【文献摘要】基于术前MR影像组学预测伽玛刀放射外科治疗前庭神经鞘瘤后的假性进展和远期预后

《Radiotherapy and  Oncology 》杂志 2020年11月5日在线发表中国台北荣民总医院等的Huai-Che Yang, Chih-Chun Wu, Cheng-Chia Lee ,等撰写的《基于术前MR影像组学预测伽玛刀放射外科治疗前庭神经鞘瘤后的假性进展和远期预后。Prediction of Pseudoprogression and Long-term Outcome of Vestibular Schwannoma after Gamma Knife Radiosurgery based on Preradiosurgical MR Radiomics 》（doi: 10.1016/j.radonc.2020.10.041. ）

背景和目的:伽玛刀放射外科治疗(GKRS)是一种安全有效的治疗方法，其对前庭神经鞘瘤（VS）的长期肿瘤控制率超过90%。然而，许多肿瘤可能在GKRS治疗后6-18个月出现短暂的假性进展，随后是长期体积缩小。本研究的目的旨在确定基于术前MRI数据的影像组学分析是否能够预测GKRS治疗后VS的假性进展和长期结果。

材料和方法:回顾性收集经单次GKRS治疗的VS患者的纵向资料。共有336例患者没有接受过开颅手术切除肿瘤，放射外科治疗后的中位随访期为65个月。在GKRS治疗前，从多参数MRI数据中提取了1763个影像组学特征，然后进行了机器学习分类。

结果:作者构建一个两级机器学习模型来分别预测GKRS治疗后的长期结果和一过性假性进展的发生。基于描述肿瘤中T2加权强度变化和对比增强不均匀性的五个影像组学特征，对长期预后的预测精度达到88.4%。基于另外5个与对比增强的不均匀低信号模式和T2加权信号变化相关的放射影像组特征，对一过性假性进展预测的准确性达到85.0%。

结论:基于治疗前磁共振放射学的机器学习模型可以预测GKRS治疗后VS的假性进展和长期结果，有利于临床实践中的治疗策略。