肝细胞癌（HCC）在全球最常见癌症中排名第六，并且是癌症相关死亡的第三大原因。虽然切除和肝移植是有效的治疗手段，但术后复发率仍然很高，5 年内复发率分别可达 70% 和 35%，降低术后复发率是重要的临床问题。术后免疫疗法有改善预后的潜力，但超过 80% 的患者对抗肿瘤治疗无反应，这是免疫疗法面临的一大障碍。

有证据表明，肿瘤内三级淋巴结构（TLSs）与较好的应答率相关，并且可能在多种癌症中作为免疫疗法的标志物。TLSs 由聚集在非淋巴组织中的淋巴细胞（如滤泡树突状细胞、巨噬细胞）组成，与次级淋巴组织类似。在肝细胞癌患者中，TLSs 的存在与术后早期复发风险降低相关。然而，目前 TLSs 是通过术后组织病理学来确认的，术前对 TLSs 的预测对于预后判断以及筛选免疫疗法适用患者很重要。

近期研究已利用影像学来预测多种癌症中的 TLSs，例如基于影像学检查对肝内胆管癌、乳腺癌、肺癌等进行预测。有学者开发了一种基于 CT 的列线图来预测肝细胞癌肿瘤内 TLSs，其曲线下面积（AUC）为 0.79，但该研究受限于单中心设计，且缺乏术后生存分析以及定量分析。影像组学可对影像数据进行定量分析，已被用于基于 MRI 预测疾病分期、治疗反应以及肿瘤异质性。

最近，发表在European Radiology 上的一篇文章开发了一种用于肝细胞癌（HCC）三级淋巴结构（TLSs）术前预测的新型混合模型，并识别出可能从术后靶向免疫治疗中获益的患者。

本项研究回顾性收集了2020年3月至 2023年1月期间在两家三级医院接受手术切除以及钆塞酸二钠（Gd-EOB-DTPA）增强 MRI 检查的 332 名肝细胞癌患者的数据，将其分为训练队列（n = 205）、内部验证队列（n = 90）和外部验证队列（n = 37）。从钆塞酸二钠增强 MRI 序列中提取影像组学特征，然后将这些特征与临床-影像（CR）因素整合到一个混合模型以及列线图中，以用于临床应用。使用曲线下面积（AUC）和 95% 置信区间（CI）来评估模型的性能。

在训练队列中，混合模型的表现优于影像组学模型和临床-影像（CR）模型，其 AUC 分别为 0.860（95% CI：0.805，0.904）、0.784（95% CI：0.721，0.838）和 0.809（95% CI：0.748，0.860）。在内部验证队列和外部验证队列中，混合模型也展现出了最优性能，AUC 分别为 0.823（95% CI：0.728，0.895）和 0.875（95% CI：0.725，0.960）。校准曲线显示列线图具有良好的诊断能力，决策曲线分析表明该模型在所有队列中都具备良好的临床实用性。

 图 研究的工作流程概述

本项研究表明，混合模型在预测肝细胞癌患者肿瘤内 TLS 阳性情况以及靶向免疫治疗获益方面表现令人满意，可协助临床医生选择精准的个体化治疗方案。

原文出处：

Yiman Li,Xiaofeng Li,Xixi Xiao,et al.A novel hybrid model for predicting tertiary lymphoid structures and targeted immunotherapy outcomes in hepatocellular carcinoma: a multicenter retrospective study.DOI:10.1007/s00330-024-11255-9

Tags： European Radiology：预测肝细胞癌三级淋巴结构和靶向免疫治疗结果的新型混合模型