基于增強(qiáng)CT 影像組學(xué)列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)單發(fā)肝細(xì)胞癌GPC3 表達(dá)狀態(tài)

徐雅慧 謝雙雙 王建 李思聰 劉佳鑫 張雅敏 葉兆祥 沈文

原發(fā)性肝癌已成為全球第三大癌癥死亡原因，5 年內(nèi)病人總生存率僅為18%[1]。肝細(xì)胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）是最常見(jiàn)的肝癌類(lèi)型，對(duì)于單發(fā)早期HCC 病人，肝部分切除術(shù)是其主要治療方式，但術(shù)后5 年內(nèi)復(fù)發(fā)率高達(dá)70%[2-3]。HCC 的高復(fù)發(fā)率、高死亡率與腫瘤的高度異質(zhì)性相關(guān)[4-5]。越來(lái)越多的研究[6-7]表明，特異性生物標(biāo)志物和分子靶點(diǎn)在HCC 的早期診斷、靶向治療、預(yù)后評(píng)估中具有重要的臨床意義。磷脂酰肌醇蛋白聚糖3（glypican-3，GPC3） 是HCC 特異性相關(guān)抗原，在HCC 組織中過(guò)表達(dá)，而在正常肝組織中不表達(dá)或低表達(dá)，故而GPC3 可用于HCC 術(shù)前診斷、免疫治療及預(yù)后評(píng)估等[8-9]。目前術(shù)前評(píng)估HCC 病灶GPC3 表達(dá)狀態(tài)的方法有限且準(zhǔn)確度不高。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，影像組學(xué)在各種疾病診斷和治療評(píng)估中的應(yīng)用日益廣泛，可以檢測(cè)到肉眼無(wú)法識(shí)別的病灶特征，這些特征可能與腫瘤的生物學(xué)行為有關(guān)。既往研究[10-11]采用影像組學(xué)特征評(píng)估HCC 免疫因子Ki-67、CK-19 的表達(dá)狀態(tài)，均取得了較好的預(yù)測(cè)效果。增強(qiáng)CT 是HCC 病人術(shù)前常規(guī)應(yīng)用的影像檢查手段，檢查費(fèi)用相對(duì)低廉、檢查時(shí)間短，因此本研究采用增強(qiáng)CT 影像組學(xué)特征術(shù)前評(píng)估HCC 的免疫因子GPC3 表達(dá)狀態(tài)，以期在術(shù)前鑒別出GPC3 陽(yáng)性表達(dá)的HCC 病灶，為后續(xù)的臨床治療和隨訪方案的制定提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 回顧性納入2014 年7 月—2021年1 月在天津市第一中心醫(yī)院和2015 年12 月—2020 年8 月在天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院行部分肝切除術(shù)后經(jīng)病理證實(shí)為單發(fā)HCC 的152 例病人，男121 例、女31 例，年齡28~85 歲，平均（59.22±10.64）歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①術(shù)后進(jìn)行GPC3 免疫化學(xué)染色；②術(shù)前1 個(gè)月內(nèi)行腹部增強(qiáng)CT 檢查；③臨床信息完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：①CT 影像存在偽影；②既往接受過(guò)經(jīng)導(dǎo)管動(dòng)脈化學(xué)栓塞、放療、部分肝切除等治療。天津市第一中心醫(yī)院病例作為訓(xùn)練集（106 例），天津醫(yī)科大學(xué)腫瘤醫(yī)院病例作為驗(yàn)證集（46 例）。

