目的
　　目前临床上缺乏预测食管鳞状细胞癌患者疗效有效指标。本研究的目的是评估基于对比增强计算机断层扫描(computed tomography ， CT )图像的影像生物标记物(imaging biomarkers，IBMs)在食管鳞状细胞癌患者根治性同期放化疗后生存率的预测潜力。
　　方法和材料
　　这项回顾性研究共纳入2009年9月至2015年8月期间在汕头市汕头大学医学院附属肿瘤医院肿瘤放疗科根治性同期放化疗后的食管鳞状细胞癌患者151例，按2:1比例随机分为训练组(97例)和验证组(54例)。在训练组中，分别运用最小绝对值收敛和选择算法回归(the least absolute shrinkage and selection operator with logistic regression, LASSO)与多因素Logistic回归分析筛选IBMs和/或有意义的临床特征，建立食管鳞状细胞癌根治性同期放化疗后的3年总生存率、3年无进展生存率、3年局部无复发生存率预后模型，并且在验证组中进行内部验证。运用受试者工作特征(receiver operating Characteristic， ROC)的曲线下面积(area under the curve，AUC)对训练组和验证组的模型进行预测性能评价。为了预后模型的可视化，基于模型绘制生存率诺莫图，使用一致性指数(C-指数)对训练组和验证组的诺莫图性能进行评估。分别绘制不同风险亚组的总生存率、无进展生存率、局部无复发生存率Kaplan-Meier曲线，并用log-rank检验各组间的差异。
　　结果
　　基于治疗前对比增强CT扫描图像提取的IBMs建立预测食管鳞状细胞癌患者根治性同期放化疗后3年总生存率、3年无进展生存率、3年局部无复发生存率的LASSO回归模型和Logistics回归模型。总体上，LASSO回归模型预测性能优于Logistics回归模型。基于LASSO回归模型，训练组的食管癌根治性同期放化疗后3年总生存率和3年无进展生存率AUC值分别为0.805(95％置信区间[ConfidenceInterval，CI]：0.716-0.893，p<0.001)和0.751(95％CI：0.656-0.846，p<0.001)，验证组的AUC值分别为0.754(95％CI：0.620-0.892，p=0.001)和0.702(95％CI：0.560-0.844，p=0.001)。3年局部无复发生存率的预测能力在训练组中良好，AUC值为0.811(95％CI：0.706-0.916，p<0.001)，而在验证组中表现较差，AUC值为0.594(95％CI：0.407-0.781，p=0.339)。绘制诺莫图进一步估计1年、2年、3年生存率、无进展生存率和局部无复发生存率，生存率和无进展生存率训练组C-指数分别为0.727(95％CI：0.656-0.798)和0.661(95％CI：0.590-0.732)，验证组C-指数分别为0.666(95％CI：0.571-0.761)和0.632(95％CI：0.517-0.747)。局部无复发生存率训练组C-指数为0.762(95％CI：0.660-0.864)，而验证组C-指数仅为0.571(95％CI：0.447-0.969)。此外，Kaplan-Meier曲线分析结果显示，不同风险分组之间总生存率存在明显差异(p=0.037)而无进展生存率和局部无复发生存率的差异无统计学意义(p>0.05)。
　　结论
　　治疗前对比增强CT扫描图像可作为食管鳞状细胞癌影像组学分析，提取IBMs建立总生存率、无进展生存率、局部无复发生存率模型，可用于预测食管鳞状细胞癌患者根治性同期放化疗后的生存率。