俞婕妤，邊云，陸建平

影像組學(xué)概述及胰腺癌特征簡介

1.影像組學(xué)概述

影像組學(xué)由荷蘭學(xué)者Lambin等[1]在2012年首次提出，在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)圖像的基礎(chǔ)上衍生而來，通過大量自動(dòng)化數(shù)據(jù)特征算法，自動(dòng)或半自動(dòng)提取醫(yī)學(xué)圖像的定量特征，分析篩選獲得病變整體的信息[2]。影像組學(xué)在臨床中的指導(dǎo)價(jià)值受到越來越廣泛的重視，近年來在肺癌[3]、乳腺癌[4]等腫瘤中應(yīng)用效果顯著。與常規(guī)影像學(xué)局限于疾病的形態(tài)和解剖分析不同的是，影像組學(xué)側(cè)重于將感興趣區(qū)域的影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有高分辨率的特征空間數(shù)據(jù)，并開發(fā)相關(guān)決策支持工具。影像組學(xué)的方法步驟包括[5]：①影像數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理；②感興趣區(qū)域的標(biāo)定；③特征的提取和選擇；④相關(guān)預(yù)測模型的建立及優(yōu)化。

2.胰腺癌特征簡介

胰腺癌是當(dāng)今最常見的高致死率惡性腫瘤之一，2020年世界癌癥數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，胰腺癌的5年生存率僅為7%～8%，預(yù)計(jì)到2030年將成為第二大癌癥相關(guān)致死原因[6]。盡管臨床上20%的患者可以實(shí)施根治性手術(shù)切除，但大部分患者早期就會(huì)出現(xiàn)復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移，同時(shí)胰腺癌對于各類新輔助治療的反應(yīng)不佳，導(dǎo)致胰腺癌患者的預(yù)后更差[6-8]。因此挖掘胰腺癌深層次信息、改進(jìn)診療方法是目前攻克胰腺癌的主要手段。

目前影像組學(xué)主要圍繞胰腺癌的診斷和鑒別診斷、腫瘤分期分級、基因表型預(yù)測、療效評估和預(yù)后預(yù)測等方面展開研究。

影像組學(xué)在胰腺癌診治中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.影像組學(xué)在胰腺癌早期診斷和鑒別診斷中的應(yīng)用

胰腺癌起病隱匿，侵襲性高，多數(shù)患者確診時(shí)已處于晚期，因此失去根治機(jī)會(huì)，由此可見早期診斷和鑒別診斷至關(guān)重要。目前，CT、MRI和超聲內(nèi)鏡(endoscopic ultrasonography，EUS)在早期胰腺癌的診斷中各有優(yōu)勢和不足。CT的優(yōu)勢在于快捷、無創(chuàng)、空間分辨率高，是目前檢出胰腺癌并進(jìn)行分期的最常用影像學(xué)方法，診斷的準(zhǔn)確度和敏感度分別為89%和90%[9]，但對于小于2 cm的胰腺癌的診斷敏感度只有50%～77%[10,11]。MRI的診斷準(zhǔn)確度和敏感度與CT相當(dāng)，但因軟組織對比良好，對于小腫塊及CT顯示為等密度的腫塊檢出率更高[12]，但因相對低普及和高成本，一般不作為篩查手段[13]，只在三級教學(xué)醫(yī)院和?？漆t(yī)院才列為常規(guī)檢查手段。EUS的突出優(yōu)勢是兼具組織取樣和細(xì)胞學(xué)評估，其診斷準(zhǔn)確度和敏感度很高，同時(shí)對小于2 cm病變的檢出率優(yōu)于CT和MRI，其敏感度為94.4%[11]，并可進(jìn)行局部的組織活檢獲得病理學(xué)依據(jù)，EUS的不足是有創(chuàng)、高度依賴操作者的經(jīng)驗(yàn)，并需要仔細(xì)應(yīng)對血管變異導(dǎo)致的出血等意外[14]。