1.2 設(shè)備與方法 采用東芝Aquilion 64 層CT、GE Revolution CT、GE Discovery 64 層 螺 旋 CT、GE Lightspeed 16 層螺旋CT、西門(mén)子雙源CT 和西門(mén)子128 層CT 設(shè)備掃描。病人取仰臥位，掃描范圍自膈頂至雙腎下級(jí)。掃描參數(shù)：管電壓120 kV，自動(dòng)調(diào)節(jié)管電流，掃描層厚和層間距均為5 mm，重建層厚為1.25 mm 或1.2 mm，旋轉(zhuǎn)時(shí)間0.5 s/r，F(xiàn)OV 350~400 mm×350~400 mm，矩陣256×256 或512×512，西門(mén)子雙源CT 和西門(mén)子128 層CT 螺距為0.900∶1，其他CT 掃描設(shè)備螺距為0.984∶1。所有病人均經(jīng)肘靜脈團(tuán)注對(duì)比劑碘海醇（含碘350 mg/mL，上海通用電氣藥業(yè)），注射劑量1.0~1.5 mL/kg 體質(zhì)量，流率3.5~4.0 mL/s。采用對(duì)比劑示蹤觸發(fā)技術(shù)，觸發(fā)點(diǎn)設(shè)置于腹主動(dòng)脈起始處，注射對(duì)比劑15 s 后開(kāi)始檢測(cè)掃描，觸發(fā)閾值為120 HU，腹主動(dòng)脈內(nèi)CT 值達(dá)120 HU時(shí)掃描動(dòng)脈期，30 s 后進(jìn)行門(mén)靜脈期掃描。

1.3 臨床資料、病理評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)及分組 收集病人臨床信息（包括性別、年齡、有無(wú)病毒性肝?。┮约靶g(shù)前實(shí)驗(yàn)室檢查指標(biāo)[包括血清總膽紅素（TBIL）、白蛋白（ALB）、血清甲胎蛋白（AFP）、癌胚抗原（CEA）、糖類(lèi)抗原199（CA199）、谷草轉(zhuǎn)氨酶（AST）及谷丙轉(zhuǎn)氨酶（ALT）]。每個(gè)醫(yī)院分別由一位病理科醫(yī)生評(píng)估本院病例的GPC3 表達(dá)狀態(tài)，將同一視野GPC3 免疫反應(yīng)性腫瘤細(xì)胞≥5%定義為GPC3 表達(dá)陽(yáng)性[12]。根據(jù)GPC3 的表達(dá)狀態(tài)分別將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集進(jìn)行分組，訓(xùn)練集（106 例）中陽(yáng)性組83 例，陰性組23 例；驗(yàn)證集（46 例）中陽(yáng)性組35 例，陰性組11 例。

1.4 影像組學(xué)列線(xiàn)圖構(gòu)建

1.4.1 病灶勾畫(huà) 由2 位分別具有3 年和5 年腹部影像診斷經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生采用開(kāi)源的3DSlicer 4.10.2 軟件（https://download.slicer.org/）依據(jù)肝臟局灶性病變CT 和MRI 標(biāo)注專(zhuān)家共識(shí)（2020 版）[13]分別對(duì)動(dòng)脈期及門(mén)靜脈期病灶逐層勾畫(huà)興趣區(qū)（ROI）。勾畫(huà)原則：①首先在動(dòng)脈期、門(mén)靜脈期中選取病灶輪廓顯示最清楚的期相勾畫(huà)，然后參照該期相，對(duì)剩余期相進(jìn)行逐層勾畫(huà)。②勾畫(huà)病灶時(shí)剔除病灶周?chē)馨@、異常灌注區(qū)。③對(duì)于有包膜強(qiáng)化的病灶，無(wú)論包膜是否完整，勾畫(huà)時(shí)均應(yīng)將包膜勾畫(huà)于病灶內(nèi)；對(duì)于包膜不強(qiáng)化的病灶，需將未強(qiáng)化的包膜標(biāo)注入病灶中。部分HCC 病灶密度與肝背景差異不大，病灶邊界模糊，勾畫(huà)困難，則由另1名有10 年腹部影像診斷經(jīng)驗(yàn)的審核醫(yī)師指導(dǎo)勾畫(huà)。由3 年腹部影像診斷經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生在增強(qiáng)CT 橫斷面影像上評(píng)估腫瘤直徑。

