European Radiology:深度学习助力CT诊断,肝切除术后不良结局的有力预测工具
时间:2025-03-14 12:09:16 热度:37.1℃ 作者:网络
对于肝功能良好的极早期或早期 HCC 患者,肝切除术是一线的治愈性治疗选择。临床上显著的门静脉高压(CSPH)是肝切除术后不良结局的已知危险因素,包括术后肝功能衰竭(PHLF)、肝失代偿和死亡等。因此,治疗指南建议在评估 HCC 患者的手术可行性时考虑 CSPH 情况。
肝静脉压力梯度(HVPG)测量是诊断 CSPH 的金标准,但它具有侵入性,不适合用于常规术前评估。替代方法包括通过瞬时弹性成像测量肝脏硬度,或者采用内镜检测到的胃食管静脉曲张(GEV)或脾肿大(轴向直径 > 12 cm)结合血小板计数低于 100,000/mm³ 的传统标准。然而,这些方法需要额外的诊断程序,且瞬时弹性成像有大约 15% 不可忽视的失败率。
CT 是 HCC 诊断和分期的常规术前检查。除了提供 HCC 的详细信息外,CT 扫描还可以显示门静脉高压的指标,如脾肿大、GEV、自发性门体分流(SPSS)和腹水等。近年来,深度学习算法在器官分割方面的进展使得能够自动测量脾脏体积,并且脾肿大的诊断已发展为基于考虑年龄、性别和身体大小等因素的个性化参考区间。在此基础上,近期一项研究提出了基于 CT 的可靠诊断 CSPH 的标准,利用脾肿大的个性化体积阈值以及其他 CT 确定的特征。这些标准在诊断 CSPH 时显示出高特异性(94.4% - 97.6%)和中等敏感性(86.4% - 87.3%),可能有助于评估适合肝切除术的 HCC 患者的手术风险。然而,基于 CT 诊断的 CSPH 在预测肝切除术后不良结局方面的作用尚未得到评估。
最近,发表在European Radiology 上的一篇文章评估了基于 CT 诊断的 CSPH 对肝细胞癌(HCC)肝切除术后预后的影响。
这是一项回顾性单中心研究,纳入了 2017 年 1 月至 2018 年 12 月期间因极早期或早期 HCC 接受肝切除术的晚期慢性肝病(ACLD)患者。使用基于 CT 的标准评估 CSPH,包括通过基于深度学习的脾脏体积测量(采用个性化参考阈值)确定的脾肿大,以及胃食管静脉曲张(GEV)、自发性门体分流或腹水的存在情况。采用逻辑回归和竞争风险分析来确定与严重肝切除术后肝功能衰竭(PHLF)、肝失代偿以及肝相关死亡或移植相关的因素。使用基于 CT 的 CSPH 标准和传统 CSPH 标准(内镜下 GEV 或脾肿大伴血小板减少症)比较现有 PHLF 预测模型的性能。
研究共纳入 593 例患者(460 例男性;平均年龄 57.9 ± 9.3 岁),其中 41 例(6.9%)发生了严重 PHLF。中位随访期为 62 个月。基于 CT 诊断的 CSPH 可独立预测严重 PHLF(优势比 [OR] 7.672 [95% 置信区间(CI)3.209 - 18.346])、肝失代偿(次分布风险比 [sHR] 4.518 [1.868 - 10.929])以及肝相关死亡或移植(sHR 2.756 [1.315 - 5.773])。当将基于 CT 的 CSPH 纳入现有模型时,在预测严重 PHLF 方面,其表现优于传统 CSPH(欧洲肝脏研究协会 [EASL] 算法的曲线下面积 [AUC] 为 0.724 vs. 0.694,p = 0.036;Wang 模型的 AUC 为 0.854 vs. 0.830,p = 0.011)。
表 肝切除术后肝失代偿的竞争风险分析
本项研究表明,基于 CT 诊断的 CSPH 是 ACLD 的 HCC 患者肝切除术后不良结局的有力预测因素,为手术风险评估提供了一种非侵入性工具。
原文出处:
Subin Heo,Boryeong Jeong,Seung Soo Lee,et al.CT-based detection of clinically significant portal hypertension predicts post-hepatectomy outcomes in hepatocellular carcinoma.DOI:10.1007/s00330-025-11411-9