用于评估 cN0 头颈部鳞癌患者淋巴结状态的放射组学模型

隐匿性淋巴结转移（LNM）仍然是头颈鳞状细胞癌（HNSCC）治疗中最关键和最具挑战性的方面之一。 隐匿性淋巴结转移被定义为临床上通过常规影像学或体检无法检测到的淋巴结中存在转移性疾病，对治疗计划、预后和整体患者管理具有深远的影响。 在 HNSCC 中，准确检测和预测隐匿性 LNM 至关重要，因为它们显着影响有关颈清扫范围、辅助治疗需求和整体治疗策略的决策。 未诊断或低估的 LNM 可能导致治疗不充分，增加局部复发的风险和不良的生存结果。

HNSCC 复杂的生物学特性增加了预测隐匿性 LNM 的挑战。 这些肿瘤的特征通常是其微环境具有显着的异质性，包括肿瘤细胞、免疫浸润、基质成分和脉管系统的混合。 这种异质性在确定原发肿瘤的转移潜力及其与周围淋巴系统的相互作用方面起着关键作用。 CT、MRI 和 PET/CT 等传统成像方式在准确识别显微转移方面存在局限性，因此人们不断寻找更灵敏、更特异的预测工具。

放射组学的最新进展为应对这一挑战开辟了新途径。 放射组学是一个从医学成像中提取高维数据的新兴领域，可以对肉眼可见之外的肿瘤特征进行定量分析。 通过将成像数据转换为反映肿瘤表型的丰富特征库，放射组学有可能识别与转移行为相关的微妙模式。

隐匿性 LNM 的准确预测也具有重要的预后价值。 由于治疗延迟或治疗不足，未发现 LNM 的患者往往面临更差的预后。 相反，对无转移的患者进行不必要的预防性颈清扫术可能会导致过度治疗、手术发病率增加和生活质量下降。 因此，可以根据隐匿性 LNM 风险对患者进行分层的预测模型对于个性化治疗计划、减少不必要的干预和改善患者预后至关重要。

在此背景下，放射组学与多组学数据（包括转录组学和单细胞 RNA 测序）的整合代表了一种变革性方法。 这种综合策略不仅增强了放射组学模型的预测能力，而且还提供了了解肿瘤行为背后的生物过程的窗口。 通过将成像衍生的特征与分子和细胞途径联系起来，这些方法可以帮助弥合成像表型和转移的复杂生物学之间的差距。

总之，隐匿性 LNM 对 HNSCC 的临床治疗提出了巨大的挑战，对治疗和预后具有重大影响。 先进放射组学技术，特别是栖息地放射组学的出现，为提高 LNM 预测的准确性提供了一条有希望的途径。 通过揭示肿瘤异质性、微环境动态和转移潜力之间的相互作用，这些方法为更精确和个性化的 HNSCC 患者管理铺平了道路。