综述：实体瘤中早期肿瘤退缩和反应深度作为治疗反应和预后的预测标志物

　　本综述系统探讨了早期肿瘤退缩（ETS）和反应深度（DpR）在实体瘤疗效评估和预后预测中的临床应用价值。文章通过回顾多项临床研究，分析了ETS和DpR在不同癌种（如肺癌、结直肠癌、胃癌等）及不同治疗方式（化疗、靶向治疗、免疫治疗等）下的定义、测量方法及其与无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）的关联，并强调了影像学技术、生物标志物（如ctDNA）和人工智能在提升预测精度中的前沿进展。

　　

早期肿瘤退缩与反应深度：实体瘤治疗评估的新维度

在肿瘤治疗领域，疗效评估始终是临床决策的核心。传统的评价指标如客观缓解率（ORR）、无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）虽被广泛应用，但存在滞后性、操作复杂性和无法动态反映肿瘤变化等局限。随着治疗手段的进步，早期、灵敏且可量化的生物标志物成为迫切需求。早期肿瘤退缩（ETS）和反应深度（DpR）作为新兴的影像学评价指标，因其能够动态、定量地捕捉肿瘤对治疗的反应，近年来受到广泛关注。

定义与测量方法

ETS通常定义为治疗初期（一般为6-12周）肿瘤大小相对于基线的缩小程度，常用RECIST（Response Evaluation Criteria in Solid Tumors）标准通过CT或MRI测量靶病灶最长直径之和（SLD）的变化百分比来评估。DpR则指整个治疗过程中观察到的最大肿瘤缩小幅度，同样基于SLD的变化计算。两者均为连续变量，但研究中常根据特定阈值（如ETS≥20%、DpR≥30%）将其分为应答组与非应答组进行分析。

在不同癌种中的应用

肺癌

在非小细胞肺癌（NSCLC）中，ETS和DpR显示出显著的预测价值。免疫治疗研究（如OAK、POPLAR试验）表明，ATS≥10%与更长的PFS和OS相关（HR 0.32, 95% CI 0.23–0.45）。对于ALK抑制剂治疗，DpR与PFS显著相关，但在EGFR-TKI治疗中关联性较弱，提示治疗机制影响预测效能。化疗患者中，DpR亦是OS的独立预测因子。

结直肠癌

多项试验（TRIBE、FIRE-3、CRYSTAL等）证实，ETS（≥20%缩小）与更优的PFS和OS相关，尤其在抗EGFR治疗（如西妥昔单抗）的RAS野生型患者中更为明显。DpR与生存期的相关性在抗VEGF治疗中亦得到验证，但试验水平分析显示其与OS的关联较弱（R2≤0.21），尚未成为替代终点。

胃癌

在晚期胃癌（AGC）中，ETS（≥20%）和DpR可预测生存，尤其在HER2阳性患者接受曲妥珠单抗联合化疗时效果显著。然而，阈值多借鉴结直肠癌数据，需进一步优化。

其他实体瘤

在肾细胞癌、乳腺癌、胆道癌、胰腺癌、食管癌、黑色素瘤等多种肿瘤中，ETS和DpR均显示出对PFS和OS的预测能力，但最佳阈值因癌种和治疗方案而异。例如，肝细胞癌（HCC）中ETS≥10%与更优OS相关，而黑色素瘤的DpR与生存显著相关但ETS预测价值有限。

异质性与争议

ETS和DpR的预测效能受多种因素影响，包括肿瘤生物学特性、治疗机制（靶向治疗快速缩瘤 vs. 免疫治疗延迟反应）、评估时间点（6周 vs. 12周）和定义阈值不统一。回顾性分析为主的研究设计可能引入选择偏倚。例如，在EGFR突变NSCLC中，DpR与生存关联不一致可能与最大反应时间差异有关。

提升预测效能的策略

影像学技术进步

传统CT/MRI依赖形态学变化，而功能影像技术如FDG PET/CT、DWI-MRI、DCE-US可更早捕捉代谢、灌注和细胞密度变化。例如，PET/CT中SUV_max变化在免疫治疗1周内即可预测反应，早于RECIST评估。超声造影（DCE-US）参数（如MTT）在抗血管生成治疗中第3天即可提示疗效。

生物标志物整合

循环肿瘤DNA（ctDNA）动态监测可实时反映肿瘤负荷和克隆演化，与ETS/DpR结合可增强预测敏感性。血液标志物如CEA、CA19-9及炎症指标（NLR）也被证实可改善预测模型。

人工智能与放射组学

放射组学通过提取影像纹理特征，结合机器学习分析，可量化肿瘤异质性，超越RECIST的局限性。例如，在黑色素瘤和NSCLC中，放射组学模型预测OS的AUC显著高于RECIST。

结论与展望

ETS和DpR作为动态、可量化的早期疗效标志物，在多个癌种和治疗模式中展现出对生存预后的预测价值。然而，其应用仍面临阈值标准化、评估时间点优化和跨癌种验证等挑战。未来研究需通过前瞻性试验明确最佳临界值，整合多组学数据（如ctDNA、放射组学）和AI模型，推动个体化治疗决策。随着影像技术和生物标志物的发展，ETS和DpR有望成为精准肿瘤学中的重要工具。