卵巢癌是女性生殖系统常见的恶性肿瘤，发病十分隐匿，早期无明显症状，超过70%的患者在初诊时就已处于卵巢癌晚期，并伴有腹腔脏器的扩散及转移，因此，卵巢癌死亡率居妇科恶性肿瘤之首。目前，肿瘤减灭术是治疗晚期卵巢癌的首选方法，满意的肿瘤减灭术（简称满意减瘤，即手术切除原发灶和转移灶达到无肉眼残留）能使患者生存时间极大延长。然而，对部分晚期卵巢癌患者来说，转移灶覆盖整个盆腔，甚至上腹部，难以达到满意减瘤，预后较差。为此，患者能否达到满意减瘤是治疗方案制定的一个重要评估指标，但现有方法难以预测患者能否达到满意减瘤，原因在于晚期卵巢癌转移灶覆盖范围较广，存在较多米粒大小转移灶，常规的影像学检查手段无法精确判断；而腹腔镜探查术等有创方法，存在肿瘤转移或种植等风险。因此，临床亟需一种精准的卵巢肿瘤减灭术术前无创疗效预测方法，辅助医生优化患者治疗方案，避免不必要的开腹及有创检查，提高患者生存期。
近日，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所高欣与复旦大学附属肿瘤医院合作，提出了一种基于多参数MRI的智能预测模型，实现了晚期卵巢癌患者满意减瘤的术前无创预测。该研究共入组217名晚期卵巢癌患者，收集了患者的多参数MRI影像数据（包括CE-TIWI和T2WI两个影像序列，如图1所示）及临床资料（年龄，CA125等指标）。研究团队从原发灶区域提取MRI影像特征，通过机器学习方法筛选影像特征并与重要的临床特征结合构建预测模型。研究结果显示，所建模型能够精准预测患者是否能达到满意减瘤，平均准确度达到80%（如图2所示）。联合两个MRI序列建立的模型预测性能优于单个MRI序列建立的模型，表明不同序列的MRI包含的信息具有较好的互补性。
该研究的价值在于突破了传统影像学无法精确预测卵巢肿瘤减灭术疗效的瓶颈，只需圈定肿瘤边界区域，便可自动给出患者是否可以达到满意减瘤，该研究有望帮助医生为患者制定最佳的手术方案，助力医生实施精准诊疗。
相关成果发表于放射学权威期刊European Radiology，其中李海明与张睿是并列第一作者。
链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-021-07902-0
图1. 不同MRI序列上两例患者示例图。第一行为CE-TIWI序列，第二行为T2WI序列，红色：肿瘤区域。（A）和（C）为达到满意减瘤的患者，（B）和（D）为无法达到满意减瘤的患者
图2. 模型列线图及ROC曲线。（A）模型列线图，（B）模型在训练集和验证集上的ROC曲线，（C）对比模型的ROC曲线
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