自动化所与多家医院合作开展多中心“影像组学预测直肠癌术后远端转移”的临床研究工作，构建了基于多模态磁共振成像的影像组学智能预测模型。该模型能够辅助医生判断局部进展期直肠癌患者术后出现远端转移的风险，从而筛选适合接受术后辅助化疗的患者。相关研究近日发表于Nature子刊Nature Communications。 

　　局部晚期直肠癌是一种很常见的直肠癌，远端转移是造成局部晚期直肠癌治疗失败的主要原因，且发病率高达25%-40%。为控制远端转移的发生，直肠癌诊疗指南建议进行辅助化疗。但辅助化疗只对部分患者远端转移的控制有效，而且目前尚缺乏能够准确筛选适合术后辅助化疗患者的工具。因此，构建准确预测患者术后远端转移风险的量化分析模型，筛选术后辅助化疗获益患者具有重要临床意义。 

　　针对这一挑战性问题，自动化所科研团队与五家合作医院合作收集了满足3年以上随访要求的629名局部晚期直肠癌患者的多模态磁共振影像（T2WI和ADC）及临床信息。团队采用后验均衡算法预处理多模态磁共振影像标准化、多中心数据均衡化等数据，采取单变量比例风险回归、套索回归等方法进行特征选择，最终筛选出与肿瘤远端转移最为相关的影像学特征，构建了多变量比例风险回归模型，利用该模型能够个体化、无创预测患者出现远端转移的风险。

　　该模型在多中心数据上进行验证的性能（C-index达到0.803-0.848）显著高于当前指南中采用的基于临床特征构建的预测模型。此外，为分析在不同风险分层亚组中，不同临床指标的预后及对化疗的敏感性是否有差异，实验使用Kaplan-Meier生存分析方法发现在低风险组中，N2期患者能够从辅助化疗中显著获益，有望为医生直观地提供是否进行术后化疗的量化标准，解决了患者接受过度化疗的问题。 

　　该论文由自动化所中科院分子影像重点实验室刘振宇研究员与中山大学第六附属医院孟晓春主任、中国医学科学院肿瘤医院张红梅主任、云南省肿瘤医院李振辉主任作为共同第一作者，田捷研究员与河南省人民医院王梅云主任、复旦大学附属肿瘤医院蔡国响主任作为共同通讯作者，西安电子科技大学访问学生孙凯博士在数据分析中做出了贡献。该研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、中科院青年创新促进会、北京市自然科学基金等系列项目资助。

论文链接： 

https://www.nature.com/articles/s41467-020-18162-9