基于PET/CT的功能影像组学引导食管癌个体化放疗的研究

Improving local control within the GTV may contribute to better outcome of radiotherapy in esophageal cancer and individually modifying the dose intensity of the GTV may be a potential way. But individualization of radiotherapy faces a few problems, such as how to select patients to whom dose boost is necessary and where to boost. Our previous studies have explored the potential value of 18FDG PET/CT in improving the staging and target volume definition in esophageal cancer, and also indicated that selective dose boost to the pre-treatment 50% SUVmax area of the primary tumor has been safely achieved. PET-based radiomics extracts large amounts of complicated features reflecting spatial and temporal heterogeneity of 18FDG uptake, which could be more informative with prognostic and predictive performance, comparing to the SUVmax threshold. Our preliminary experiment has indicated the correlation of the metabolic burden and heterogeneity within the esophageal GTV with the tumor response to radiotherapy. The present study is designed to identify more heterogeneity features of 18FDG uptake with prognostic power and good performance of predicting the response to radiotherapy, using a quantitative PET-based radiomics approach, and then to screen out patients with high risk of local failure who will undergo radiotherapy with dose boost to an individually defined area. A phase II study will be carried out to validate the outcome of this kind of individualized radiotherapy. We believe this study will provide a basis for radiomics-guided personalized treatment in the future.

GTV内的肿瘤控制是食管癌放疗疗效提高的关键，提高剂量强度可能有帮助。如何筛选需要加量的患者及如何确定加量区域，将是个体化放疗面临的主要问题。我们的前期研究证实了18FDG PET/CT在指导食管癌放疗几何靶区勾画的价值，并显示基于治疗前>50%SUVmax区域的加量放疗在食管癌中是可行的且安全。基于PET的影像组学可提取大量18FDG摄取异质性特征，相比简单SUV阈值，其预后及预测价值可能为食管癌放疗提供更丰富的生物学信息。预实验提示食管癌GTV内的肿瘤代谢负荷及不均质程度可能与肿瘤的治疗反应相关。本研究拟基于PET/CT的影像组学研究平台，通过挖掘18FDG摄取异质性特征对食管癌的预后价值和放疗反应的预测价值，建立相应的预测模型，筛选出局部失败风险高的患者并为其个体化确定加量区域，并将在II期临床研究中验证这种个体化放疗的疗效。此工作将为将来功能影像组学引导肿瘤的个体化治疗奠定基础。

食管鳞癌放疗后局部肿瘤复发是其治疗失败的主要原因，故GTV内的肿瘤控制是食管癌放疗疗效提高的关键。基于PET的影像组学信息可提供较以往常用的量值（如SUVmax）更丰富的生物学信息。如何借助PET影像组学信息筛选局部复发高危的患者、以及利用以上信息进行加量放疗来加强局部肿瘤控制是否安全可行，是实现食管癌个体化放疗所要解决的主要问题。.本项目从食管癌根治性放化疗患者的治疗前／中PET图像上提取各440个影像组学特征；筛选出对局部控制疗效判断效能最佳的PET影像组学特征；通过尝试多种建模算法，最终建立食管癌放化疗后局部复发风险的预测模型——由影像组学特征和临床特征联合构建的随机森林模型，该模型较以往单纯用临床特征来判定局部复发风险更加准确，并有效地对食管癌患者进行局部复发风险分层。本项目通过前期剂量爬坡I期临床研究的远期毒性反应数据摸索出食管鳞癌根治性放疗的最高耐受剂量，并在此剂量水平继续开展II期临床研究，提出依据PET所提示的食管癌局部复发高危区域进行小范围加量放疗的治疗模式具有较好的可行性和安全性。此外，本项目还将核心技术——影像组学分析技术拓展应用至其他胸部肿瘤领域，发现影像组学模型在早期非小细胞肺癌中的预后价值，为今后在胸部肿瘤中更深入地挖掘影像组学数据及其对治疗疗效、驱动基因突变及免疫微环境等的预测价值提供进一步的研究思路。.通过以上研究内容和结果，我们诠释了如何利用无创、定量的功能影像数据来提示预后／预测信息，从而干预肿瘤的临床治疗策略和引导放疗的个体化实施。我们也将在此基础上进一步开展研究，挖掘更丰富的、多模态的影像组学信息（CT、PET、MRI等），来为食管癌根治性放化疗人群进行更加精细准确地预后分层，从而引导食管癌个体化放疗的实施，以期最终实现食管癌放疗局控率乃至总生存率的改善。.本项目基本完成了既定的研究目标，发表了标注的SCI论文2篇、中文核心期刊论文1篇及国际会议论文4篇，并有一人入选2018年上海市浦江人才计划。