Research|基于术前增强 CT 的无创肿瘤纤维化量化新方法

背景：胰腺导管腺癌（PDAC）恶性程度高，化疗是主要治疗手段，但缺乏有效的疗效预测标志物。肿瘤纤维化是PDAC的核心病理特征，影响化疗药物递送，传统有创评估方法存在局限性。研究目的：开发一种基于术前增强CT的无创肿瘤纤维化量化方法，以精准评估胰腺癌肿瘤微环境，并指导个体化化疗。结论：研究成功建立了基于深度学习的全切片图像纤维化定量分析方法和基于CT放射组学的无创预测模型，该模型能有效预测肿瘤纤维化水平。在不可切除PDAC患者中，CT预测的高纤维化患者接受吉西他滨/白蛋白结合型紫杉醇（AG）方案治疗时，无进展生存期和总生存期显著延长，表明该无创量化方法可作为AG方案疗效的特异性预测标志物，具有临床转化潜力。