Page 228 - 磁共振成像2024年7期电子刊
P. 228

磁共振成像  2024年7月第15卷第7期  Chin J Magn Reson Imaging, Jul, 2024, Vol. 15, No. 7          综   述||Reviews


              影像组学在卵巢癌治疗中的研究进展

              刘娜,吴慧 ,刘嘉睿,高凯华,杨姣
                      *

              作者单位  内蒙古医科大学附属医院影像诊断科,呼和浩特市,010050
              * 通信作者  吴慧,E-mail: terrywuhui@sina.com
              中图分类号  R445.2;R737.31  文献标识码  A  DOI  10.12015/issn.1674-8034.2024.07.037
              本文引用格式  刘娜, 吴慧, 刘嘉睿, 等. 影像组学在卵巢癌治疗中的研究进展[J]. 磁共振成像, 2024, 15(7): 221-226.

              [摘要]  卵巢癌作为妇科最常见的恶性肿瘤之一,具有预后差、易复发的特点,主要原因为其诊断时多已处于晚期、易发生腹
              膜转移,以及易对一线化疗药物铂类产生耐药。卵巢癌的治疗应更多考虑患者的预后和生存质量,及时诊断并选择合适化疗药
              物将在延长患者无进展生存期(progression-free survival, PFS)等多个方面使患者受益。影像组学在卵巢癌的治疗方面有着重要
              价值,近年来多有针对卵巢癌化疗耐药及预后的研究,本综述旨在对卵巢癌的术前预测、化疗反应评估、铂化疗耐药以及预后
              预测方面的影像组学研究进展进行总结概述,以期指导临床利用影像组学技术来更准确地预测患者疾病进展和治疗效果,从而
              制订个性化治疗方案,提高患者生存质量。未来的研究将进一步探索多组学数据融合的方法,将影像组学与基因组学、蛋白质
              组学等相结合,期望本综述可以为科研工作者提供研究方向的参考和启示。
              [关键词]  卵巢癌;影像组学;铂化疗耐药;预后;磁共振成像

              Research progress of radiomics in the treatment of ovarian cancer
                            *
              LIU Na, WU Hui , LIU Jiarui, GAO Kaihua, YANG Jiao
              Department of Radiology, Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical University, Hohhot 010050, China
              * Correspondence to  WU H, E-mail: terrywuhui@sina.com
              Received  4 Apr 2024, Accepted  9 Jul 2024; DOI  10.12015/issn.1674-8034.2024.07.037
              ACKNOWLEDGMENTS  Natural Science Foundation of Inner Mongolia Autonomous Region (No. 2021MS08026); the Open Fund of
              the Key Laboratory of the Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical University (No. 2022NYFYSY006).
              Cite this article as  LIU N, WU H, LIU J R, et al. Research progress of radiomics in the treatment of ovarian cancer[J]. Chin J Magn
              Reson Imaging, 2024, 15(7): 221-226.

              Abstract  Ovarian cancer, a prevalent malignant gynecological tumor, is often associated with dismal prognosis and high recurrence
              rates.  This  is  primarily  attributed  to  its  late-stage  diagnosis,  frequent  peritoneal  metastasis,  and  the  development  of  resistance  to
              platinum-based chemotherapy, a first-line treatment. In treating ovarian cancer, utmost consideration must be given to the prognosis and
              quality of life of patients. Timely diagnosis and the selection of appropriate chemotherapy drugs are pivotal in extending progression-free
              survival  (PFS)  and  enhancing  the  patient's  overall  well-being.  This  review  endeavors  to  encapsulate  the  advancements  in  radiomics
              research  pertaining  to  ovarian  cancer's  preoperative  prediction,  assessment  of  chemotherapy  response,  platinum  chemoresistance,  and
              prognosis  prediction.  Its  objective  is  to  empower  clinicians  with  the  knowledge  to  leverage  radiomics  technology  in  more  precisely
              forecasting  disease  progression  and  treatment  outcomes,  ultimately  leading  to  the  formulation  of  personalized  treatment  plans  that
              optimize  patient  quality  of  life.  Future  research  aims  to  delve  deeper  into  the  fusion  of  multi-omics  data,  combining  radiomics  with
              genomics and proteomics, and this review hopes to serve as a valuable resource and inspiration for researchers in their endeavors.
              Key words  ovarian cancer; radiomics; platinum-based chemotherapy resistance; prognosis; magnetic resonance imaging


              0 引言                                                 征,实现了基于图像的数据分析,已被用于卵巢肿瘤
                  卵巢癌为全球发病率第三的妇科恶性肿瘤,也                             的分类、评估异质性和预后预测等方面。通过与基
              是死亡率最高的妇科癌症             [1-2] 。虽然中国卵巢癌的发             因数据结合,影像基因组学可以实现对卵巢癌基因
                                                                                                   [6]
              病率低于世界总体水平,但我国卵巢癌发病率和死                               表达及临床结果的非侵入性评估 。与人工智能
                                                      [3]
              亡率仍较高,其中城市发病率显著高于农村 。卵巢                             (artificial intelligence, AI)结合的影像组学在卵巢癌
                                                                                            [7]
              癌的筛查与诊断的成像方式主要有 :经阴道超声                               治疗方面也显现出显著潜力 。然而,影像组学在卵
             (transvaginal ultrasonography, TVS)、MRI、计算机断          巢癌治疗评估中也面临一些挑战,如何有效利用影
                                             [4]
              层扫描(computed tomography, CT)。                        像组学方法早期诊断并选择合适治疗方案仍是亟待
                  因卵巢癌早期发病隐匿,患者确诊时往往已处                             解决的问题,影像组学在临床应用中的广泛性和普
              于中晚期,并且其具有较高的复发率以及铂耐药性,                              及度还有待提高,并且研究结果的可重复性较差。
                                     [5]
              给治疗带来了极大的挑战 。因此,影像组学在卵巢                              目前,影像组学在卵巢癌的术前转移、化疗反应和预
              癌治疗中的应用研究,具有极其重要的临床意义和                               后预测等方面已经取得了一定的进展。本综述将进
              学术价值。国内外学者通过提取大量影像组学特                                一步总结影像组学在卵巢癌治疗中的应用现状,旨


              收稿日期  2024-04-04  接受日期  2024-07-09
              基金项目  内蒙古自治区自然科学基金(编号 :2021MS08026);内蒙古医科大学附属医院重点实验室开放基金(编号 :
              2022NYFYSY006)

               https://www.chinesemri.com                                                                  ·221 ·
   223   224   225   226   227   228   229   230   231   232   233