1.4.2 特征提取 采用3D-Slicer 軟件內(nèi)的Radiomics 包對(duì)勾畫(huà)好的ROI 進(jìn)行特征提取，提取前將所有的圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)處理。首先為了減少圖像尺寸對(duì)結(jié)果的影響，將所有的圖像重采樣到統(tǒng)一尺寸上，并進(jìn)行圖像灰度均一化處理，然后采用高斯拉普拉斯濾波器及小波濾波器進(jìn)行濾過(guò)，動(dòng)脈期和門(mén)靜脈期分別得到1 130 個(gè)特征。

1.4.3 特征篩選、列線(xiàn)圖構(gòu)建及驗(yàn)證 使用Python3.7中的“pingouin”程序包對(duì)訓(xùn)練集中2 次勾畫(huà)ROI 提取的特征進(jìn)行觀察者間一致性分析，排除ICC＜0.75的特征[14]。采用Python3.7 中的“StandardScaler”、“Levene”、“LassoCV”程序包分別實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、單因素分析和十折交叉驗(yàn)證的最小絕對(duì)值收斂和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸，通過(guò)優(yōu)化回歸參數(shù)(λ)，使得大部分特征系數(shù)降為零，選取其余非零系數(shù)特征，獲得與GPC3 表達(dá)高度相關(guān)的影像組學(xué)特征。將訓(xùn)練集中篩選獲得的影像組學(xué)特征用于計(jì)算每例病人的影像組學(xué)評(píng)分（Radscore）得分，Radscore=其中βi為特征權(quán)重，Xi為特征值，β0為常數(shù)項(xiàng)，取值0.048 7。建立影像組學(xué)列線(xiàn)圖。選取臨床資料中在GPC3 陽(yáng)性組和陰性組中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)進(jìn)行二元logistic 回歸分析，獲取HCC GPC3 表達(dá)陽(yáng)性組的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素，建立臨床列線(xiàn)圖。聯(lián)合影像組學(xué)Radscore 得分及臨床列線(xiàn)圖建立聯(lián)合列線(xiàn)圖，并在驗(yàn)證集中分別對(duì)3 個(gè)列線(xiàn)圖的診斷效能進(jìn)行驗(yàn)證。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 25.0 和R 4.0.3 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。采用Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)分析計(jì)量資料的分布狀態(tài)，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（±s）表示，2 組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料用中位數(shù)（四分位間距）[M（P25，P75）]表示，2 組間比較采用Mann-Whitney U 檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料用例表示，2 組間比較采用χ2檢驗(yàn)。采用受試者操作特征（ROC）曲線(xiàn)分析列線(xiàn)圖鑒別GPC3 陽(yáng)性組和陰性組的效能，計(jì)算曲線(xiàn)下面積（AUC）、敏感度、特異度，采用DeLong 檢驗(yàn)比較列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)效能的差異。通過(guò)量化所有閾值概率下的凈獲益，進(jìn)行決策曲線(xiàn)分析，以確定列線(xiàn)圖的臨床實(shí)用性。在訓(xùn)練集中建立列線(xiàn)圖，在驗(yàn)證集中對(duì)列線(xiàn)圖的診斷效能加以驗(yàn)證。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 GPC3 陽(yáng)性組和陰性組病人臨床資料比較及臨床列線(xiàn)圖的建立 訓(xùn)練集2 組間血清AFP、TBIL、AST、CA199 及有無(wú)病毒性肝炎的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05），而病人的年齡、性別、血清ALB、CAE、ALT、腫瘤最大徑的差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05)，見(jiàn)表1。訓(xùn)練集中二元logestic 回歸結(jié)果顯示，血清AFP [優(yōu)勢(shì)比（OR）=6.101，P=0.024]和CA199（OR=1.054，P=0.039）是建立臨床列線(xiàn)圖模型的獨(dú)立影響因素，用于建立臨床列線(xiàn)圖。驗(yàn)證集中2組間血清AFP、CA199 的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05），見(jiàn)表2。

