Page 43 - 《南京医科大学学报（自然科学版）》2025年第9期
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第45卷第9期 王宣彦，顾莹莹，唐立钧，等. PET/CT影像组学：食管癌诊疗的新视角［J］.
2025年9月 南京医科大学学报（自然科学版），2025，45（9）：1251-1257 ·1255 ·
划提供了量化指标，强调在保证靶区覆盖的同时需 支持。
注重剂量分布的均质性，并开创了“影像⁃剂量⁃预 Author’s Contributions：
后”多参数评估新模式，通过剂量组学特征反馈可 WANG Xuanyan was involved in research design，data pro⁃
动态调整治疗方案。该研究为建立基于人工智能 cessing，and manuscript writing；Tang Lijun were involved in ar⁃
的个性化放疗决策系统奠定了理论基础，未来通过 ticle revision and polishing；LI Tiannü was responsible for topic
selection，thesis revision，and financial support.
大规模数据验证有望实现临床常规应用。剂量组
学与影像组学的深度融合，标志着肿瘤放射治疗正 ［参考文献］
从经验医学向精准定量医学转变。 ［1］ BRAY F，LAVERSANNE M，SUNG H，et al. Global cancer
3.3 活检指标 statistics 2022：GLOBOCAN estimates of incidence and
最新研究进展表明，将影像组学特征与循环肿瘤 mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries［J］. CA
DNA（circulating tumor DNA，ctDNA）等液体活检指标 Cancer J Clin，2024，74（3）：229-263
［2］ GHALY G，KAMEL M，NASAR A，et al. Locally ad⁃
相结合，可进一步提高预测准确性。Duffles 等 ［48］
vanced esophageal cancer：what becomes of 5⁃year survi⁃
通过对 18 例患者的动态监测，证实 ctDNA 水平与
vors?［J］. J Thorac Cardiovasc Surg，2016，151（3）：726-
F⁃FDG PET/CT 参数显著相关，包括总代谢肿瘤体
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积（r=0.51，P=0.014）和总病灶糖酵解（r=0.47，P=
［3］ GOPAL A，XI Y，SUBRAMANIAM R M，et al. Intratumoral
0.024），并发现治疗后的 ctDNA 清除率与影像学完 metabolic heterogeneity and other quantitative F ⁃ FDG
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全缓解高度一致，但值得注意的是，部分驱动基因 PET/CT parameters for prognosis prediction in esophageal
突变在影像缓解后仍持续存在，提示需要多模态 cancer［J］. Radiol Imaging Cancer，2020，3（1）：e200022
监测以避免假阴性；Gill 等 ［49］ 研究表明，CT 影像的 ［4］ AMRANE K，THUILLIER P，BOURHIS D，et al. Prognos⁃
放射组学特征能够独立预测转移性黑色素瘤患者 tic value of pre⁃therapeutic FDG⁃PET radiomic analysis
的 ctDNA 水平，为肿瘤监测提供了新的互补性生物 in gastro⁃esophageal junction cancer［J］.Sci Rep，2023；13
标志物。Yousefi 等 通过整合影像组学、液体活检 （1）：5789
［50］
［5］ GOEL R，SUBRAMANIAM R M，WACHSMANN J W.
和临床数据，提高对靶向治疗疗效的预测能力，AUC
PET/Computed tomography scanning and precision medi⁃
从0.73提升至0.77。这种多组学整合策略为食管癌
cine：esophageal cancer［J］. PET Clin，2017，12（4）：373-
个体化治疗决策提供了新思路，但其临床应用仍需更
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大样本和更全面的基因分析进一步验证。 ［6］ YANG Z，GUAN F，BRONK L，et al. Multi ⁃ omics ap⁃
proaches for biomarker discovery in predicting the re⁃
4 结论与展望
sponse of esophageal cancer to neoadjuvant therapy：a
综上所述，F⁃FDG PET/CT 影像组学在食管癌 multidimensional perspective［J］. Pharmacol Ther，2024，
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的精准分期、治疗反应评估和预后预测中展现出巨 254：108591
大的应用潜力，但仍面临一些挑战，包括标准化的 ［7］ MENON N，GUIDOZZI N，CHIDAMBARAM S，et al. Per⁃
formance of radiomics ⁃ based artificial intelligence sys⁃
图像采集、分割及特征提取流程需统一。未来研究
tems in the diagnosis and prediction of treatment response
需要进一步验证影像组学模型的临床有效性，并联
and survival in esophageal cancer：a systematic review
合基因、放疗剂量等学科交叉，探索其在食管癌个
and meta⁃analysis of diagnostic accuracy［J］. Dis Esopha⁃
体化治疗策略中的应用，构建“影像⁃基因⁃临床”全
gus，2023；36（6）：doad034
景图谱。随着人工智能和机器学习技术的发展，同 ［8］ NAKAJO M，JINGUJI M，NAKABEPPU Y，et al. Texture
时加强对新型显像剂的开发及研究，PET/CT有望进 analysis of F⁃FDG PET/CT to predict tumour response
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一步推动食管癌诊疗进入精准医学新时代。 and prognosis of patients with esophageal cancer treated
利益冲突声明： by chemoradiotherapy［J］. Eur J Nucl Med Mol Imaging，
所有作者均声明不存在利益冲突。 2017，44（2）：206-214
Conflict of Interests： ［9］ 隋 赫，莫展豪，孙 旭，等. 影像组学的图像分析及模
All authors declare no conflict of interests. 型构建［J］. 中国医疗设备，2019，34（4）：25-28
作者贡献声明： SUI H，MO Z H，SUN X，et al. Image analysis and model
王宣彦参与论文设计、数据处理、论文撰写；顾莹莹和唐 construction of radiomics［J］. China Medical Equipment，
立钧参与文章修改和润色；李天女负责选题、论文修改、经费 2019，34（4）：25-28
