肺癌的放射组学与人工智能：挖掘医学影像中的“隐藏宇宙”

一位肺癌患者的CT或PET-CT影像中，包含的信息远非人眼所能及的“一个肿块和几条纹理”。其中蕴藏着关于肿瘤异质性、微环境乃至基因型的海量定量数据。放射组学（Radiomics） 结合人工智能（AI），正致力于挖掘这座“数据金矿”，将常规影像转化为可挖掘的深层生物信息。

放射组学：从图像到数据 放射组学的流程如下：

1. 图像获取与分割：获取高质量的标准化CT/PET/MRI图像，并由医生或AI算法在图像上精确勾画出肿瘤的轮廓（称为分割）。

2. 特征提取：从勾画的肿瘤区域中，自动提取数百至数千个定量的、人眼无法分辨的特征。这些特征大致分为：

· 形状特征：如肿瘤的体积、球度、表面面积与体积比等。

· 一阶统计特征：描述像素强度（如CT值）的分布，如均值、方差、偏度、峰度。

· 纹理特征：描述像素强度在空间上的分布和关系，如灰度共生矩阵（GLCM）、游程长度矩阵（GLRLM）等，用于量化肿瘤内部的“粗糙度”、“均匀性”和“规律性”，反映其空间异质性。

3. 分析与建模：利用机器学习等AI算法，将这些提取的海量特征与临床数据（如基因突变状态、治疗反应、生存期）进行关联分析，构建预测模型。

在肺癌中的革命性应用

· 无创预测基因型：研究表明，特定的放射组学特征可以与肺癌的驱动基因（如EGFR、ALK、KRAS突变状态）相关联。这意味着，未来或许可以通过分析一次常规的CT平扫，就能以较高的准确率预测患者是否存在EGFR突变，从而为无法获取肿瘤组织或不愿进行活检的患者提供重要的决策参考。

· 预测疗效与预后：在治疗前，利用放射组学模型可以预测肿瘤对化疗、靶向治疗或免疫治疗的反应可能性。例如，纹理特征更“均匀”的肿瘤可能对某些治疗更敏感。同时，它也能更精准地预测患者的复发风险和总生存期，实现更精细的风险分层。

· 评估治疗反应：传统评估标准（RECIST）只关注肿瘤大小的变化。而放射组学可以在治疗早期就探测到肿瘤内部密度的改变、纹理的变化（如坏死增多），这些微观变化远早于体积缩小，能更早地提示治疗是否有效，避免无效治疗带来的毒副作用和经济浪费。

· 勾勒肿瘤空间异质性：一个肿瘤内部不同区域的放射组学特征可能不同，AI可以绘制出“特征图”，直观展示哪个区域最具侵袭性，从而指导放疗靶区的精准勾画或活检的精准定位。

挑战与未来 放射组学面临标准化的挑战（不同机器、扫描参数会影响特征值），以及需要大样本数据进行模型训练和验证。然而，它的潜力巨大。它正在将放射科医生从“形态学家”提升为“数据科学家”，使医学影像从传统的诊断工具跃升为指导精准治疗的强大预测工具，真正实现了“看见看不见的信息”。