Chu等[15]在一項(xiàng)190例胰腺導(dǎo)管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC)患者和190例健康志愿者的回顧性研究中，從CT圖像中提取了40個(gè)影像特征進(jìn)行分析，并基于這些影像特征采用隨機(jī)森林分類器對正常胰腺和胰腺癌進(jìn)行分類，總體準(zhǔn)確度為99.2%(124/125)，曲線下面積(area under the curve，AUC)為99.9%，所有胰腺癌病例(60/60)均被正確分類。但與上述常規(guī)影像學(xué)技術(shù)相比，影像組學(xué)在小于2 cm的胰腺癌和早期胰腺癌的應(yīng)用中尚缺少相關(guān)研究。

腫塊型胰腺炎(mass focal pancreatitis，MFP)與胰腺癌在臨床和影像上容易混淆，但診治方法和預(yù)后截然不同，兩者的鑒別診斷十分關(guān)鍵。一項(xiàng)研究比較了CT、MRI的鑒別診斷價(jià)值，結(jié)果顯示CT的診斷敏感度為78.08%，特異度為76.60%，準(zhǔn)確度為77.50%，陽性預(yù)測值(positive predictive value，PPV)為83.82%，陰性預(yù)測值(negative predictive value，NPV)為69.23%；MRI分別為87.67%、85.11%、86.67%、90.14%和81.63%[16]。Ren等[17]對30例腫塊型胰腺炎和79例胰腺導(dǎo)管腺癌的動(dòng)脈期和門脈期CT圖像提取相關(guān)紋理特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)MFP的病灶范圍大于PDAC(P=0.009)，囊性灶、胰管擴(kuò)張、血管侵犯和胰腺左端門脈高壓在PDAC中更為多見，而MFP的CT動(dòng)脈期密度、動(dòng)脈期和門脈期增強(qiáng)率均高于PDAC(P<0.05)。多因素分析結(jié)果顯示CT動(dòng)脈期密度和胰管穿透征是MFP的獨(dú)立預(yù)測因素?；诩y理特征的動(dòng)脈期、門脈期模型的診斷效能均優(yōu)于傳統(tǒng)CT征象模型，AUC分別為0.96、0.93和0.84；而且這3個(gè)模型的組合顯示出最佳的診斷效能，AUC為0.98。而后的研究中，Ren等[18]發(fā)現(xiàn)GreyLevelNonuniformity_angle90_offset1、VoxelValueSum、HaraVariance和ClusterProminence_AllDirection_offset1_SD是4個(gè)最具有預(yù)測價(jià)值的組學(xué)參數(shù)，基于這4個(gè)參數(shù)建立的預(yù)測模型，其診斷敏感度為92.2%，特異度為94.2%，準(zhǔn)確度為93.3%，PPV為92.2%、NPV為94.2%。Ren等建立的預(yù)測模型在診斷準(zhǔn)確度和特異度等方面均優(yōu)于此前研究所建立的模型。

自身免疫性胰腺炎(autoimmune pancreatitis，AIP)可表現(xiàn)為局灶型和彌漫型，局灶型AIP常呈腫塊樣病變，易與胰腺癌混淆，導(dǎo)致不必要的手術(shù)[19]。先前的報(bào)道提示常規(guī)影像學(xué)技術(shù)鑒別AIP與PDAC的價(jià)值有限，最近的一項(xiàng)研究表明MRI的診斷敏感度高于CT(分別為84% 和59%，P=0.02)，但兩者的特異度相似(分別為97%和99%，P=0.18)[20]。在一項(xiàng)89例AIP患者和93例PDAC患者的回顧性研究中，Park等[21]提取了431個(gè)相關(guān)的影像組學(xué)特征，并采用隨機(jī)森林算法來區(qū)分AIP與PDAC，準(zhǔn)確度高達(dá)95.2%。

由此可見，影像組學(xué)對胰腺癌的診斷和鑒別診斷具有較高價(jià)值，明顯提高了常規(guī)影像學(xué)的診斷效能，是常規(guī)影像學(xué)診斷的有力補(bǔ)充。

2.胰腺癌影像與病理相關(guān)性的研究

胰腺癌病理診斷主要有美國癌癥聯(lián)合委員會(huì)(American Joint Committee on Cancer，AJCC)提出的TNM分期、分化程度、手術(shù)切緣。然而，傳統(tǒng)的影像學(xué)特征很難對病理結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。隨著影像組學(xué)的發(fā)展，有部分學(xué)者嘗試采用影像組學(xué)對病理結(jié)果進(jìn)行預(yù)測。

