本文为类型a（单篇原创研究）文献。

该研究由Eunji Jeong、Yongmun Choi、Dong Woo Lee等共同完成，主要研究机构包括韩国Medical & Bio Decision（MBD）中央研发中心、嘉泉大学生物医学工程系、忠南大学新药发现与开发研究生院、美国加州大学旧金山分校耳鼻咽喉头颈外科以及三星医学中心放射肿瘤科等。论文于2026年4月19日投稿至*Radiation Oncology*，并于2026年8月10日被接收，目前以接收稿件形式在线发表。

该研究属于头颈肿瘤放射治疗与个体化预后建模领域。口腔癌（oral cavity cancer，OCC）是全球第十三大常见恶性肿瘤，2020年新发病例约37.8万例，死亡约17.8万例。尽管手术是主要治疗手段，术后辅助放疗（radiation therapy，RT）或同步放化疗（concurrent chemoradiotherapy，CCRT）也常用于降低局部复发风险，但仍有相当一部分患者出现复发。目前临床上主要依据病理学高危因素如切缘阳性、淋巴结包膜外侵犯（extracapsular extension，ECE）、T分期、N分期、神经周围侵犯和淋巴血管侵犯等来评估复发风险，但缺乏能够动态反映个体肿瘤放射敏感性的生物学标志物。近年来，患者来源类器官（patient-derived organoids）已被证明可在体外保留原始肿瘤的异质性，因而在预测治疗反应方面显示出潜力。然而，以往研究往往仅使用半数抑制浓度（IC50）、曲线下面积（area under the curve，AUC）或2 Gy照射后活性等单一指标，其预测效能有限。因此，本研究尝试将体外（ex vivo）放射反应AUC、肿瘤球（tumoroid）生长速率和TNM分期整合为一种新型多参数指数（multi-parameter index，MPI），用于预测口腔癌患者术后放疗或同步放化疗后两年内的复发风险。

研究的整体流程包括患者样本收集、原代细胞分离、三维肿瘤球培养、放射处理、细胞活性检测、多参数模型开发与验证等环节。研究首先在韩国三星医学中心招募了29例口腔癌患者，所有患者均接受手术切除，并根据临床危险因素接受术后放疗或同步放化疗。在排除未接受放疗的11例患者以及TNM评分低于2分的2例患者后，最终纳入16例韩国患者作为参考队列（reference cohort）。研究从手术切除的肿瘤组织中分离原代细胞，经酶消化、过滤、红细胞裂解等步骤后，将细胞与基底膜基质（basement membrane extract，BME）混合，并利用ASFA® Spotter V6自动点样系统将细胞打印到384微柱板（384-micropillar plate）上进行三维培养。肿瘤球在培养第7天和第10天分别接受2、4、8 Gy的X射线照射，对照组为0 Gy。照射后继续培养至第14天，采用钙黄绿素AM（calcein AM）染色，并通过ASFA® Scanner V5 ST获取三维荧光图像，利用ASFA EZ Cell Analyzer计算平均肿瘤球面积。基于0-8 Gy剂量-反应曲线计算AUC作为体外放射敏感性指标，同时以第14天与第7天平均肿瘤球面积之比计算肿瘤球生长速率。TNM评分依据美国癌症联合委员会（AJCC）分期系统将I至IV期分别转换为1至4分。上述三个变量经z-score标准化后，采用多变量logistic回归建立复发预测模型，并以韩国参考队列的均值和标准差对线性预测值进行标准化，得到每位患者的MPI。研究预设MPI截断值为0.5，MPI低于0.5者被归为“敏感组”（低复发风险），高于0.5者被归为“抵抗组”（高复发风险）。此外，研究还纳入了来自美国加州大学旧金山分校的4例不同族裔患者作为可行性队列（feasibility cohort），以检验模型在不同种族背景中的适用性。

在单参数预测性能方面，AUC、肿瘤球生长速率和TNM评分的z-score分布在复发组与非复发组之间存在明显重叠。AUC单独预测两年复发的受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUROC）为0.7083，肿瘤球生长速率为0.6333，TNM评分为0.5750。以z-score等于0为截断值时，AUC和生长速率的敏感性均为60.0%，特异性均为66.67%；TNM评分的敏感性仅为30.0%，特异性为83.33%。Kaplan-Meier分析显示，基于AUC、生长速率或TNM评分的敏感组与抵抗组之间两年无复发生存（recurrence-free survival，RFS）差异均无统计学意义，log-rank p值分别为0.2159、0.2661和0.4711。上述结果表明，单一参数无法充分区分复发风险。

