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从像素到预测：放射组学如何揭示肿瘤的隐秘特征？
随着医疗影像学的技术不断进步，放射组学（Radiomics）日益成为癌症诊疗过程中不可或缺的一环。这种新兴的技术允许医生透过数据特征提取算法，从医疗影像中萃取出大量特征，这些特征即为放射学特征，能够揭示肿瘤的特征和模式，这些往往是肉眼无法察觉的。放射组学的假设是，疾病形式之间的独特影像特征，可能对预测临床结果及治疗反应具有重要意义，从而提供个体化治疗的宝贵资讯。
放射组学的发展最初源自放射学和肿瘤学的医学领域，但其技术可以应用于任何可以影像化的病理过程。
放射组学的过程
影像获取
影像数据通常来自CT、MRI和PET等放射学设备。通过这些影像生成的原始数据被用于提取不同的像素或体素特征。提取的特征会储存在大型数据库中，供临床医师方便地进行合作与利用，以改善临床数据的处理效率。
影像分割
影像储存后，需将之缩小至关键部分，即肿瘤区域，称为「关注区域」。由于影像数据量庞大，手动操作的分割方式相当耗时，因此惟有采用自动化分割算法提高效率。自动化算法需遵循可重复性、一致性、准确性及效率等标准，以确保正确识别肿瘤。
特征提取与筛选
在完成影像分割后，将提取多种特征。这些放射学特征可以根据大小、形状、影像强度直方图等五类进行分类。但由于特征数量众多，应用特征筛选算法达成特征选择和减少冗余信息是必要的。
数据分析
在选择关键特征后，决定如何对数据进行分析至关重要。临床及分子数据的整合至关重要，因为这会影响分析结果的解读。数据分析可以使用监督或非监督的方法进行，以便清楚地显示结果的结论。
放射组学的应用
临床结果预测
Aerts等人在2014年进行了首个大型放射组学研究，涵盖了超过1000名患者的数据，试图确定CT影像中提取的特征对病人预后的预测价值。研究显示，放射学特征可能有助于预测患者求生机率及肿瘤内部异质性。
此外，一些研究证明，放射学特征在预测治疗反应方面优于传统的 measures，如肿瘤体积和最大放射线显著性。
预测远端转移风险
放射组学特征还能预测肿瘤的转移可能性，Coroller等人在2015年提出，CT影像的放射学特征能识别出高风险发展远端转移的患者，有助于医生针对个体化的治疗方案做出判断。
癌症基因评估
不同的肿瘤生物机制可能会显示出独特的影像模式。例如，研究显示放射学特征与基因组成有关，这有助于无需活检就能了解癌症的基因特征。
影像导向放疗
放射组学的优势在于它非侵入性的特性，有利于在放疗过程中持续监测肿瘤的变化，并为高风险区域提供剂量升高的建议。
真实进展与放射坏死的区分
在大脑转移癌的立体定向放射外科后，通常难以分辨治疗效果与真实的肿瘤进展。放射组学展示了不错的效果，在区分这两者上具有重要应用。
预测生理事件
放射组学同样也能用于识别大脑活动等挑战性生理事件，通过对功能MRI图像进行分析，生成与大脑活动相关的特征。
影像基因组学
影像基因组学是一个新兴的领域，通过放射学手段来创建可识别肿瘤基因组的信息，尤其是癌症，无需活检。此技术已被证实能成功识别多种癌症的基因组特征。
多参数放射组学
在许多疾病的检测、特征化和诊断中，多参数影像显得尤为重要。最近开发的多参数影像放射组学框架MPRAD能更全面地提取影像特征，提升临床应用的有效性。
结论
随着技术进步，放射组学在个性化医疗中的潜力无限，但仍需进一步研究以提升在不同临床环境中的一致性及准确性。如何进一步突破现有技术限制，发掘放射组学的更多应用潜能，将是未来科研的挑战与机遇？
