SCI| 哪些肝癌可從TACE聯合靶免治療中獲益？滕皋軍院士團隊新研究解答

近日，中國科學院院士、東南大學附屬中大醫院滕皋軍教授團隊聯合中國科學院自動化研究所等全國多家醫院、研究機構，利用中國肝癌臨床研究聯盟（CHANCE）平臺大規模真實世界數據，基于人工智能算法開發出一種可從術前影像中解析腫瘤異質性的影像組學指數，為肝癌聯合治療的精準分層提供了新的思路。相關成果以“影像標志物量化肝癌瘤內異質性以預測TACE聯合靶免治療應答（Decoding tumor heterogeneity with imaging biomarkers predicts response to TACE plus Immunotherapy and targeted therapy in HCC）”為題，發表于《肝臟病學》（Hepatology）。

肝癌是我國最常見、最具侵襲性的惡性腫瘤之一。對于無法手術切除的患者，經導管肝動脈化療栓塞術（TACE）聯合免疫與靶向治療已成為近年來迅速被廣泛應用的治療策略。如何在治療前精準識別最可能從聯合治療中獲益的患者，已成為肝癌臨床管理中的重要挑戰。在治療開始之前，能否利用一種安全、快速、非侵入的方式識別“最可能有效的患者”？

研究示意圖

該研究共納入全國19家三甲醫院的690名接受一線TACE聯合靶免治療的不可切除肝癌患者。研究團隊基于治療前的增強CT，通過深度學習模型和超像素分割方法捕捉腫瘤全局形態與內部結構上的復雜特征。在此基礎上，將腫瘤全局影像特征與瘤內異質性特征兩類信息融合構建出腫瘤全局—瘤內異質性影像組學模型。該模型在多隊列中進行了系統驗證，旨在從影像維度上提供一種可高度重復、可跨中心泛化的預后預測工具。

研究結果顯示，該綜合影像指數在各數據集中表現穩定，可顯著區分治療應答者與非應答者，并能有效分層患者的總體生存期。進一步的影像–轉錄組學聯合分析揭示，模型所預測的低風險患者呈現典型的免疫活躍型微環境，漿細胞及M1型巨噬細胞顯著富集，而高風險組則更傾向于呈現以 M2型巨噬細胞為主的免疫抑制狀態。

總體而言，該研究通過整合人工智能影像分析、多維影像組學及轉錄組信息，構建了一種可從常規CT中無創獲得的腫瘤表型指標，能夠在治療前幫助識別最可能從TACE聯合靶免治療中獲益的患者。

東南大學附屬中大醫院是該研究項目的第一完成單位，東南大學附屬中大醫院博后金志成、中國科學院自動化研究所副研究員魏靖偉、中南大學附屬湘雅二院肖煜東主任和南京大學附屬金陵醫院司安鋒主任是該論文的共同第一作者。東南大學附屬中大醫院滕皋軍院士、中國科學院自動化研究所田捷教授、東南大學附屬中大醫院朱海東教授和南京大學附屬金陵醫院王新穎教授主任是該論文的共同通訊作者。該論文的研究工作得到了中國肝癌臨床研究聯盟（CHANCE）多中心研究者的支持和幫助。

來源：東南大學附屬中大醫院

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