在开发MPI模型时，研究首先通过二维散点图发现AUC与生长速率、AUC与TNM评分的任意两两组合仍无法完全区分复发与非复发患者。然而，当同时整合AUC、肿瘤球生长速率和TNM评分进行三维可视化时，非复发组与复发组呈现更明显的聚类分离。多变量logistic回归得到的线性预测方程为η = 0.7667×x1 + 0.8420×x2 + 0.6743×x3 - 0.6353。以0.5为预测概率截断值，MPI模型的敏感性达到90.00%，特异性为66.67%。MPI的AUROC为0.800，明显高于任何单一参数。经5,000次bootstrap内部验证后，乐观校正AUROC为0.646，95%置信区间为0.467–0.808。在RFS分析中，MPI定义的敏感组两年无复发生存率为81.82%，抵抗组为20.0%，log-rank p值为0.0038，差异具有统计学意义。Cox比例风险模型显示，敏感组相对于抵抗组的复发风险比为0.113（95%置信区间0.020–0.645，p=0.014）。同时，RFS模型的表观Harrell’s C指数为0.813，乐观校正后为0.684，95%置信区间为0.480–0.800。探索性校准评估显示，参考队列中平均预测复发概率与观察复发率均为0.375，Brier评分为0.186，校准截距为0.000，Hosmer-Lemeshow检验χ²为2.566（p=0.277），提示模型未显示出明显的系统性偏差。尽管校正后性能有所下降，但MPI模型仍保留中等程度的判别能力。

在个体层面，小提琴图展示了两例复发患者的z-score在不同参数间存在异质性。其中患者#8和#14基于AUC可能被归入敏感范围，但其肿瘤球生长速率较高，导致MPI将其一致归入抵抗范围，与其临床复发结局相符。患者#8和#14的PET-CT影像也显示随访期间出现进展或复发。在UCSF的4例可行性队列中，2例无复发患者的MPI低于0.5，被正确分类为敏感组；2例复发或治疗期间进展患者的MPI高于0.5，被正确分类为抵抗组。该结果初步提示MPI模型可能在不同种族人群中具有潜在适用性。

本研究的主要结论是，整合体外放射反应AUC、肿瘤球生长速率和TNM评分构建的MPI模型在预测口腔癌患者术后放疗或同步放化疗后两年复发风险方面优于任何单一参数。MPI不仅在参考队列中显著区分了高、低复发风险组，还在一个独立的小型多种族队列中正确分类了全部4例患者的临床结局。研究提示，基于患者来源肿瘤球的多参数功能学评估有望为口腔癌术后个体化风险分层提供新的思路。然而，由于样本量较小且复发事件数有限，模型存在过拟合风险，其稳健性和临床实用性尚需在更大规模的独立队列中进一步验证。此外，MPI模型的敏感性较高但特异性相对较低，表明该模型对高复发风险患者的识别能力仍有待提高。研究还指出，未来或许可以将手术切缘状态、神经周围侵犯、肿瘤分化程度等病理学因素纳入模型，以进一步改善预测性能。

该研究的亮点主要体现在三个方面。第一，研究提出并验证了一种新型多参数指数MPI，其将肿瘤球体外放射反应、体外生长速率和TNM分期三类不同维度的信息整合起来，有效弥补了单一指标预测效能的不足。第二，研究使用了自动化的384微柱板三维培养平台和ASFA® Spotter点样系统，实现了高通量的肿瘤球培养和放射敏感性测试，这种平台化方法具有较强的可重复性和临床转化潜力。第三，研究不仅使用了韩国单中心队列进行模型构建，还尝试将模型应用于美国不同族裔的小型独立队列，为后续跨种族验证提供了初步证据。总体而言，本研究为口腔癌术后放疗个体化预后建模提供了概念验证，并为未来更大规模的多中心、多种族验证研究奠定了基础。