腺泡型（acinar）占55.8%，乳头型（papillary）占10.4%，鳞屑型（lepidic）占33.8%。所有患者均未发现淋巴结转移或肿瘤复发，随访78个月后，5年无进展生存率和总生存率均为100%。

2. 放射组学特征分析
   通过前向选择算法，最终选定了三个放射组学特征作为预测因子：聚类阴影（cluster shade, GLCM）、同质性（homogeneity, GLCM）和游程方差（run-length variance, GLRLM）。基于这三个特征构建的逻辑回归模型在内部验证中表现出良好的性能，AUC为0.7676，准确率为70.6%，灵敏度为75.0%，特异性为70.0%。在外部验证中，模型的AUC为0.7759，表现出相似的性能。

3. 模型的应用价值
   该模型能够在术前预测pGGN的浸润性，帮助胸外科医生选择合适的手术方式。对于AIS/MIA患者，推荐进行楔形切除（wedge resection）；而对于浸润性腺癌患者，则建议进行肺段切除（segmentectomy）或肺叶切除（lobectomy）。

结论与意义

该研究成功构建了一个基于CT放射组学特征的预测模型，能够在术前准确区分pGGN的病理亚型。该模型具有较高的灵敏度和特异性，能够为临床医生提供决策支持，帮助选择合适的手术方式，从而提高患者的治疗效果。此外，该研究还展示了放射组学在肺癌早期诊断和个性化治疗中的潜力，为未来的研究提供了新的方向。

研究亮点

1. 重要发现
   研究首次在pGGN队列中应用放射组学分析，成功构建了预测浸润性腺癌的模型，填补了该领域的研究空白。

2. 方法创新
   研究采用半自动分割方法提取肿瘤边界，并结合前向选择算法和逻辑回归模型，显著提高了预测的准确性。

3. 临床价值
   该模型能够在术前预测pGGN的浸润性，帮助临床医生选择合适的手术方式，具有重要的临床应用价值。

其他有价值的内容

研究还详细分析了pGGN患者的临床病理特征，发现浸润性腺癌患者的肿瘤直径和血清CEA水平显著高于AIS/MIA患者。这一发现进一步支持了放射组学特征在预测浸润性中的有效性。此外，研究还指出，尽管浸润性腺癌在pGGN中占一定比例，但所有患者的5年无进展生存率和总生存率均为100%，表明手术切除对pGGN患者的治疗效果良好。