基于多模态影像组学的肝细胞癌预后模型构建与验证：研究进展及高原地区应用设想

朱梦辰¹ 王海久²*

1.青海大学临床医学院青海西宁 810001 2.青海大学附属医院青海西宁 810001

摘要：肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）存在明显的分子、病理和空间异质性，即使临床分期相同，患者的复发风险和生存结局也可能相差较大。微血管侵犯、宏梁型-团块型组织学亚型、卫星灶及瘤周微环境与术后早期复发密切相关，但这些指标往往难以在术前准确判断。影像组学可从常规医学影像中量化形态、强度和纹理等信息，用于无创评估肿瘤异质性。本文梳理近5年的指南、系统评价和代表性原始研究，总结CT、MRI、超声及18F-FDG PET/CT影像组学预测HCC微血管侵犯、侵袭性表型、复发和生存的研究结果，比较特征级、决策级和深度表示级多模态融合方法，并讨论临床病理变量、瘤周影像信息及影像基因组学对模型性能和解释性的影响。多数研究中，临床变量与影像组学联合建模的表现优于单独使用临床变量，但现有证据主要来自回顾性研究，且常见样本量或事件数不足、扫描协议不一致、特征稳定性评价不充分和独立外部验证缺失等问题。长期高原低氧可能通过HIF信号、代谢重编程、血管生成和免疫微环境影响HCC生物学行为，目前尚无充分的多中心证据直接连接海拔暴露、影像表型和预后结局。针对这一缺口，本文提出高原人群的多中心模型研究方案：连续入组，开展时间和地域外部验证，统一影像预处理与分割标准，将居住海拔、暴露年限、静息血氧饱和度和血红蛋白等设为预定变量，依次比较临床、单模态、多模态及高原变量增强模型，并按TRIPOD+AI、PROBAST+AI和Radiomics Quality Score 2.0进行报告。下一阶段的重点应放在模型的可重复性、解释性、校准表现和临床决策价值上，而非继续增加特征数量。

关键词：肝细胞癌；影像组学；多模态融合；预后；微血管侵犯；高原低氧；人工智能

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