Int J Surg：影像组学在术前预测结直肠癌淋巴结转移中的应用
2024-06-30 xuyihan MedSci原创
基于人工智能的影像组学在结直肠癌术前淋巴结分期中具有良好的预测效能。这些发现支持将影像组学整合到临床实践中，以提高结直肠癌的术前管理策略。
结直肠癌(CRC)是全球第三大最常见的癌症，也是癌症相关死亡的第二大原因，预计到2040年将有320万新发病例和160万死亡。淋巴结转移(LNM)状态显著影响治疗决策，是无远处转移的CRC患者的无病生存期和总生存期(OS)的关键预测因素。准确的LNM检测是决定最佳手术方式的关键，包括术前新辅助放化疗和手术，对结直肠癌的预后有重要影响。然而，传统成像缺乏足够的精度，这促使对影像组学的探索，通过将医学图像转换为可重复的、定量的数据来解决这一不足。这项系统综述和荟萃分析，研究人员收集了既往研究的数据，进一步研究了基于MRI和CT的影像组学预测结直肠癌患者术前淋巴结转移的诊断准确性。
系统检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library和谷歌Scholar数据库，评估影像组学模型预测结直肠癌患者术前淋巴结转移的诊断精度，检索时间截至2024年1月11日。采用影像组学质量评分(RQS)和改良诊断准确性研究质量评估(QUADAS-2)工具对纳入研究进行质量和偏倚风险评估。随后进行统计学分析。
共纳入36篇文献，包括8039例患者，主要集中在2022-2023年(20/36)。影像组学模型预测淋巴结转移的曲线下面积(AUC)为0.814，灵敏度和特异度分别为0.77和0.73。亚组分析显示，基于CT和MRI的模型的AUC相似，直肠癌模型的表现优于结肠癌和结直肠癌。此外，使用交叉验证、2D分割、内部验证、手动分割、前瞻性设计和单中心人群的研究往往具有较高的AUC。但这些差异均无统计学意义。放射科医师的合并AUC为0.659，与影像组学模型的表现有显著差异。
这项研究的结果表明，基于人工智能的影像组学在结直肠癌术前淋巴结分期中具有良好的预测效能。这些发现支持将影像组学整合到临床实践中，以提高结直肠癌的术前管理策略。
原文出处：
Abbaspour E, Karimzadhagh S, Monsef A, Joukar F, Mansour-Ghanaei F, Hassanipour S. Application of radiomics for preoperative prediction of lymph node metastasis in colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis. Int J Surg. 2024 Jun 1;110(6):3795-3813. doi: 10.1097/JS9.0000000000001239. PMID: 38935817.
作者：xuyihan
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#结直肠癌# #淋巴结转移# #影像组学#
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预测淋巴结有无转移的研究
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好文章，谢谢分享。
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