基于CT放射组学的椎旁肌分析在晚期头颈癌预后评估中的价值探索

　　本研究针对局部晚期头颈癌患者预后评估难题，通过CT放射组学技术分析椎旁肌特征，发现离散化后亨氏单位总和值与口服喂养能力联合可显著预测生存期（p<0.001），虽无独立预后指标，但为多参数预后模型提供了新思路。

　　

在头颈部肿瘤的治疗领域，局部晚期患者往往面临严峻的预后挑战。尽管现代医学通过手术、放疗和化疗等手段显著提高了治疗效果，但患者生存率的个体差异仍然巨大。近年来，肌肉减少症（sarcopenia）作为癌症患者预后的独立风险因素日益受到关注，而计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）已成为评估体成分（body composition）的金标准。更令人兴奋的是，放射组学（radiomics）——这种通过自动化算法从医学影像中提取海量定量特征的新兴技术——已在多种肿瘤的预后预测中展现出巨大潜力。然而，在头颈癌研究中，针对中轴肌肉（axial musculature）的放射组学分析仍属空白。这正是Rémi Thomas-Monier等研究者开展本项研究的初衷：他们试图探索椎旁肌（paraspinal muscles）的CT放射组学特征是否能为局部晚期头颈癌患者的生存预测提供新维度。

这项发表在《Clinical Nutrition ESPEN》的研究采用了回顾性队列设计，纳入了71例在本机构接受诱导化疗（induction chemotherapy）的局部晚期头颈癌患者。研究团队在L1椎体水平对椎旁肌进行手工分割（manual segmentation），从中提取放射组学特征。为确保结果可靠性，研究者特别筛选了不受造影剂注射时机影响且具有高观察者内重现性（intra-observer reproducibility）的特征。通过单变量（univariate）和多变量（multivariate）Cox比例风险回归（Cox proportional hazards regression）分析生存关联，并采用Student’s t检验、Mann–Whitney检验及多变量逻辑回归（multivariate logistic regression）评估治疗毒性（treatment toxicity）和治疗反应（therapeutic response）的相关性。

研究最终保留了21个放射组学参数进行深入分析。多变量分析显示，这些参数均未表现出独立的生存预测价值。但值得注意的是，诊断时口服喂养能力（oral feeding）与一个基于直方图的放射组学特征——离散化后亨氏单位（Hounsfield unit）总和值——展现出预测潜力。将该放射组学特征二值化（binarization）后，两个变量联合将患者分为四个具有显著生存差异的组别（p<0.001）。在治疗毒性方面，虽无放射组学参数达到显著关联，但CT皮下脂肪指数（CT subcutaneous fat index）与二阶放射组学特征GLRLM SRE（Gray Level Run Length Matrix Short Run Emphasis）显示出潜在风险趋势。

结论部分指出，尽管包括放射组学特征在内的参数未能独立证明其预后价值，但离散化后亨氏单位总和值这一放射组学特征，与CT体成分参数及临床生物营养参数（clinico biological nutritional parameters）结合使用时，可能改善生存预测模型。这一发现强调了多参数整合策略在精准预后评估中的重要性，为未来研究指明了方向。

通过这项研究，我们看到了放射组学在肌肉质量评估中的创新应用，虽然未能发现独立的预后标志物，但研究揭示了多模态数据融合的潜在价值。特别是在营养状态与影像学特征的结合方面，为头颈癌患者的个体化治疗提供了新的思路。未来需要更大样本的前瞻性研究来验证这些发现，并进一步探索放射组学在癌症预后领域的临床应用边界。