与肿瘤微环境相关的影像组学模型预测局部晚期鼻咽癌的免疫治疗反应和预后

研究背景：

鼻咽癌是一种高度侵袭性恶性肿瘤，具有局部浸润和早期远处转移的倾向。约75%的患者在初诊时已处于局部晚期阶段。目前，诱导化疗序贯同步放化疗是局部晚期鼻咽癌的主要根治性治疗手段。近年来，免疫检查点抑制剂（如PD-1抑制剂）的出现为肿瘤治疗带来了革命性突破。作为一种“热肿瘤”，鼻咽癌特别适合免疫治疗。

然而，由于肿瘤采用多种免疫逃逸策略，仅约20%~30%的患者能从免疫治疗中获益。此外，免疫治疗还可能引起免疫相关不良反应，影响多个器官功能，甚至导致治疗相关死亡。因此，开发能够预测免疫治疗反应的可靠生物标志物成为临床迫切需求。

目前常用的预测标志物如PD-L1表达、EBV DNA水平、Ki67+调节性T细胞和肿瘤突变负荷等在预测鼻咽癌免疫治疗反应方面准确性有限。影像组学分析作为一种非侵入性方法，通过从医学图像中提取和分析定量特征，能够捕捉组织的细胞和分子特性，为这一挑战提供了可行方案。

研究进展：

暨南大学附属第一医院张水兴、张斌教授团队联合国内10家医疗中心，开展了一项多中心研究。该研究共纳入246例接受免疫联合治疗的局部晚期鼻咽癌患者，通过人工智能算法提取、筛选最优特征组合，构建了具有良好预测效能的影像组学模型。为增强模型的可解释性，研究还基于苏木精—伊红（H&E）染色和免疫组化（IHC）的全切片图像（WSIs）的影像病理相关性分析（图1）。

研究结果显示，在治疗反应预测方面，影像组学模型的AUC达0.760，显著优于传统临床模型(AUC=0.559)。

在预后评估方面，最优模型的C-index达0.858，能够准确区分高低风险患者。最后，通过影像—病理关联分析，揭示了预测模型背后的生物学基础。影像组学特征与免疫细胞标志物（特别是CD45RO、CD8、PD-L1和CD163）表现出显著相关性，揭示了影像组学特征与肿瘤微环境免疫特征之间的潜在联系。

气泡图显示在疗效预测模型（A）和预后预测模型（B）中，H&E切片核特征与影像组学特征之间的相关性，气泡大小代表相关性强度。热图展示疗效（C）和预后（D）预测模型中H&E切片细胞空间分布特征与影像组学特征的相关性，颜色深浅表示相关性强弱，* 代表 P 值 < 0.05。

未来展望：

本研究为鼻咽癌的精准免疫治疗提供了一些初步探索和基础。基于多中心数据构建的影像组学模型，在预测免疫治疗反应方面展现出一定潜力，并初步揭示了肿瘤微环境的部分异质性特征。

原文链接：https://spj.science.org/doi/10.34133/research.0749