Research丨基于人工智能的多中心CT“无创”量化肿瘤纤维化，助力胰腺癌精准化疗决策

胰腺导管腺癌（ PDAC ）是恶性程度最高的实体瘤之一， 5 年生存率仅约 13% 。化疗仍是不可切除患者的主要治疗手段，但现有方案（如 AG 、 FOLFIRINOX 、 SOXIRI ）疗效差异显著，缺乏有效的无创生物标志物指导个体化选择。肿瘤纤维化（即肿瘤间质比例）近年来被证实与化疗反应密切相关—尤其是 AG 方案可能在高纤维化肿瘤中疗效更佳，但传统依赖手术标本的纤维化评估因取样偏差及侵入性限制，难以应用于晚期患者。

近日，中南大学湘雅医院胰腺外科龚学军、李宜雄教授和罗东助理研究员团队联合中山大学肿瘤防治中心毛苡泽主治医师，深圳大学程君副教授教授等团队，在国际期刊Research在线发表了题为Noninvasive Computed Tomography-Based Quantification of Tumor Fibrosis Predicts Pancreatic Cancer Response to Gemcitabine/Nab-Paclitaxel的研究成果。该研究开发并验证了一种基于常规增强CT影像的肿瘤纤维化无创量化模型，可精准预测不可切除胰腺导管腺癌（ PDAC ）患者对一线化疗方案AG（吉西他滨 + 白蛋白紫杉醇）的疗效，为胰腺癌个体化治疗提供了全新、无创、可推广的影像生物标志物。

本 文研究亮点：从“病理”到“影像”，构建无创纤维化评估体系：（ 1 ）多中心、多模态数据，奠定研究广度与深度：本研究纳入 PDAC 患者来自中南大学湘雅医院、中南大学肿瘤防治中心和 TCGA 公共数据库，覆盖病理 - 影像 - 转录组 - 临床全链条。（ 2 ） AI 病理模型：首次实现“间质比例”自动化、标准化量化：团队基于深度学习方法，训练了多中心、多组织类别（ 8 类）的病理组织识别模型，准确率达 95% 以上。（ 3 ）转录组学验证：高纤维化肿瘤富集 ECM 重塑与 TGF- β信号通路： RNA 测序，发现高纤维化组显著上调胶原代谢、整合素介导的细胞黏附及 ALK1-TGF- β家族信号通路，进一步证实纤维化量化的生物学合理性，并提示潜在可靶向的基质调控机制。（ 4 ）放射组学模型：仅依赖常规 CT ，无创预测纤维化状态：基于术前静脉期增强 CT ，团队构建并外部验证了一个含 15 个影像组学特征的 SVM 预测模型；关键影像特征（如小区域强调、形状紧凑度）与纤维化病理机制高度吻合，实现“影像 - 病理”跨模态一致性。（ 5 ）临床转化： CT 预测纤维化指导 AG 方案精准选择：首次从影像层面证实“高纤维化 -AG 优效”的特异性预测关系，为临床一线化疗方案选择提供无创决策工具。本研究开创性地将“ AI 病理 + 影像组学 + 多中心临床验证”整合，为胰腺癌建立首个无创、可推广的纤维化量化体系。研究指出：（ 1 ）对于高纤维化患者， AG 疗效与 FOLFIRINOX 相当，但毒性更低，可作为优选方案；（ 2 ）对于低纤维化患者，则需探索更强化或靶向基质的治疗策略，避免 AG 疗效不足导致的延误。

该成果不仅填补了胰腺癌无创化疗选择标志物的国际空白，也为其他基质丰富型肿瘤（如乳腺癌、结直肠癌）提供了方法学范式。目前，团队正启动前瞻性、多中心临床试验（ NCT 注册中），进一步验证 CT- 纤维化模型在真实世界中的指导价值，并探索与免疫、靶向治疗的联合策略。

罗东医师、助理研究员为本文共同通讯作者，龚学军教授和李宜雄教授为本项目做了重要的指导，纪连栋教授和易小平教授为本研究提供了大力支持，中南大学湘雅医院为通讯作者单位。

原文链接：https://spj.science.org/doi/10.34133/research.0937

制版人：十一

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