[目 的]构建一个可以预测局部进展期直肠癌(locally advanced rectal cancer,LARC)患者术后远处转移风险的影像组学标签。[方 法]连续性收集国内三家医院2013年1月至2015年3月行根治性手术的LARC患者治疗前磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像。本研究的终点事件是术后远处转移。根据术前有无新辅助治疗,所有病例分为新辅助治疗组和无新辅助治疗组。在新辅助治疗组中,复旦大学附属肿瘤医院和中山大学附属第六医院病例作为影像组学标签的训练集,云南省肿瘤医院病例作为验证集。在无新辅助治疗组,复旦大学附属肿瘤医院和云南省肿瘤医院病例作为影像组学标签的训练集,中山大学附属第六医院病例作为验证集。所有病例均基于 T2 加权图像(T2 weighted image,T2WI)和表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图像提取2136个影像组学特征。在训练集中,采用单因素Cox回归模型、相关性分析和弹性网络(Elastic-net)Cox回归模型筛选影像组学特征并构建影像组学标签。以训练集影像组学标签得分的中位数为界值,将患者分为低危组和高危组,绘制Kaplan-Meier生存曲线,评估影像组学标签与无远处转移生存期的相关性,采用一致性指数(index of concordance,简称C指数)评价影像组学标签的预测效能。[结 果]本研究共纳入436例患者,其中,男性占所有病例的66.74%(291例),平均年龄为56.50±11.37岁,中位随访时间为41.8个月。随访期间共有115例(26.38%)患者术后发生远处转移。在新辅助治疗组中,基于训练集数据共筛选出10个影像组学特征并构成新辅助治疗组影像组学标签,得分中位数为1.86。在无新辅助治疗组中,基于训练集数据共筛选出1 1个影像组学特征并构成无新辅助治疗组影像组学标签,得分中位数为-0.13。在新辅助治疗组中,训练集影像组学标签高危组和低危组均为85人,高危组患者3年无远处转移生存率显著低于低危组[68.71%vs.88.10%,高危组vs.低危组:风险比(hazard ratio,HR)=2.29,95%置信区间(confidence interval,CI):1.25-4.20,log-rankP=0.009];验证集影像组学标签高危组和低危组分别为33人和32人,高危组患者3年无远处转移生存率显著低于低危组(53.75%vs.87.39%,高危组 vs.低危组:HR=2.35,95%CI:1.09-5.11,log-rankP=0.031)。在无新辅助治疗组中,训练集影像组学标签高危组和低危组均为69人,高危组患者3年无远处转移生存率显著低于低危组(58.15%vs.91.26%,高危组vs.低危组:HR=5.19,95%CI:2.69-10.02,log-rank P<0.001);验证集影像组学标签高危组和低危组分别为49人和14人,两组患者的3年无远处转移生存率无统计学差异(81.63%vs.92.86%,高危组 vs.低危组:HR=3.09,95%CI:0.77-12.43,log-rank P=0.248)。新辅助治疗组影像组学标签在训练集和验证集中预测LARC术后远处转移的 C 指数分别为 0.71(95%CI:0.63-0.79)、0.72(95%CI:0.61-0.83)。无新辅助治疗组影像组学标签在训练集和验证集中预测LARC术后远处转移的C指数分别为 0.79(95%CI:0.72-0.86)、0.69(95%CI:0.55-0.84)。[结 论]影像组学标签能区分和预测新辅助治疗和无新辅助治疗LARC术后远处转移风险,可作为一种新型生物标记物。[目 的]分析LARC术后远处转移的临床病理危险因素,结合构建的影像组学标签,建立LARC术后远处转移风险影像组学预测模型。