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主要作者及研究机构

本研究的主要作者包括Yunlin Zheng、Bingjiang Qiu、Shunli Liu、Ruirui Song、Xianqi Yang、Lei Wu、Zhihong Chen、Abudouresuli Tuersun、Xiaotang Yang、Wei Wang和Zaiyi Liu。他们分别来自多家研究机构，包括广东省人民医院（广东省医学科学院）、南方医科大学、青岛大学附属医院、山西省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心、广州大学计算科学与技术研究所以及喀什地区第一人民医院。该研究于2024年8月30日发表在《eClinicalMedicine》期刊上，DOI为10.1016/j.eclinm.2024.102805。

学术背景

本研究的主要科学领域是医学影像分析与深度学习在胃癌治疗中的应用。胃癌是全球癌症相关死亡的主要原因之一，局部晚期胃癌（locally advanced gastric cancer, LAGC）患者在诊断时往往已处于晚期，预后较差，5年生存率低于40%。新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy, NAC）是LAGC的标准治疗方法，但仅有约30%的患者在接受NAC后出现淋巴结转移（lymph node metastasis, LNM）的消退。准确预测NAC后的LNM状态对于优化治疗方案和改善患者生存至关重要。然而，传统的影像学方法在评估LNM时存在主观性和低敏感性的问题。因此，本研究旨在开发并验证一种基于深度学习网络（deep learning network, DLN）的模型，利用治疗前的CT图像早期预测LAGC患者在接受NAC后的LNM状态。

研究流程

本研究共包括以下几个主要步骤：

1. 数据收集与患者分组
   研究回顾性纳入了2013年1月至2023年3月期间来自三家医院的1205名LAGC患者。这些患者被随机分为训练队列（n=361）、内部验证队列（n=155）和两个外部验证队列（n=319和n=370）。所有患者均接受了2-4个周期的NAC，并在NAC完成后2-3周进行了根治性胃切除术和淋巴结清扫术。

2. 影像数据预处理与肿瘤分割
   所有患者在NAC前两周内接受了增强CT扫描。研究使用了一种半自动分割技术（基于预先开发的AIlen模型）对肿瘤体积进行分割，并由两名放射科医生手动调整分割结果。最终的分割结果由两名资深放射科医生审查并达成一致。

3. 深度学习模型的开发
   研究提出了一种基于Transformer框架的DLN模型，用于预测LNM风险。该模型由32层Transformer块组成，用于提取肿瘤特征，并结合卷积层和全连接层进行LNM预测。模型以肿瘤体积作为输入，输出LNM的概率值。

4. 临床模型的构建与比较
   研究通过多变量逻辑回归分析构建了一个临床模型，作为后续比较的基线。此外，研究还将DLN与临床模型结合，构建了一个联合模型，并通过Nomogram图进一步增强了模型的性能。

5. 模型性能评估
   研究通过ROC曲线下面积（AUC）、准确性、敏感性、特异性等指标评估了各模型在预测LNM中的表现。此外，还通过校准曲线和决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评估了模型的校准和临床实用性。

6. 生存分析
   研究在两个随访中心对LAGC患者进行了生存分析，通过Kaplan-Meier曲线和Cox回归分析评估了DLN对患者总体生存（overall survival, OS）的预测能力。

主要结果

1. DLN模型的预测性能
   DLN在训练队列和验证队列中均表现出色，AUC值分别为0.804、0.748、0.788和0.766，显著优于临床模型。此外，DLN在敏感性方面表现尤为突出，能够更准确地识别LNM患者。

2. 联合模型的性能提升
   将DLN与临床模型结合后，联合模型的预测性能进一步提升，AUC值在各队列中均有所提高，表明DLN的加入显著增强了模型的分类准确性。

3. 生存分析结果
   DLN评分与LAGC患者的OS显著相关。在两个随访中心，高DLN评分的患者OS显著较差，表明DLN在预测患者长期生存方面具有潜在的应用价值。

4. 模型的可解释性
   通过Grad-CAM技术，研究揭示了DLN在预测LNM时主要关注肿瘤内部的异质性和侵袭性边缘区域。这些发现为DLN的决策提供了可视化支持，进一步验证了模型的有效性。

结论

本研究开发并验证了一种基于Transformer框架的DLN模型，能够利用治疗前的CT图像早期预测LAGC患者在接受NAC后的LNM状态。该模型在预测LNM和患者生存方面表现出色，具有较高的临床实用性和推广价值。未来，前瞻性多中心研究将进一步验证该模型在临床实践中的应用效果。

研究亮点

1. 首次三维全肿瘤分析
   本研究首次利用三维全肿瘤图像进行LNM预测，克服了传统二维分析的局限性，能够更全面地量化肿瘤异质性。

2. 基于Transformer的深度学习模型
   研究提出了一种基于Transformer框架的DLN模型，通过多注意力机制有效捕捉肿瘤的复杂空间关系，显著提高了预测的准确性。

3. 高敏感性与临床实用性
   DLN在预测LNM时表现出较高的敏感性，能够帮助临床医生更早地识别高风险患者，从而优化治疗方案。

4. 生存预测的潜在价值
   DLN不仅在LNM预测中表现优异，还能够有效预测患者的长期生存，为个体化治疗提供了新的工具。

其他有价值的内容

研究还通过Grad-CAM技术揭示了DLN在预测LNM时关注的关键区域，为模型的可解释性提供了重要支持。此外，研究还探讨了DLN在不同临床亚组中的预测性能，进一步验证了模型的广泛适用性。

本研究为LAGC患者的早期LNM预测和个体化治疗提供了重要的技术支持，具有显著的学术价值和临床应用前景。