影像组学| 基于可解释术前多参数MRI影像组学预测结直肠癌CMS4分子亚型文献速递

Oldlee

2026.11.12

本文开发了一种基于术前常规多参数MRI的影像组学机器学习评分MRC4s，能够准确无创预测高侵袭性的CMS4型结直肠癌并实现术后复发风险分层，其影像特征在生物学上对应于TGF-β活化和肌成纤维细胞浸润。

Title题目

基于可解释术前多参数MRI影像组学预测结直肠癌CMS4分子亚型

Interpretable MRI-based Multiparametric Radiomics for Preoperative Prediction of CMS4 Colorectal Cancer

文献速递介绍

结直肠癌具有高度的组织形态学和分子表型异质性。在2015年提出的共识分子分型（CMS）中，CMS4间充质型表现为上皮-间质转化（EMT）和TGF-β信号通路的高度激活，伴有大量的肿瘤相关成纤维细胞（CAF）间质浸润，恶性程度高、极易早期发生微转移且对常规辅助化疗多耐药。目前临床上CMS4的判定主要依赖穿刺组织切片和分子测序或免疫组化检测，不仅成本高昂且受到穿刺取样局限性和术后组织完整性破坏的限制。影像组学能将高分辨率医学图像转化为定量数据，反映肿瘤的微观组织学与微环境特征。本研究旨在探讨利用临床普及的术前多参数MRI（CE-T1WI和T2WI）影像组学特征无创预测结直肠癌CMS4亚型的可行性，并通过多中心临床数据和转录组学深度解析其生物学机制。

Aastract摘要

结直肠癌共识分子亚型4（CMS4）与间质高浸润、化疗耐药及术后转移复发密切相关，但临床缺乏有效的术前无创识别工具。本项多中心回顾性研究纳入253例接受术前MRI检查的结直肠癌患者，联合增强T1加权成像（CE-T1WI）和T2加权成像（T2WI）提取影像组学特征，构建高斯过程机器学习模型生成MRI影像组学CMS4评分（MRC4s）。在内部和外部测试集中，双序列融合MRC4s预测CMS4的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别达到0.85和0.84，显著优于主流深度学习模型，并能有效对患者术后疾病无进展生存期进行风险分层（HR=5.96）。此外，结合转录组与单细胞RNA测序分析证实，高MRC4s与TGF-β信号通路、上皮-间质转化以及肌成纤维细胞性肿瘤相关成纤维细胞（myCAF）浸润显著相关，为该影像标志物提供了明确的生物学可解释性。

Method方法

本多中心回顾性研究纳入2015年至2020年间来自中国三家三甲医院的II至III期结直肠癌患者。中心1患者随机按8比2划分为训练集与内部测试集，中心2与中心3患者作为外部独立测试集。两名经验丰富的放射科医生在T2WI和CE-T1WI横断面影像上手动勾画全肿瘤三维体积，提取标准影像组学特征。采用高斯过程分类器分别构建基于单序列及双序列融合的MRI影像组学CMS4评分（MRC4s），并与ResNet50、VGG16和DenseNet201等主流深度学习模型进行对照。CMS亚型金标准采用基于免疫组化的多靶点分型法。为解析影像特征的生物学基础，研究进一步收集了中心1独立队列的组织大宗RNA测序数据以及GEO数据库的公共单细胞RNA测序数据，进行差异表达分析、基因集富集分析（GSEA）以及肿瘤微环境细胞类型注释。

Discussion讨论

Conclusion结论

本研究成功建立并验证了一种基于常规术前多参数MRI的影像组学评分系统MRC4s。增强T1加权序列特征有效捕捉了CMS4肿瘤血管生成与高灌注异质性，而T2加权特征反映了富含间质纤维结缔组织所导致的结构异质性，二者融合形成了强大的互补预测优势。更为关键的是，研究借助大宗转录组和单细胞水平的分子生物学数据，揭示了该影像组学模型高评分与myCAF细胞浸润以及TGF-β驱动的基质重塑高度一致，为放射影像标志物赋予了坚实的生物学可解释性。研究局限性包括回顾性分析固有偏倚、内部验证集样本量相对有限、依赖人工勾画以及未能在空间上完全实现影像与单细胞测序位点的一对一配准。未来需要更大规模的前瞻性研究和多模态整合，进一步推动该技术在结直肠癌精准诊疗中的临床应用。

Results结果

研究最终共纳入主队列253例患者。特征筛选后构建的高斯过程模型在内部测试集和外部验证集中表现出稳健的预测效能，多参数融合MRC4s评分在内部测试集达到AUC 0.85，在外部测试集达到AUC 0.84，分类准确率接近80%，显著优于纯端到端深度学习模型（AUC 0.70至0.75）。单因素与多因素逻辑回归证实融合MRC4s是CMS4的强有力独立预测指标（比值比32.81）。生存分析表明高MRC4s与显著缩短的疾病无进展生存期独立相关（HR 5.96），在预测5年术后复发转移方面效能与病理参考标准相当。转录组和单细胞测序分析进一步表明，MRC4s高分组显著富集TGF-β通路、血管生成通路和EMT特征，且与肿瘤微环境中成纤维细胞尤其是肌成纤维细胞性CAF（myCAF）特征评分呈强正相关。在新辅助治疗小样本探索分析中，MRC4s预测为CMS4的患者新辅助治疗应答率明显更低。

Figure图

图1.

展示了三家中心原发队列（253例患者，划分为训练集136例、内部测试集32例、外部测试集85例）的纳入和排除流程，以及用于生物学机制解读的独立转录组测序队列（18例）、公共单细胞测序队列（35例）和新辅助治疗探索队列（44例）的组成情况。

图2.

系统概述了本研究的技术路线，包含三个核心模块：多中心临床样本采集与免疫组化CMS分型金标准确立、基于CE-T1WI与T2WI的病灶全域三维分割与高斯过程影像组学模型构建、以及基于大宗组织转录组与单细胞测序的生物学机制关联分析。

图3.

展示了CE-T1WI单序列模型、T2WI单序列模型以及多参数融合MRC4s模型在训练集、内部测试集和外部验证集中的ROC曲线及综合评价指标雷达图。结果显示多参数融合模型在内部（AUC 0.85）和外部（AUC 0.84）验证集中均取得了最优且稳定的分类性能。

图4.

对比了基于免疫组化病理分型与基于影像组学融合MRC4s评分预测的5年无病生存期Kaplan-Meier曲线。结果证实高MRC4s评分预测为CMS4的患者具有显著更差的疾病无进展生存期（HR 5.96，P小于0.001），展示出卓越的术后转移复发风险分层能力。

图5：

呈现了基于影像组学预测分型的生物学验证结果，包括差异基因热图、火山图、血管生成与EMT相关基因富集分析，以及单细胞测序中成纤维细胞各亚群的聚类图与得分分布，证实高MRC4s评分与肌成纤维细胞性肿瘤相关成纤维细胞（myCAF）浸润及TGF-β信号通路强相关。

图6：

直观展示了典型CMS4阳性与阴性病例的MRI影像、影像组学校准概率热图、预测得分以及相对应的CD31免疫组化微血管密度和HE染色间质比例，生动体现了该无创评分系统在实际临床阅片中的辅助决策流程。