近日，湖北省腫瘤醫院放射科與放療中心研究團隊聯合在國際放療領域頂級期刊《Radiotherapy and Oncology》（《放射治療和腫瘤學》）在線發表論文《聯合劑量學參數、臨床因素和影像組學預測接受免疫治療和放療聯合治療的肺癌患者的癥狀性放射性肺炎風險》。這是湖北省腫瘤醫院科研團隊自11月30日以來，在該期刊發表的第二篇科研成果。

    早在11月30日，湖北省腫瘤醫院放療中心韓光教授團隊就在《放射治療和腫瘤學》在線發表論文，揭示了腫瘤患者免疫治療后胸部放療存在放射性肺炎高發風險。

    本次的研究，則提出并建立一種人工智能模型，用于預測接受免疫和放療聯合治療的肺癌患者發生放射性肺炎的風險。

    該論文的第一作者單位和通訊作者單位均為湖北省腫瘤醫院。論文第一作者為湖北省腫瘤醫院放射科醫生聶婷婷，中南民族大學研究生陳紫恩及荊州市第一人民醫院蔡君教授為共同第一作者；第一通訊作者為湖北省腫瘤醫院放射科技師長袁子龍，醫院放療中心韓光教授及畢建平博士為共同通訊作者。

    研究背景

    目前，免疫治療和胸部放療的聯合在肺癌治療中較為常見，一般能夠較好地延長患者生存時間，但也可能會提高放射性肺炎發生風險、降低患者生活質量。所以，科學預測癥狀性放射性肺炎（即2級或以上）的發生風險，對于評估治療安全性和患者預后等至關重要。基于此，湖北省腫瘤醫院放射科科研團隊提出了采用影像組學和深度學習相融合的方法來預測的思路。

    研究內容

    該研究回顧性納入湖北省腫瘤醫院和荊州市第一人民醫院共計73名接受過免疫治療和胸部放療，且發生了癥狀性放射性肺炎的肺癌患者數據。研究團隊通過提取放射治療計劃CT中的腫瘤靶區、計劃靶區等相關影像組學特征，同時在計劃靶區覆蓋層面的CT圖像中提取深度學習特征，并聯合臨床及劑量學參數，采用最小絕對值收縮和選擇算法篩選出了28個具有代表意義的特征（其中包含腫瘤T分期、N分期,年齡,吸煙史，放療過程中是否同步化療，V20、V30等多個臨床劑量學參數），然后采用邏輯回歸構建起預測模型，并用五折交叉驗證的方法確保了模型的穩定性。

Radiotherapy and Oncology

放射治療和腫瘤學

    《Radiotherapy and Oncology》（《放射治療和腫瘤學》）創刊于1983年，是歐洲放射腫瘤學會所屬會刊，由全球領先的科學與醫學信息服務機構愛思唯爾（Elsevier）出版發布。