[方 法]收集本研究入组患者的临床病理因素,包括性别、年龄、治疗前临床T分期(cT)、治疗前临床N分期(cN)、术前血清学癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)、肿瘤位置、手术方式、手术路径、病理T分期(ypT/pT)、病理N分期(ypN/pN)、辅助化疗、辅助放疗等。本研究的终点事件是术后远处转移。根据术前有无新辅助治疗,所有病例分为新辅助治疗组和无新辅助治疗组。将复旦大学附属肿瘤医院和中山大学附属第六医院病例作为新辅助治疗组预测模型的训练集,复旦大学附属肿瘤医院和云南省肿瘤医院病例作为无新辅助治疗组预测模型的训练集。在训练集中采用单因素和多因素Cox回归模型分析LARC术后远处转移的危险因素,并采用多因素Cox回归模型,结合第一部分构建的影像组学标签,分别建立临床病理因素预测模型(简称临床模型)和临床病理因素-影像组学标签联合预测模型(简称影像组学模型)。[结 果]新辅助治疗组和无新辅助治疗组训练集病例数分别为170例和138例,中位随访时间分别为41.63个月、37.77个月,3年无远处转移生存率分别为 78.50%(95%CI:72.51%-84.98%)、74.90%(95%CI:67.93%-82.58%),两组间的3年无远处转移生存率差异无统计学意义(P=0.782)。多因素Cox分析结果显示:新辅助治疗组LARC患者术后3年无远处转移生存期的独立危险因素包括cT4(HR=2.11,95%CI:1.09-4.11,P=0.004)、术前 CEA 升高(HR=2.68,95%CI:1.36-5.28,P=0.028)、影像组学标签(HR=7.17,95%CI:3.68-13.94,P<0.001),而无新辅助治疗组LARC患者术后3年无远处转移生存期的独立危险因素包括术前CEA升高(HR=2.25,95%CI:1.10-4.58,P=0.026)、pN1-2(HR=2.74,95%CI:1.04-7.22,P=0.042)、影像组学标签(HR=5.39,95%CI:1.41-20.63,P<0.001)。在新辅助治疗组中,基cT分期、术前CEA水平及ypN分期建立临床模型,基于cT分期、术前CEA水平、影像组学标签建立影像组学模型。在无新辅助治疗组中,基于术前CEA水平及pN分期建立临床模型,基于术前CEA水平、pN分期及影像组学标签建立影像组学模型一,基于性别、手术路径、术前CEA水平、pN分期、辅助放疗及影像组学标签建立影像组学模型二。[结 论]cT分期、术前CEA水平及影像组学标签是新辅助治疗组LARC术后3年远处转移的独立危险因素,可作为新辅助治疗组LARC术后远处转移风险预测模型的预测因子。术前CEA水平、pN分期及影像组学标签是无新辅助治疗组LARC术后3年远处转移的独立危险因素,可作为无新辅助治疗组LARC术后远处转移风险预测模型的预测因子。[目 的]评价及验证LARC术后远处转移风险影像组学预测模型的预测效能。[方 法]连续性收集国内三家医院2013年1月至2015年3月行根治性手术的LARC患者临床病理因素和治疗前MRI图像。本研究的终点事件是术后远处转移。根据术前有无新辅助治疗,所有病例分为新辅助治疗组和无新辅助治疗组。在新辅助治疗组中,复旦大学附属肿瘤医院和中山大学附属第六医院病例作为预测模型的训练集,云南省肿瘤医院病例作为预测模型的验证集。在无新辅助治疗组,复旦大学附属肿瘤医院和云南省肿瘤医院病例作为预测模型的训练集,中山大学附属第六医院病例作为预测模型的验证集。分别在训练集和验证集采用C指数、净重新分类指数(net reclassification improvement,NRI)、综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)、时间相依的受试者工作曲线(receiver operating curve,ROC)、校准曲线、决策曲线(decision curve analysis,DCA)和临床影响曲线评价和比较本研究的临床模型、影像组学模型及指南推荐的VN模型的预测效能。