结合α-SMA和FAP的病理特征的外周液体积分数，用于预测胰腺导管腺癌患者手术后的预后，并评估化疗的效果

《Cancer Medicine》：Extracellular Volume Fraction Combined With Pathological Features of α-SMA and FAP for Predicting the Prognosis of Patients With Pancreatic Ductal Adenocarcinoma After Surgery and Evaluating the Efficacy of Chemotherapy

　　胰腺导管腺癌（PDAC）预后与fECV及α-SMA/FAP表达相关：回顾性分析124例PDAC患者，通过增强CT计算fECV并免疫组化检测α-SMA和FAP表达。结果显示，高α-SMA（HR=2.34, p=0.005）、高FAP（HR=4.43, p<0.001）及低fECV（HR=0.58, p=0.015）均独立预示不良预后，三指标联合模型预测效能最优（AUC=0.847）。讨论指出fECV反映纤维化程度，与化疗药物渗透相关，指导个体化治疗方案选择。

　　胰腺导管腺癌（PDAC）是一种高度侵袭性的恶性肿瘤，其预后较差，尤其在晚期阶段。根据2024年美国的统计数据，PDAC的5年生存率仅为13%，成为存活率最低的恶性肿瘤之一。多数患者在确诊时已处于局部晚期或远处转移状态，即使接受手术切除的患者，其5年生存率也仅约为20%。PDAC的微环境（TME）以大量癌相关成纤维细胞（CAFs）为特征，这些细胞分泌丰富的细胞外基质（ECM），形成致密的纤维屏障，显著阻碍了化疗药物的扩散。这种高纤维化的微环境不仅影响了肿瘤的血管供应，还导致组织缺氧，进一步削弱了治疗效果。因此，探索能够准确反映PDAC微环境特征并预测患者预后的指标，对于制定有效的治疗策略具有重要意义。

研究者提出了一种基于增强CT图像的细胞外体积分数（fECV）方法，以评估PDAC的细胞外基质。fECV的计算依赖于PDAC病灶和腹主动脉在增强与非增强CT图像中的衰减值变化。通过比较肿瘤与血管的增强情况，可以量化细胞外空间的占比，从而反映肿瘤的血管化程度。fECV不仅能够反映肿瘤微环境的纤维化程度，还能够评估其血管密度，因此在肿瘤进展过程中，fECV通常会逐渐增加，而在血管减少时则会降低。这一指标已在心脏、肝脏和胰腺等器官的纤维化评估中得到应用，并显示出对PDAC患者预后的预测价值。

此外，研究者结合了fECV与两种CAFs标志物：α-平滑肌肌动蛋白（α-SMA）和纤维细胞激活蛋白（FAP）的表达情况，以更全面地评估PDAC微环境的复杂性。α-SMA主要表达于肌成纤维细胞，这些细胞在肿瘤微环境中通过分泌胶原蛋白、纤维连接蛋白、透明质酸和弹性蛋白等成分，促进ECM的形成。而FAP则特异性地表达于CAFs，与ECM的过度增生和患者较差的总体生存率（OS）相关。研究结果表明，高表达的α-SMA和FAP与较差的预后密切相关，且α-SMA和FAP的共同高表达进一步加剧了不良结局。同时，低fECV值也与较差的预后显著相关，表明细胞外空间减少可能与肿瘤微环境的纤维化程度增加有关。

为了进一步验证这些指标的临床意义，研究者对124名接受手术切除的PDAC患者进行了回顾性分析。通过免疫组化（IHC）和多重免疫组化（mIHC）方法，评估了α-SMA和FAP的表达水平。同时，使用增强CT图像计算了fECV，并结合这些数据建立了预测模型。结果显示，α-SMA和FAP的高表达以及fECV的低水平均是独立的预后预测因子。在多变量分析中，α-SMA（OS的危险比HR为2.34，95% CI为1.30–4.21，p?=?0.005）、FAP（OS的HR为4.43，95% CI为2.72–7.19，p?p?=?0.015）均被证实为独立的预后预测因子。这些指标的综合使用，显著提高了预测模型的准确性。

在生存分析中，研究者观察到高α-SMA和FAP表达组的患者，其OS和DFS均明显缩短。特别是，同时高表达α-SMA和FAP的患者表现出最差的预后，这可能与这些细胞在肿瘤微环境中的协同作用有关。同时，低fECV组的患者也显示出较差的生存期，表明细胞外空间减少可能反映了微环境的高纤维化状态，进而影响了药物的渗透能力。通过将fECV与α-SMA和FAP的表达水平结合，研究者构建了一个预测模型，该模型在124名患者中表现优异，具有良好的预测能力。

在进一步的分析中，研究者还探讨了fECV在不同化疗方案中的预测价值。通过K–M生存曲线分析，发现接受GnP（吉西他滨+纳米白蛋白结合型紫杉醇）化疗的患者，其OS显著优于接受FOLFIRINOX（氟尿嘧啶、亚叶酸钙、伊立替康和奥沙利铂）化疗的患者。此外，对于低fECV组的患者，GnP化疗方案的效果尤为显著，这可能与GnP在高纤维化微环境中具有更好的靶向作用有关。通过决策曲线分析（DCA）和ROC曲线评估，研究者验证了该模型的临床实用性，表明其在1、2和3年生存期的预测能力均较高，具有良好的泛化性能。

在临床特征与预后之间的关系分析中，研究者发现多种因素与PDAC患者的预后密切相关。例如，女性患者、高CA19-9水平、N2淋巴结转移、远处转移、低分化肿瘤、高α-SMA表达、高FAP表达以及低fECV均与较差的预后相关。这些发现为PDAC患者的个体化治疗提供了新的思路，即根据其微环境特征选择合适的化疗方案，从而提高治疗效果。

综上所述，本研究通过结合fECV与α-SMA和FAP的表达水平，提供了一种新的评估PDAC微环境的方法。fECV作为影像学指标，能够反映肿瘤的细胞外空间和血管分布情况，而α-SMA和FAP作为病理学标志物，能够进一步揭示微环境中成纤维细胞的活性和分布。这些指标的综合应用，不仅有助于更准确地评估PDAC患者的预后，还可能为治疗方案的选择提供科学依据。此外，研究还发现，fECV与化疗方案的疗效之间存在一定的相关性，特别是对于高纤维化微环境的患者，GnP方案可能更有效。因此，未来在PDAC的治疗中，结合影像学和病理学指标，以更全面地评估微环境特征，将有助于实现精准医疗，提高患者的生存率和生活质量。