最近一項(xiàng)對PDAC的TNM分期、分期準(zhǔn)確度的CT和MRI比較研究中，李斌等[22]納入了符合標(biāo)準(zhǔn)的52例患者，其中43例患者接受腫瘤切除，9例予以姑息治療(3例術(shù)前穿刺發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移，6例術(shù)中發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移)，對照手術(shù)病理分期后，發(fā)現(xiàn)CT評價(jià)T、N、M分期的準(zhǔn)確度分別為97.7%、79.1%和100%,MRI分別為97.7%、76.7%和88.9%。對照病理分期，CT分期準(zhǔn)確度為82.7%，MRI為76.9%，表明CT、MRI對于T、M分期準(zhǔn)確度較高，而對于淋巴結(jié)分期診斷效能較差。這一結(jié)果與馮廣龍等[23]探討MSCT對胰腺癌術(shù)前分期、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移價(jià)值的結(jié)果相似，MSCT增強(qiáng)掃描對胰腺癌T分期的整體準(zhǔn)確度達(dá)85.1%，而對于淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移診斷的準(zhǔn)確度、敏感度僅為62.1%和62.3%。在影像組學(xué)中也有相類似研究，Gao等[24]從121例經(jīng)手術(shù)切除的PDAC患者的術(shù)前CT圖像中獲取影像組學(xué)特征，采用最大相關(guān)最小冗余算法和最小絕對收縮和選擇算法(Least absolute shrinkage and selection operator，Lasso)選擇10個(gè)最優(yōu)特征組成放射學(xué)評分(radiology score，Rad score)，聯(lián)合胰腺實(shí)質(zhì)萎縮、醫(yī)生評估淋巴結(jié)有無轉(zhuǎn)移建立一個(gè)回歸預(yù)測模型，在訓(xùn)練集(n=121)和驗(yàn)證集(n=51)中的AUC分別為0.92和0.95，體現(xiàn)了潛在的優(yōu)勢。Kulkarni等[25]發(fā)現(xiàn)CT紋理參數(shù)中的標(biāo)準(zhǔn)差(P=0.026)和熵(P=0.031)與PDAC淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移相關(guān)，紋理參數(shù)得到的最佳AUC為0.70，獲得的最佳敏感度和特異度分別為73%和72%。

Seo等[26]提出CT增強(qiáng)參數(shù)可用于術(shù)前PDAC組織學(xué)病理分級的預(yù)測和評估，發(fā)現(xiàn)胰腺癌的腫瘤/主動(dòng)脈強(qiáng)化分?jǐn)?shù)(Tumor-to-aortic enhancement fraction，TAF)在低、中、高分化的組別中存在顯著差異(P=0.034)，低分化PDAC的TAF中位數(shù)(0.1011)顯著低于分化良好的PDAC(0.1941)。在Dunet等[27]的研究中發(fā)現(xiàn)最小表觀擴(kuò)散系數(shù)(minimum apparent diffusion coeffient，ADCmin)與腫瘤分級呈負(fù)相關(guān)(ρ=-0.40，P=0.0015)。另有影像組學(xué)相關(guān)研究用于預(yù)測PDAC的病理學(xué)分級，Kulkarni等[25]發(fā)現(xiàn)CT紋理中的峰度與組織學(xué)分級密切相關(guān)(P=0.031)，同時(shí)該紋理對于分級預(yù)測的敏感度為55%，特異度為83%，AUC為0.68。

