基于机器学习算法的影像组学模型多分类预测鼻咽癌治疗抵抗

The main causes of treatment resistance for nasopharyngeal carcinoma (NPC) are locoregional recurrence or distant metastasis. Therefore, pre-treatment prediction of treatment resistance is crucial to make the treatment strategy. However, there is lack of accurate prediction methods. Based on our previous studies, this work aims to predict treatment resistance of NPC by identifying the optimal multiclass machine-learning prediction model from 17 models integrating the clinical data and radiomic features of tumor. The present radiomic studies mainly focus on prediction of two categories, while our study aims to predict the treatment in multiple categories including local local recurrence, reginal recurrence, distant metastasis, or recurrence with later distant metastasis. With the use of radiomic model, we describe the tumor heterogeneity in TNM, biological environment and space-time scales and provide a more precise prognosis prediction to improve the decision making and treatment strategy. Meanwhile, we perform clustering analysis of the clinical data and radiomic features to identify the characteristic spectrums of multiple patterns of treatment resistance. Then, we compare the characteristic spectrum of tumors in early and advanced NPC to figure out the differences between the two.

局部或区域复发及远处转移是导致鼻咽癌治疗抵抗的最主要原因。因此，治疗前预测鼻咽癌治疗抵抗显得尤为重要。然而目前尚缺乏系统有效的预测方法。本项目基于前期研究基础，拟构建17种机器学习算法的临床及影像组学综合模型，以多分类预测鼻咽癌治疗抵抗，并从中择选最优模型。目前影像组学研究主要针对二分类问题预测，而本项目中治疗抵抗为多分类预测问题，涵盖局部复发、区域复发、远处转移、先复发后远处转移四方面。通过构建最优影像组学多分类预测模型，多方位描述肿瘤分期异质性、肿瘤环境异质性及肿瘤时空异质性，为临床提供更为细致、精准的辅助治疗决策参考。同时，对临床及影像组学特征聚类分析得到鼻咽癌治疗抵抗的稳定特征谱，并将早、晚期鼻咽癌特征谱进行比较分析，探讨早晚期鼻咽癌治疗抵抗路径异同。

鼻咽癌是我国常见的头颈部肿瘤，以广东省发病率最高。目前局部晚期鼻咽癌患者有20-30%在治疗后会出现复发转移，成为治疗失败的主要原因。主要研究内容包括：（1）基于影像组学技术实现鼻咽癌治疗抵抗精准预测；（2）基于分子影像技术实现鼻咽癌乏氧分子可视化；（3）将鼻咽癌研究体系拓展应用于其他病种。针对局部晚期鼻咽癌放化疗后局部复发预测难题，我们建立并验证了一种结合影像组学特征和临床特征的局部复发风险评估的个体化列线图，在鼻咽癌患者治疗前进行复发风险评估。针对局部晚期鼻咽癌治疗后远处转移风险评估难题，我们运用影像组学技术构建了EBV-影像组学综合预测模型，实现远处转移高风险患者精准预警。此外，我们基于肿瘤淋巴结影像组学特征、TNM分期及放疗参数构建融合模型，预测局部晚期鼻咽癌患者无进展生存期。构建鼻咽癌精准预后模型有助于治疗方案决策。针对鼻咽癌诱导化疗及辅助化疗的争议，我们明确了局部晚期鼻咽癌同步放化疗基础上诱导化疗优于辅助化疗，该研究被中国临床肿瘤学会(CSCO)和美国临床肿瘤学会(ASCO)鼻咽癌治疗联合国际指南引用。我们以碳酸酐酶 IX 为靶点，结合多模态融合成像技术，构建了鼻咽癌乏氧微环境光学分子可视化研究体系，揭示了鼻咽癌治疗抵抗的分子动态变化。我们基于鼻咽癌智能诊疗模型构建的经验，拓展到其他病种的精准诊断、疗效评估及预后预测研究，具有良好的泛化性及普适性。在本项目资助下，发表27篇SCI论文，授权实用新型专利及软件著作权8件，获得2021 年度广东省科学技术奖科技进步奖一等奖（排名第二）及第三届广东医学科技奖二等奖（排名第三）。