表2 驗(yàn)證集GPC3 陽(yáng)性組和陰性組病人臨床資料比較

2.2 影像組學(xué)特征篩選和影像組學(xué)列線(xiàn)圖的建立 訓(xùn)練集動(dòng)脈期及門(mén)靜脈期分別獲得4 個(gè)和3個(gè)與GPC3 陽(yáng)性表達(dá)高度相關(guān)的影像組學(xué)特征，特征名稱(chēng)及其權(quán)重見(jiàn)圖1，特征相關(guān)性熱圖見(jiàn)圖2。訓(xùn)練集中采用Radscore（OR=4 739.172，P=0.001）建立影像組學(xué)列線(xiàn)圖。在驗(yàn)證集中采用相應(yīng)的影像組學(xué)特征計(jì)算每個(gè)病人的Radscore 得分。

圖1 訓(xùn)練集中與GPC3 表達(dá)狀態(tài)相關(guān)的影像組學(xué)特征名稱(chēng)及權(quán)重

圖2 訓(xùn)練集影像組學(xué)特征相關(guān)系數(shù)熱圖。綠色代表2 個(gè)特征為正相關(guān)，紅色代表負(fù)相關(guān)。每一格的數(shù)字代表相關(guān)系數(shù)。

2.3 聯(lián)合列線(xiàn)圖的構(gòu)建及其校準(zhǔn)曲線(xiàn)分析 訓(xùn)練集中二元logistic 回歸分析結(jié)果顯示，血清AFP、CA199 和Radscore 是建立聯(lián)合列線(xiàn)圖的獨(dú)立影響因素，基于以上3 個(gè)指標(biāo)構(gòu)建聯(lián)合列線(xiàn)圖，結(jié)果顯示Radscore 得分最高（OR=13 300.044，P=0.001），其次是血清AFP（OR=8.503，P=0.013），最低是CA199（OR=1.090，P=0.028）（圖3）。校準(zhǔn)曲線(xiàn)顯示聯(lián)合列線(xiàn)圖對(duì)GPC3 陽(yáng)性表達(dá)的預(yù)測(cè)概率與實(shí)際概率一致性良好（圖4）。

圖3 訓(xùn)練集聯(lián)合列線(xiàn)圖?？筛鶕?jù)每例病人的血清AFP、CA199 和Radscore 分別繪制每個(gè)指標(biāo)與列線(xiàn)圖評(píng)分之間的垂線(xiàn)，從而得到每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)值；然后將3 個(gè)指標(biāo)的分?jǐn)?shù)相加得到總評(píng)分；最后繪制總評(píng)分與列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)概率之間的垂線(xiàn)，從而得到病人GPC3 陽(yáng)性表達(dá)的預(yù)測(cè)概率。

圖4 訓(xùn)練集聯(lián)合列線(xiàn)圖校準(zhǔn)曲線(xiàn)。實(shí)際曲線(xiàn)與理論曲線(xiàn)貼合尚可，提示聯(lián)合列線(xiàn)圖對(duì)GPC3 陽(yáng)性表達(dá)的預(yù)測(cè)概率與實(shí)際概率一致性良好。

2.4 訓(xùn)練集和驗(yàn)證集3 種列線(xiàn)圖的預(yù)測(cè)效能比較 訓(xùn)練集中，聯(lián)合列線(xiàn)圖的AUC 高于影像組學(xué)列線(xiàn)圖（P=0.021）和臨床列線(xiàn)圖（P＜0.001），聯(lián)合列線(xiàn)圖的敏感度最高，而臨床列線(xiàn)圖的特異度最高；驗(yàn)證集中，聯(lián)合列線(xiàn)圖的AUC 值高于影像組學(xué)列線(xiàn)圖（P=0.045）和臨床列線(xiàn)圖（P=0.041），聯(lián)合列線(xiàn)圖的敏感度和特異度均最高，詳見(jiàn)表3。訓(xùn)練集和驗(yàn)證集3 種列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)GPC3 陽(yáng)性表達(dá)效能的ROC曲線(xiàn)見(jiàn)圖5。