目前，常規(guī)影像學(xué)對于腫瘤可切除性的評估主要基于胰周主要血管是否受侵、受侵范圍及程度[28]。最近的一項(xiàng)薈萃分析顯示CT評價(jià)血管侵犯的敏感度和特異度分別為63%和92%，低于EUS的敏感度和特異度(分別為72%和89%)[29]。同樣，臨床中發(fā)現(xiàn)有部分患者盡管術(shù)前影像學(xué)診斷可切除，但在術(shù)中被發(fā)現(xiàn)不可切除，提示根據(jù)腫瘤與血管的接觸程度預(yù)測胰腺癌的可切除性存在一定缺陷[30,31]。一項(xiàng)薈萃分析結(jié)果表明CT預(yù)測腫瘤可切除性的sPPV為81%[31]，進(jìn)一步驗(yàn)證了常規(guī)影像學(xué)評估腫瘤可切除性存在的局限。與此同時(shí)，胰周血管受侵狀態(tài)也與手術(shù)切緣密切相關(guān)，在一項(xiàng)108例胰腺癌患者的術(shù)前CT掃描的回顧性研究中，Cassinotto等[32]發(fā)現(xiàn)腫瘤大小和腫瘤位置是預(yù)測切緣狀態(tài)的獨(dú)立因素，其聯(lián)合建立的CT評分對預(yù)測切緣狀態(tài)顯示出了一定的價(jià)值(AUC=0.82，敏感度=79%，特異度=76%)。此外，Kulkarni等[25]提出胰腺癌的切緣狀態(tài)與灰度共生矩陣(P=0.012)和差異度相關(guān)(P=0.003)，紋理參數(shù)得到的最佳AUC為0.65，最佳敏感度和特異度分別為63%和66%。在一項(xiàng)181例PDAC患者的研究中，Bian等[33]提取了1029個(gè)CT門靜脈期的影像特征，采用Lasso算法提取最佳特征后建立門靜脈期Rad score，多變量回歸分析結(jié)果顯示門靜脈Rad score與腸系膜上靜脈切緣狀態(tài)顯著相關(guān)(OR=4.63，95%CI=2.19～9.76；P<0.0001)，同時(shí)門靜脈Rad score顯示出較高的準(zhǔn)確度(AUC=0.750)。

3.胰腺癌新輔助治療反應(yīng)的評價(jià)

目前的研究表明，胰腺癌新輔助治療能讓邊界可切除和進(jìn)展期胰腺癌患者獲益[34-36]。甚至NCCN指南提出對具有高危因素的可切除患者，術(shù)前也需進(jìn)行新輔助治療[37]，新輔助治療似乎將成為胰腺癌綜合治療新模式的一部分。

當(dāng)今臨床應(yīng)用最廣泛的新輔助治療反應(yīng)的評估方法是實(shí)體瘤反應(yīng)評估標(biāo)準(zhǔn)1.1(RECIST 1.1)[38,39]。然而，有研究提出該標(biāo)準(zhǔn)對胰腺癌治療反應(yīng)的評估存在局限性[40,41]，常規(guī)CT圖像上腫瘤密度的改變、腫瘤-血管接觸的范圍變化等，是否能精確評估新輔助治療的效果存在爭議[40-43]。有研究發(fā)現(xiàn)CT評價(jià)新輔助治療后患者R0切除的準(zhǔn)確度(治療后與治療前的比較，分別為58%和83%，P=0.039)、預(yù)測不可切除能力(分別為52% 和88%)、T分期評價(jià)的準(zhǔn)確度(分別為39%和78%，P=0.002)均有所降低[44]，主要原因是CT高估了新輔助治療后腫瘤-血管接觸程度和腫瘤大小。相關(guān)研究表明新輔助治療后評估效能不理想可能與胰腺癌中豐富的纖維基質(zhì)有關(guān)[40]；當(dāng)化放療有效時(shí)，腫瘤細(xì)胞一部分消失，但內(nèi)部纖維基質(zhì)的持續(xù)存在，使其在影像學(xué)上的病灶形態(tài)變化微乎其微。同時(shí)在治療過程中也會(huì)引起組織局部的水腫或炎癥變化，反而出現(xiàn)病灶增大，這些病理變化都限制了CT對于新輔助治療后的反應(yīng)和切緣的評估能力[41,45,46]。Borhani等[47]研究了CT紋理特征評估胰腺癌的組織病理學(xué)變化的能力，發(fā)現(xiàn)中等水平過濾的偏度和峰度變化與生化反應(yīng)顯著相關(guān)(P<0.01)，多因素分析結(jié)果表明正像素均值(mean of positive pixels，MPP)較高的患者可能具有良好的組織學(xué)反應(yīng)(優(yōu)勢比=1.06，95%置信區(qū)間=1.002～1.12)。Nasief等[48]回顧分析了90例胰腺癌患者在治療時(shí)間內(nèi)的CT圖像和相應(yīng)的病理反應(yīng)，提取了相關(guān)影像學(xué)特征并計(jì)算這些特征的變化(delta-radiomic features，DRFs)，采用線性回歸模型分析DRFs與病理反應(yīng)之間的關(guān)聯(lián)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于正態(tài)化熵/標(biāo)準(zhǔn)差(normalized-entropy-to-standard-deviation-difference，NESTD)、峰度和粗糙度的組合能夠最好地區(qū)分治療反應(yīng)佳與反應(yīng)差的患者(AUC=0.94)，但結(jié)論仍需更大樣本數(shù)據(jù)的進(jìn)一步驗(yàn)證研究。

