来源：磁共振成像传媒
较低级别胶质瘤（lower grade gliomas, LGGs）通常指世界卫生组织(World Health Organization, WHO)分级为2、3级的胶质瘤。其中，约占全部胶质母细胞瘤8.8%～10%的继发型是由LGGs进展而来。LGGs的精准诊断、个体化治疗和疗效预后评估均与肿瘤分子分型密切相关。LGGs的异柠檬酸脱氢酶突变（isocitrate dehydrogenase mutation, IDH mut）合并氧6-甲基鸟嘌呤DNA甲基转移酶启动子甲基化（O6-methylguanine-DNA methyltransferase promoter methylation, MGMT meth）亚型的患者，在异柠檬酸脱氢酶（isocitrate dehydrogenase, IDH）、氧6-甲基鸟嘌呤DNA甲基转移酶（O6-methylguanine-DNA methyltransferase, MGMT）的所有分子亚型中具有更长的总生存期（overall survival, OS）和（或）无进展生存期（progression free surviva, PFS），并从替莫唑胺（temozolomide, TMZ）的治疗中获益。因此，该分子分型的准确预测具有重要的临床价值。
目前，胶质瘤IDH和MGMT分子标记物获得需采用侵入性的、有创的病理活组织检查或手术切除方式得以实现，而基于常规MRI检查的影像组学方法，相比前者，具有无创性、及时性和价格合理等优点。MRI检查可以无创地获取活体内深埋于组织或器官内部肿瘤的静态结构、动态功能的多维度和多参数的图像，利用计算机图像处理和大数据挖掘的影像组学方法，发掘肉眼无法观察到的纹理、小波等高维度影像特征，从而获得深层次的映射肿瘤分子标记物的影像组学标记物。
然而，应用影像组学的方法对脑胶质瘤分子生物标记物的研究多集中在IDH、MGMT等单一分子上。在多个肿瘤分子标记物结合作为联合预测因子的研究中，也是根据2016年WHO中枢神经系统肿瘤的分子分型，集中在IDH合并1p/19q基因型的研究中。目前，基于常规MRI的影像组学方法在胶质瘤的IDH合并MGMT状态的分子亚型的研究却很少涉及。Zhang等使用自动机器学习的放射组学方法，对胶质瘤（WHO 2～4级）IDH mut和MGMT meth共同发生进行预测研究。这项研究的病例中，WHO 4级胶质瘤占所有被纳入研究的胶质瘤的51.8%，且该研究中作为对照组的亚型包含更广。因此，该研究的影像组学模型的分类性能更侧重于WHO 4级的胶质瘤。而本研究的对象为LGGs，即WHO 2、3级胶质瘤，且定义的两个分子亚型更具针对性。由于LGGs的IDH mut合并MGMT meth作为联合的预测因子，预示着良好的OS和（或）PFS，并能从TMZ治疗中获益。因此，山西医科大学第一医院影像科杨国强教授团队此次研究探讨使用基于MRI的影像组学的方法，建立一个用于预测LGGs的IDH mut合并MGMT meth亚型的预测模型，从而为脑胶质瘤的精确诊断、TMZ的临床决策及生存期预测提供重要的辅助价值。
该项目受到国家自然科学基金（U21A20386，81971592，81971593）的资助。
【沙永建,王效春,谭艳,等.MRI影像组学术前预测较低级别胶质瘤IDH突变合并MGMT启动子甲基化亚型的价值[J].磁共振成像,2022,13(7):6-11.
DOI:10.12015/issn.1674-8034.2022.07.002.】
（作者：沙永建，王效春，谭艳，张辉，杨国强）
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杨国强教授简介
杨国强，山西医科大学、副教授
专业特长：肿瘤影像组学智能诊断方法、高分辨率核辐射探测器研制
社会兼职：中国医学装备协会远程医疗与信息技术分会委员
获得成果、奖项、荣誉等：2018年度山西省“三晋英才”青年优秀人才
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