圖5 3 種列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)GPC3 陽(yáng)性表達(dá)的ROC 曲線(xiàn)。A 圖為訓(xùn)練集，B 圖為驗(yàn)證集。

表3 訓(xùn)練集和驗(yàn)證集3 種列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)GPC3 陽(yáng)性表達(dá)的效能

2.5 3 種列線(xiàn)圖的決策曲線(xiàn)分析 應(yīng)用全部病人APF、CA199、Radscore 值繪制決策曲線(xiàn)，結(jié)果顯示當(dāng)閾值概率＞16%時(shí)，聯(lián)合列線(xiàn)圖決策曲線(xiàn)的凈獲益高于假設(shè)全部病人GPC3 表達(dá)陽(yáng)性的凈獲益，而且當(dāng)閾值概率在16%~86%時(shí)聯(lián)合列線(xiàn)圖的臨床凈獲益高于臨床列線(xiàn)圖和影像組學(xué)列線(xiàn)圖（圖6）。

圖6 3 種列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)全部病人GPC3 表達(dá)的決策曲線(xiàn)

3 討論

3.1 HCC GPC3 表達(dá)狀態(tài)術(shù)前評(píng)估現(xiàn)狀 免疫因子GPC3 作為HCC 組織病理特征的重要組成部分，對(duì)HCC 早期診斷具有輔助作用，更是制定治療方案、評(píng)估HCC 病人預(yù)后的重要因素[15-16]，但是，術(shù)前評(píng)估HCC 病人GPC3 表達(dá)狀態(tài)的手段有限且準(zhǔn)確度較低。目前臨床檢測(cè)HCC GPC3 表達(dá)狀態(tài)的方法有病理穿刺活檢，但其屬有創(chuàng)性檢查，且可能會(huì)出現(xiàn)采樣誤差[16-17]；HCC GPC3 血清學(xué)檢查的陽(yáng)性率僅為52.8%，結(jié)果不穩(wěn)定[18-19]。近期已有研究嘗試采用病人影像學(xué)數(shù)據(jù)獲取高通量的影像組學(xué)信息，預(yù)測(cè)HCC 病人GPC3 表達(dá)狀態(tài)，如Geng 等[20]從53 例HCC病人的磁敏感加權(quán)成像（SWI）影像中提取影像組學(xué)特征，進(jìn)行Spearman 相關(guān)性分析，結(jié)果顯示1 個(gè)影像組學(xué)特征與GPC3 表達(dá)顯著相關(guān)（P＜0.05），AUC為0.760；結(jié)果表明SWI 序列可以預(yù)測(cè)HCC 病灶GPC3 表達(dá)狀態(tài)。但該研究是基于多發(fā)HCC 病灶，病灶間差異較大，并未說(shuō)明每個(gè)HCC 病灶與GPC3狀態(tài)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此結(jié)果可信性不高，而且病例數(shù)較少，無(wú)法避免數(shù)據(jù)過(guò)度擬合，也未進(jìn)行內(nèi)部或外部驗(yàn)證，因此結(jié)果說(shuō)服力不強(qiáng)。Gu 等[21]采用293 例HCC 病人的MR T1WI 延遲期影像進(jìn)行病灶勾畫(huà)和特征提取，經(jīng)ROC 曲線(xiàn)分析顯示，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集影像組學(xué)列線(xiàn)圖AUC 分別達(dá)到了0.879、0.871；聯(lián)合病人術(shù)前血清AFP 水平建立聯(lián)合列線(xiàn)圖，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中聯(lián)合列線(xiàn)圖AUC 較影像組學(xué)列線(xiàn)圖分別提高了0.047、0.043。該研究采用所有病人的AFP 和影像組學(xué)特征進(jìn)行決策曲線(xiàn)分析，結(jié)果顯示聯(lián)合列線(xiàn)圖臨床凈獲益高于臨床列線(xiàn)圖，進(jìn)一步證實(shí)了影像組學(xué)特征可用于預(yù)測(cè)HCC 病灶GPC3 表達(dá)狀態(tài)，并能使臨床獲得收益。但該研究?jī)H采用了單個(gè)序列進(jìn)行影像組學(xué)評(píng)估，可能遺漏其他MR 檢查序列中與GPC3 表達(dá)狀態(tài)相關(guān)的信息，因此有必要對(duì)其他序列進(jìn)行影像組學(xué)研究。上述2 項(xiàng)研究?jī)H采用了MRI 的單一序列，可能遺漏某些重要信息，而且Gu 等[21]研究并未論證影像組學(xué)列線(xiàn)圖和聯(lián)合列線(xiàn)圖間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此有必要采用多序列評(píng)估單發(fā)HCC 病灶GPC3 表達(dá)狀態(tài)，并評(píng)估各模型間的差異及臨床獲益情況。

