中國科學院自動化研究所分子影像院重點實驗室研究員田捷團隊和廣東省人民醫(yī)院放射科合作，采用新興的影像組學（Radiomics）方法在結直腸癌淋巴結轉移預測研究方面取得新進展，相關研究成果近日在國際期刊《臨床腫瘤學雜志》（Journal of Clinical Oncology）上在線發(fā)表。

　　結直腸癌（Colorectal cancer）是人類最常見的消化道惡性腫瘤之一，其發(fā)病率和死亡率分別居所有癌癥的第三位和第四位。結直腸癌深入盆腔，解剖關系復雜，手術不易徹底，術后復發(fā)率高。特別是如果結直腸癌患者合并淋巴結轉移，將更難以治療，必須在手術時對所有受侵犯的淋巴結進行徹底清掃，否則很有可能出現(xiàn)術后復發(fā)及轉移。但是術前傳統(tǒng)CT影像學難以判斷淋巴結是否轉移，也很難通過穿刺活檢獲得淋巴結轉移信息；而術中對所有淋巴結盲目清掃又會帶來很多不必要的副作用（如淋巴水腫等）。如何在術前進行較準確的淋巴結轉移判斷是當前結直腸癌臨床中遇到的挑戰(zhàn)性問題。

　　針對這一挑戰(zhàn)性的問題，田捷團隊和廣東省人民醫(yī)院放射科教授劉再毅、梁長虹團隊合作，回顧分析了廣東省人民醫(yī)院2007-2011年間500余例進行結直腸癌手術的患者資料，利用新興的影像組學方法，將影像特征、臨床病理特征（血清標記物和臨床指標）相結合，構建并驗證了基于影像組學標簽的結直腸癌淋巴結轉移術前預測模型，用于對淋巴結轉移的概率進行定量預測，和傳統(tǒng)CT影像學評估相比，影像組學預測模型將術前淋巴結預測準確率提高了14.8%。利用研發(fā)的預測模型可以輔助臨床醫(yī)生進行結直腸癌的術前決策，具有重要的臨床價值和應用前景。

　　影像組學（Radiomics）是利用數(shù)據(jù)挖掘等信息技術，從影像、病理、基因等海量數(shù)據(jù)中挖掘提取并量化腫瘤海量特征，解析影像與基因和臨床信息（分型、療效和預后等）關聯(lián)的新方法。近年來影像組學已成為影像學領域最受關注的研究熱點和前沿方向之一。