4.胰腺癌基因表達(dá)的預(yù)測

2007年Segal等[49]采用28個(gè)影像組學(xué)特征對116個(gè)基因模塊包括的6732個(gè)差異表達(dá)的腫瘤基因進(jìn)行編碼，重建出78%的腫瘤基因，此項(xiàng)研究成為影像基因組學(xué)的核心和雛形。目前已有報(bào)道影像組學(xué)在預(yù)測肺癌基因表型方面具有良好的應(yīng)用[50,51]。然而，在胰腺癌中相關(guān)研究甚少。Attiyeh等[52]分別提取不同的影像特征對SMAD4狀態(tài)(“完好”和“丟失”)、改變的基因數(shù)量(“≤4個(gè)”和“≥4個(gè)”)和基質(zhì)成分的含量(“≤50%”和“≥50%”)進(jìn)行顯著相關(guān)性分析，應(yīng)用多維尺度變換(Multidimensional Scaling，MDS)可視化地顯示各組內(nèi)部亞組之間的影像特征的差異，結(jié)果顯示相關(guān)的影像特征可以初步預(yù)測PDAC中SMAD4的狀態(tài)，基因數(shù)量和基質(zhì)成分的含量變化，其中基質(zhì)含量的預(yù)測模型的R2為0.731。此外，Attiyeh等[52]還發(fā)現(xiàn)突變基因含量是總生存期(Overall Survival，OS)唯一顯著預(yù)測因子(P=0.016)，突變的數(shù)量和基質(zhì)含量都是無復(fù)發(fā)生存率(Relapse-Free Survival,RFS)的預(yù)測因素(P<0.001,P=0.034)。Kaissis等[53]將207例PDAC患者分為間質(zhì)型和非間質(zhì)型，從他們影像學(xué)圖像中提取1474個(gè)影像組學(xué)特征，建立的隨機(jī)森林模型對兩類PDAC診斷的敏感度、特異度和AUC分別為0.84±0.05、0.92±0.01和0.93±0.01。

這些研究為胰腺癌精準(zhǔn)化治療奠定了一定基礎(chǔ)，并有望在未來提出胰腺癌的影像組學(xué)分型。

5.影像組學(xué)對胰腺癌的生存與預(yù)后評估

Hwang等[54]回顧研究了136例手術(shù)切除的PDAC患者的術(shù)前CT特征和相關(guān)臨床信息，建立了回歸模型并可視化為諾謨圖，預(yù)測模型包括臨床癥狀、糖類抗原19-9(CA19-9)和4種相關(guān)的影像學(xué)特征(壞死、靜脈侵犯、轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)、合并胰腺炎或假性囊腫)。該諾謨圖對于無病生存期(disease free survival，DFS)和OS的預(yù)測能力AUC僅為0.6496和0.6746。而Xie等[55]建立的影像組學(xué)諾謨圖對PDAC的DFS和OS具有較好鑒別力,AUC分別為0.742和0.762。Sandrasegaran等[56]在探討CT紋理對不可切除的PDAC預(yù)后的價(jià)值時(shí)，發(fā)現(xiàn)CT紋理參數(shù)(MPP、均值、峰度、熵度、偏度)與OS和DFS相關(guān)，當(dāng)MPP>31.625及峰度>0.565時(shí)其OS明顯降低(P=0.036、0.028)。然而腫瘤轉(zhuǎn)移是影響不可切除胰腺癌患者總生存率最重要的因素，COX比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型顯示是否有轉(zhuǎn)移與OS(P=0.003～0.05)和DFS(P=0.001～0.04)顯著相關(guān)。這一結(jié)果和Cheng等[57]的CT紋理與總生存期和無進(jìn)展生存相關(guān)性研究結(jié)果相似，建立的多變量COX模型顯示腫瘤大小、腫瘤標(biāo)準(zhǔn)偏差(危險(xiǎn)比=0.942)、偏度(危險(xiǎn)比=0.407)、平均灰度強(qiáng)度與患者的DFS顯著相關(guān)。同時(shí)有研究提示CA19-9可評估PDAC患者的生存預(yù)后，并建議將CA19-9與目前的影像組學(xué)模型聯(lián)合使用可以達(dá)到最佳預(yù)測效果[58]。