3.2 增強(qiáng)CT 影像組學(xué)鑒別GPC3 陽(yáng)性組和陰性組的實(shí)用性分析 增強(qiáng)CT 是HCC 病人術(shù)前常規(guī)的影像學(xué)檢查手段，價(jià)格相對(duì)低廉、檢查迅速。本研究提出了一種基于術(shù)前單發(fā)HCC 多期增強(qiáng)CT 的影像組學(xué)列線(xiàn)圖，動(dòng)脈期和門(mén)靜脈期分別獲得4 個(gè)和3 個(gè)與GPC3 表達(dá)狀態(tài)高度相關(guān)的影像組學(xué)特征，影像組學(xué)列線(xiàn)圖在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中均取得了較高的預(yù)測(cè)性能，AUC 值分別為0.842、0.726，因此基于增強(qiáng)CT 影像的影像組學(xué)特征可作為術(shù)前鑒別GPC3 陽(yáng)性HCC 的預(yù)測(cè)指標(biāo)，這也表明影像組學(xué)具有在微觀水平上捕獲并量化腫瘤的免疫表型及組織病理學(xué)特征的潛力。本研究在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，最初訓(xùn)練集曾使用包括延遲期的三期增強(qiáng)CT 影像，進(jìn)行初步結(jié)果分析后發(fā)現(xiàn)，延遲期提取的影像特征的結(jié)果并未對(duì)列線(xiàn)圖的診斷效能起到提升作用，而且勾畫(huà)圖像過(guò)程費(fèi)時(shí)、費(fèi)力，故而舍棄了延遲期數(shù)據(jù)。

3.3 GPC3 表達(dá)陽(yáng)性組和陰性組臨床信息比較結(jié)果分析 本研究結(jié)果表明GPC3 陽(yáng)性組和陰性組間病人AFP、TBIL、肝炎狀態(tài)的差異存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，這與Gu 等[21]研究結(jié)論一致。Gu 等[21]研究還認(rèn)為病人年齡、腫瘤直徑與GPC3 表達(dá)狀態(tài)相關(guān)，這與本研究結(jié)論不一致，原因可能是2 個(gè)研究納入的樣本間可能存在選擇偏倚。本研究發(fā)現(xiàn)血清AFP 是GPC3 陽(yáng)性的潛在獨(dú)立危險(xiǎn)因素，這與以往研究[22-23]的結(jié)果一致，可能是GPC3 與AFP 共享鋅指轉(zhuǎn)錄因子、AFP調(diào)節(jié)因子2（Arf2）和同源異型盒2（Zfh2）所致[24]。本研究顯示HCC GPC3 陽(yáng)性組和陰性組間最大徑的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，這與Tsuchiya 等[25]的研究結(jié)果一致，因此GPC3 有可能成為早期HCC 和小肝癌診斷的潛在生物標(biāo)志物。本研究還顯示HCC 病人術(shù)前指標(biāo)CA199 是影響GPC3 表達(dá)陽(yáng)性的另一個(gè)獨(dú)立危險(xiǎn)因素。目前有關(guān)CA199 與GPC3 陽(yáng)性HCC關(guān)系的研究尚未深入，需要今后進(jìn)一步研究探討。