[结 果]新辅助治疗组影像组学模型、临床模型和VN模型的C指数在训练集中分别为 0.78(95%CI:0.71-0.85)、0.69(95%CI:0.61-0.78)、0.62(95%CI:0.53-0.72),在验证集中分别为 0.77(95%CI:0.68-0.87)、0.63(95%CI:0.51-0.76)、0.64(95%CI:0.52-0.76);新辅助治疗组影像组学模型相对于临床模型和VN模型的NRI在训练集中分别为0.13(95%CI:-0.05-0.32,P=0.173)、0.44(95%CI:0.27-0.57,P<0.001),在验证集中分别为 0.29(95%CI:-0.002-0.58,P=0.051)、0.25(95%CI:0.01-0.49,P=0.044);新辅助治疗组影像组学模型相对于临床模型和VN模型的IDI在训练集中分别为0.11(95%CI:0.01-0.21,P=0.031)、0.19(95%CI:0.10-0.28,P<0.001),在验证集中分别为 0.13(95%CI:-0.02-0.29,P=0.093)、0.21(95%CI:0.05-0.36,P=0.008)。新辅助治疗组影像组学模型在训练集和验证集中预测LARC术后3年无远处转移生存期的AUC 值分别为 0.82(95%CI:0.75-0.89,P<0.001)和 0.82(95%CI:0.71-0.93,P<0.001)。新辅助治疗组影像组学模型在训练集和验证集中均具有较好的校准度(P=0.561、0.908)。DCA曲线显示阈值在0.04-0.58(训练集)和0.04-0.70(验证集)时,新辅助治疗组影像组学模型的净受益值高于临床模型。新辅助治疗组影像组学模型域值为0.50时,其在训练集和验证集中的预测阳性事件数分别为88人/1000人、161人/1000人,其中真阳性事件数分别为67人/1000人、113 人/1000 人。无新辅助治疗组影像组学模型二、影像组学模型一和临床模型的C指数在训练集中分别为 0.84(95%CI:0.78-0.90)、0.82(95%CI:0.76-0.89)、0.69(95%CI:0.61-0.77),在验证集中分别为 0.77(95%CI:0.66-0.89)、0.72(95%CI:0.59-0.86)、0.61(95%CI:0.46-0.77);无新辅助治疗组影像组学模型二相对于影像组学预测模型一和临床模型的NRI在训练集中分别为-0.001(95%CI:-0.10-0.10,P=0.984)、0.27(95%CI:0.09-0.45,P=0.003),在验证集中分别为 0.04(95%CI:-0.22-0.32,P=0.746)、0.11(95%CI:-0.31-0.53,P=0.598);无新辅助治疗组影像组学模型二相对于影像组学预测模型一和临床模型的IDI在训练集中分别为 0.06(95%CI:-0.01-0.12,P=0.052)、0.30(95%CI:0.20-0.48,P<0.001),在验证集中分别为 0.02(95%CI:-0.03-0.08,P=0.456)、0.16(95%CI:-0.01-0.34,P=0.063)。无新辅助治疗组影像组学模型二在训练集和验证集中预测LARC术后3年无远处转移生存期的AUC值分别为0.89(95%CI:0.83-0.95,P<0.001)和 0.78(95%CI:0.61-0.94,P<0.001)。无新辅助治疗组影像组学模型二在训练集和验证集中均具有较好的校准度(P=0.833、0.278)。DCA曲线显示阈值在0.04-1.00(训练集)和0.04-0.36(验证集)时,无辅助治疗组影像组学模型的净受益值高于临床模型。无辅助治疗组影像组学模型域值为0.50时,其在训练集和验证集中的预测阳性事件数分别为182人/1000人、103人/1000人,其中真阳性事件数分别为127人/1000人、52人/1000人。[结 论]LARC术后远处转移风险影像组学预测模型在训练集和验证集中均具有良好的预测效能,且优于单用临床病理因素建立的临床模型和指南推荐的VN模型。