Page 75 - 南京医科大学自然版

第45卷第2期 陆 遥，邵文慧，宋佳成，等. 基于多参数磁共振的影像组学特征一致性聚类与早期宫颈癌临床及
2025年2月 组织病理学特征的相关性研究［J］. 南京医科大学学报（自然科学版），2025，45（2）：208-217 ·215 ·

者，可以进行有限的根治性子宫切除术以避免并发 者是在过去 3 年内诊断并且处于宫颈癌的早期阶
症 ［35-36］ 。然而，对于间质浸润深度在 1/3~2/3 或>2/3 段，复发或转移的患者较少，因此本研究未纳入随
的患者，若同时合并其他危险因素（如淋巴血管间 访或患者结局等数据，无法分析不同影像表型与预
隙侵犯或肿瘤体积较大），建议行同步放化疗取代 后之间的关联。将持续收集患者结局事件，在未来
根治性子宫切除术和术后辅助放疗的组合，因为二 的研究中分析宫颈癌不同影像表型与无病生存期
者具有类似的治疗效果且可以预防手术相关不良 的关联。同样，免疫组化数据（如 Ki⁃67 等）也可能
反应的发生 ［37］ 。本研究结果显示，影像组学聚类有 与宫颈癌患者的术前风险分层相关，但因为一些患
利于对早期宫颈癌术前间质浸润深度的风险分层， 者的免疫组化数据不完整，没有对该数据进行分

相比组 1，组 2 与更深的间质浸润深度相关（P < 析，影像组学特征与免疫组化特征之间的关系有待
0.001），这与Ren等 ［19］ 的发现类似，他们发现基于磁 进一步研究。最后，与机器学习比较，深度学习技
共振的影像组学分析可以区分早期宫颈癌的中间 术有望提取更多、更稳定的特征，从而提高模型的
（1/3~2/3）和深层（>2/3）间质浸润（曲线下面积为 稳定性和有效性。我们将在未来进一步研究深度
0.879，灵敏度为87.9%，特异度为84.6%）。 学习在早期宫颈癌术前危险分层中的作用。
本研究中两组淋巴血管间隙侵犯没有显著差 综上所述，本研究通过对早期宫颈癌的一致性
异，淋巴血管间隙侵犯的影像组学特征可能同时也 聚类分析揭示了已知的临床及组织病理学特征与
提示其他不良病理特征（如淋巴结转移和宫颈间质 基于多参数磁共振的影像组学特征之间的显著相
浸润深度），反映了特征的重叠。同时存在淋巴血 关性。影像组学特征可以在术前将患者区分为与
管间隙侵犯和淋巴结转移的患者可能会仅根据淋 临床和组织病理学特征相关的高危组与低危组，从
巴结转移的状态被归为组 2，进而阻止了单独反映 而为患者的临床治疗决策和预后预测提供帮助。
淋巴血管间隙侵犯的特征被体现出来。由于样本 利益冲突声明：
数量和纳入标准的限制，本研究仅纳入了 4 例宫旁 不存在利益冲突。
浸润阳性的患者（3 例组 2，1 例组 1）。尽管两组在 Conflict of Interests：
统计学上没有显著差异，但组 2 包含了更多的宫旁 No competing interests.
作者贡献声明：
浸润阳性患者。同样，对于组织学类型和肿瘤分化
陆遥：数据收集、数据整理、写作⁃初稿、写作⁃校对和编
程度，组2患者为腺癌的比例更高［11/92（12.0%）vs.
辑；邵文慧：数据收集、写作⁃初稿；宋佳成：数据整理、写作⁃
7/72（9.7%），P=0.665］，肿瘤分化程度也更低［低分 审阅和编辑；张爱宁：数据整理；段绍峰：数据分析、数据可视
化：19/92（20.7%）vs. 11/72（15.3%），P=0.440］。对这 化；曲菲菲：写作⁃审阅和编辑；程文俊：概念、方法设计；陈
些组织病理学特征来说，预计更大的样本量将获得更 婷：概念、方法设计、写作⁃审阅和编辑；吴飞云：概念、方法设
好的聚类结果，未来需要更多的研究来证实本研究的 计、写作⁃审阅和编辑
结论。 Author’s Contributions：
基于淋巴结的多参数磁共振影像组学的无监 LU Yao：data collection，data organization，writing⁃original
督聚类分析显示，两组在短径、长径、短长比、信号、 draft，writing⁃proof and editing；SHAO Wenhui：data collection，
writing⁃original draft；SONG Jiacheng：data organization，writing⁃
边缘以及淋巴结转移等淋巴结特征中没有差异。认
review and editing；ZHANG Aining：data organization；Duan
为这可能是由于样本量的限制，以及淋巴结体积较
Shaofeng：data analysis，data visualization；QU Feifei：writing⁃
小，因而所携带的影像组学特征较少，无监督的机器
review and editing；CHENG Wenjun：conceptualization，method⁃
学习可能无法发现两组间的细微病理差别。此外，
ology；CHEN Ting：conceptualization，methodology，writing ⁃
本研究表明淋巴结的常规影像学特征如边缘毛刺和 review and editing；WU Feiyun：conceptualization，methodology，
信号不均，在淋巴结转移的预测中具有一定价值，这 writing⁃review and editing.
与先前的研究结果类似 ［13，38］ 。与无监督聚类分析比 ［参考文献］
较，有监督的影像组学模型联合淋巴结形态学特征可
［1］ COHEN P A，JHINGRAN A，OAKNIN A，et al. Cervical
能是预测早期宫颈癌盆腔淋巴结转移更有效的方法。
cancer［J］. Lancet，2019，393（10167）：169-182
本研究存在以下局限性：首先，这是一项小样
［2］ ABU ⁃ RUSTUM N R，YASHAR C M，AREND R，et al.
本单中心回顾性研究，缺乏外部验证。未来的研究 NCCN guidelines（R）insights：cervical cancer，Version
有必要验证该模型的可靠性。其次，由于纳入的患 1.2024［J］. J Natl Compr Canc Netw，2023，21（12）：