3.4 列線(xiàn)圖結(jié)果分析 本研究結(jié)果顯示在臨床列線(xiàn)圖中訓(xùn)練集AUC 值為0.787，略低于驗(yàn)證集（0.803），可能是由于本研究結(jié)果顯示AFP、CA199是GPC3 表達(dá)陽(yáng)性的重要獨(dú)立危險(xiǎn)因素，可用于建立臨床列線(xiàn)圖。其中AFP＞400 ng/mL 者在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集占比均約45%（分別為35/83、16/35），但驗(yàn)證集中GPC3 陽(yáng)性組和陰性組CA199 中位數(shù)均高于訓(xùn)練集，因此驗(yàn)證集病例與臨床列線(xiàn)圖的擬合度更高，預(yù)測(cè)結(jié)果更好。在影像組學(xué)列線(xiàn)圖中，訓(xùn)練集AUC 值（0.842）高于驗(yàn)證集（0.726），可能的原因是影像組學(xué)列線(xiàn)圖訓(xùn)練時(shí)采用的病例數(shù)偏少，導(dǎo)致模型的穩(wěn)定性不夠，產(chǎn)生了過(guò)擬合，因此驗(yàn)證集AUC值較訓(xùn)練集偏小，因此需要未來(lái)收集更多單發(fā)HCC病例，加入到列線(xiàn)圖的構(gòu)建中。本研究聯(lián)合列線(xiàn)圖校準(zhǔn)預(yù)測(cè)曲線(xiàn)與標(biāo)準(zhǔn)曲線(xiàn)貼合尚可，提示聯(lián)合列線(xiàn)圖對(duì)GPC3 陽(yáng)性表達(dá)的預(yù)測(cè)概率與實(shí)際概率一致性良好。聯(lián)合列線(xiàn)圖進(jìn)一步提高了診斷效能，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中AUC 值達(dá)到了0.918、0.896。決策曲線(xiàn)分析顯示當(dāng)閾值概率＞16%時(shí)，聯(lián)合列線(xiàn)圖具有較高的凈獲益值，而且當(dāng)閾值概率處于16%~86%時(shí)，聯(lián)合列線(xiàn)圖的臨床凈獲益高于臨床列線(xiàn)圖和影像組學(xué)列線(xiàn)圖。這表明影像組學(xué)特征和病人臨床因素具有互補(bǔ)性，可為今后的影像組學(xué)研究提供新思路。

3.5 局限性 本研究尚存在一些不足：首先，研究病例數(shù)較少，影像組學(xué)列線(xiàn)圖建立過(guò)程中可能出現(xiàn)了過(guò)擬合，因此需要未來(lái)大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證。其次，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集采用多臺(tái)不同型號(hào)掃描設(shè)備，雖然提取影像組學(xué)特征前對(duì)所有圖像進(jìn)行了重采樣和灰度均一化處理，但是并不能完全排除不同設(shè)備對(duì)影像組學(xué)特征的影響，需要未來(lái)的研究進(jìn)一步解決不同機(jī)構(gòu)、不同設(shè)備圖像標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題。

3.6 小結(jié) 基于增強(qiáng)CT 影像的影像組學(xué)列線(xiàn)圖可作為術(shù)前鑒別GPC3 陽(yáng)性HCC 的預(yù)測(cè)指標(biāo)，聯(lián)合列線(xiàn)圖可以提高對(duì)GPC3 表達(dá)狀態(tài)的預(yù)測(cè)效能，實(shí)現(xiàn)了術(shù)前較為準(zhǔn)確地評(píng)估單發(fā)HCC 病灶GPC3 表達(dá)狀態(tài)的目標(biāo)，有助于臨床醫(yī)生更全面評(píng)估HCC 病灶病理生理行為，選擇最佳的個(gè)體化治療策略，為更準(zhǔn)確評(píng)估病人預(yù)后情況提供了新的分析思路。