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從像素到預測：放射組學如何揭示腫瘤的隱秘特徵？
隨著醫療影像學的技術不斷進步，放射組學（Radiomics）日益成為癌症診療過程中不可或缺的一環。這種新興的技術允許醫生透過數據特徵提取算法，從醫療影像中萃取出大量特徵，這些特徵即為放射學特徵，能夠揭示腫瘤的特徵和模式，這些往往是肉眼無法察覺的。放射組學的假設是，疾病形式之間的獨特影像特徵，可能對預測臨床結果及治療反應具有重要意義，從而提供個體化治療的寶貴資訊。
放射組學的發展最初源自放射學和腫瘤學的醫學領域，但其技術可以應用於任何可以影像化的病理過程。
放射組學的過程
影像獲取
影像數據通常來自CT、MRI和PET等放射學設備。通過這些影像生成的原始數據被用於提取不同的像素或體素特徵。提取的特徵會儲存在大型數據庫中，供臨床醫師方便地進行合作與利用，以改善臨床數據的處理效率。
影像分割
影像儲存後，需將之縮小至關鍵部分，即腫瘤區域，稱為「關注區域」。由於影像數據量龐大，手動操作的分割方式相當耗時，因此惟有採用自動化分割算法提高效率。自動化算法需遵循可重複性、一致性、準確性及效率等標準，以確保正確識別腫瘤。
特徵提取與篩選
在完成影像分割後，將提取多種特徵。這些放射學特徵可以根據大小、形狀、影像強度直方圖等五類進行分類。但由於特徵數量眾多，應用特徵篩選算法達成特徵選擇和減少冗餘信息是必要的。
數據分析
在選擇關鍵特徵後，決定如何對數據進行分析至關重要。臨床及分子數據的整合至關重要，因為這會影響分析結果的解讀。數據分析可以使用監督或非監督的方法進行，以便清楚地顯示結果的結論。
放射組學的應用
臨床結果預測
Aerts等人在2014年進行了首個大型放射組學研究，涵蓋了超過1000名患者的數據，試圖確定CT影像中提取的特徵對病人預後的預測價值。研究顯示，放射學特徵可能有助於預測患者求生機率及腫瘤內部異質性。
此外，一些研究證明，放射學特徵在預測治療反應方面優於傳統的 measures，如腫瘤體積和最大放射線顯著性。
預測遠端轉移風險
放射組學特徵還能預測腫瘤的轉移可能性，Coroller等人在2015年提出，CT影像的放射學特徵能識別出高風險發展遠端轉移的患者，有助於醫生針對個體化的治療方案做出判斷。
癌症基因評估
不同的腫瘤生物機制可能會顯示出獨特的影像模式。例如，研究顯示放射學特徵與基因組成有關，這有助於無需活檢就能了解癌症的基因特徵。
影像導向放療
放射組學的優勢在於它非侵入性的特性，有利於在放療過程中持續監測腫瘤的變化，並為高風險區域提供劑量升高的建議。
真實進展與放射壞死的區分
在大腦轉移癌的立體定向放射外科後，通常難以分辨治療效果與真實的腫瘤進展。放射組學展示了不錯的效果，在區分這兩者上具有重要應用。
預測生理事件
放射組學同樣也能用於識別大腦活動等挑戰性生理事件，通過對功能MRI圖像進行分析，生成與大腦活動相關的特徵。
影像基因組學
影像基因組學是一個新興的領域，通過放射學手段來創建可識別腫瘤基因組的信息，尤其是癌症，無需活檢。此技術已被證實能成功識別多種癌症的基因組特徵。
多參數放射組學
在許多疾病的檢測、特徵化和診斷中，多參數影像顯得尤為重要。最近開發的多參數影像放射組學框架MPRAD能更全面地提取影像特徵，提升臨床應用的有效性。
結論
隨著技術進步，放射組學在個性化醫療中的潛力無限，但仍需進一步研究以提升在不同臨床環境中的一致性及準確性。如何進一步突破現有技術限制，發掘放射組學的更多應用潛能，將是未來科研的挑戰與機遇？
