鼻咽癌（NPC）是东南亚地区最常见的头颈部肿瘤，在中国南方尤为多发。由于对放疗的敏感性，放疗仍然是治疗鼻咽癌的主要方法。由于鼻咽癌的侵袭性生长，因此临床上很难设计出一个能避开重要器官如颞叶和脑干的放射野进行治疗，特别是接受边缘照射的双侧颞叶前部和下部极容易出现放疗引起的颞叶损伤（RTLI），这是最严重的神经系统并发症之一。RTLI可能会造成患者长期的神经认知功能障碍，生活质量严重下降。因此，早期预测RTLI对于及时调整治疗方案，进行早期临床干预具有重要意义。

一些结构和功能MRI研究表明，放疗后脑叶的微观结构、功能和代谢信息都发生了相应变化。然而，功能性MRI对设备要求较高，不能作为常规扫描方案推广。放射组学通过高通量提取隐藏在医学影像中的深层特征信息，进一步反映肿瘤的生物学特征，可用于肿瘤的预后和疗效评估。目前，关于预测鼻咽癌RTLI的放射组学研究报道很少。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了基于MRI的结合放射组学特征和临床因素的放射组学列线图在预测NPC放疗末期发生RTLI的作用，为临床实践中早期预测RTLI以及制定适当的治疗方案提供了客观依据。

本研究从203个接受放疗的NPC病例中回顾性地分析了128个RTLI阳性和278个RTLI阴性的患者图像。他们被随机分为训练组（n = 285）和验证组（n = 121）。从每个颞叶提取了396个基于T2WI图像的纹理特征。使用最小冗余度最大相关性（mRMR）和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）来减少特征的维度并建立放射组学特征模型。通过多变量逻辑回归分析，将临床风险因素和放射组学特征结合起来，构建放射组学列线图。同时评估了放射组学李线图在分辨力、校准和临床效用方面的表现。 

放射组学特征由14个选定的特征组成，这些特征与RTLI显著相关。在训练集中，放射组学列线图模型比放射组学模型（AUC，0.87；95% CI，0.82-0.91）和临床模型（AUC，0.71；95% CI，0.65-0.78）表现出更好的预测性能（AUC，0.73；95% CI， 0.67-0.79）。这些结果在验证集中得到了证实。通过决策曲线分析，放射组学列线图模型表现出良好的校准性，并且在临床上具有实用价值。 

图 放射组学模型、临床模型和放射性组学列线图模型在训练（a）和验证（b）中的ROC曲线（括号内的数字代表95%CI）。

本研究构建并验证了一个基于MRI的放射组学列线图，该列线图结合了放射组学特征和临床因素，并可用于预测鼻咽癌患者的RTLI。该列线图模型在训练和验证集中显示出良好的预测性能，表明其可作为早期预测RTLI的潜在工具。

原文出处：

Jing Hou,Handong Li,Biao Zeng,et al.MRI-based radiomics nomogram for predicting temporal lobe injury after radiotherapy in nasopharyngeal carcinoma.DOI:10.1007/s00330-021-08254-5