影像組學(xué)的挑戰(zhàn)及展望

胰腺和腫瘤的自動(dòng)分割：胰腺癌常呈浸潤性生長，邊界顯示欠清，同時(shí)胰腺與鄰近組織關(guān)系密切且其解剖多變，精準(zhǔn)分割的難度較大，目前臨床上多采用手動(dòng)或半自動(dòng)的分割方法，降低了基于大小、形態(tài)和邊界等特征的穩(wěn)定性。深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像器官分割已有廣泛的研究并取得了初步成果，但目前仍面臨圖像訓(xùn)練樣本量少、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建缺乏創(chuàng)新等問題，未來需要算法優(yōu)化的進(jìn)一步探索、醫(yī)學(xué)與計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的進(jìn)一步密切合作，共同開發(fā)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)分割網(wǎng)絡(luò)[59]。

圖像獲取及標(biāo)準(zhǔn)化問題：不同設(shè)備廠商不同檢查設(shè)備在圖像獲取、算法重建、參數(shù)設(shè)置方面存在較大的差異，獲得的圖像質(zhì)量參差不齊，同時(shí)在對比劑劑量和流率、掃描層厚、脈沖序列等方面的不同也會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量不一[60]。此外，圖像采集分割、感興趣區(qū)勾畫、組學(xué)特征提取均缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，使得不同機(jī)構(gòu)間相似研究的結(jié)果不一，其研究結(jié)果的可重復(fù)性較低，醫(yī)療組織機(jī)構(gòu)對于各種類型的檢查方式和圖像處理并無指南或共識，進(jìn)而導(dǎo)致獲得相同或相似參數(shù)的大影像數(shù)據(jù)庫十分困難。

擴(kuò)大樣本量和多中心驗(yàn)證問題：現(xiàn)有的影像組學(xué)研究大多是單一中心的小樣本研究，其結(jié)論缺乏廣泛的驗(yàn)證。影像組學(xué)進(jìn)一步的發(fā)展必須經(jīng)過多中心、大樣本、隨機(jī)對照臨床實(shí)驗(yàn)的反復(fù)檢驗(yàn)和實(shí)踐，才可以精準(zhǔn)、有效地指導(dǎo)臨床實(shí)踐。同時(shí)，如上提及由于檢查方法、圖像處理、特征提取缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，有待于多中心不同機(jī)構(gòu)之間的協(xié)調(diào)和交流，并建立不斷優(yōu)化的各類腫瘤影像檢查及組學(xué)評價(jià)的體系及標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述，影像組學(xué)正在嘗試應(yīng)用于胰腺癌的診斷、鑒別診斷、分子分型、療效評價(jià)、病理結(jié)果和預(yù)后的預(yù)測；也有諸多研究將影像特征與特定基因的表達(dá)聯(lián)系起來用于分析腫瘤內(nèi)基因的表達(dá)或突變，并進(jìn)一步認(rèn)識腫瘤微環(huán)境的特征，形成“影像基因組學(xué)”；同時(shí)影像組學(xué)和免疫標(biāo)志物的相關(guān)研究也將進(jìn)一步為未來腫瘤免疫治療的選擇奠定科學(xué)基礎(chǔ)。展望未來，需要將影像組學(xué)與基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)和分子標(biāo)志物結(jié)合進(jìn)一步研究，推進(jìn)胰腺癌的精準(zhǔn)醫(yī)療，突破診治困境，造?；颊?。