摘要：近日，中山大学肿瘤防治中心刘卓炜教授团队在Cell子刊《细胞报告医学》（Cell Reports Medicine）发表了题为“一种结合血清microRNA和影像组学的转移性睾丸非精原细胞瘤化疗后腹膜后残留灶病理结局的预测系统”。该研究结合睾丸非精原细胞瘤患者
中山大学肿瘤防治中心刘卓炜副院长、马梓坤医师为本文共同通讯作者。中山大学肿瘤防治中心泌尿外科李向东副主任医师、丁仁杰博士、刘振华主治医师为共同第一作者。
▶ 中山大学肿瘤防治中心副主任、副院长
▶ 国家区域医疗中心甘肃医院执行院长
▶ 二级教授、一级主任医师、尿路上皮癌单病种首席专家
▶ 广东省医疗系统先进个人（2023年）
▶ 中国医院先锋管理奖
▶ 广东省“杰出青年医学人才”
▶中国抗癌协会肿瘤多学科诊疗专委会副主任委员
▶中国医药教育协会医用机器人发展促进会副主任委员
▶亚洲泌尿外科机器人学会（ARUS）临床研究委员会委员
▶广东省抗癌协会泌尿生殖系肿瘤专业委员会主任委员
▶广东省医学会泌尿外科分会副主任委员
▶广东省医学会机器人外科学分会候任主任委员
▶一直致力于泌尿男性生殖系肿瘤的临床诊治研究和疾病科普宣讲，多项学术成果发表于国际知名期刊，如Cancer Cell，Nature Communications，Nature Chemical Biology，Advanced Science(2)，Cell Reports Medicine(2)等。
▶发现膀胱癌中新的肿瘤相关成纤维细胞（CAF）亚群及作用方式，发表于Cancer Cell，Nature Review Urology点评推荐。
▶获得Cell Press 2022年论文奖（全国共5项）。
马梓坤
▶中山大学肿瘤防治中心泌尿外科医师
▶中国研究型医院学会泌尿外科学专委会青年委员
▶主要从事于“肿瘤免疫响应与治疗抵抗”的基础与转化研究，以第一/通讯作者（含共同）在 Cancer Cell、Nature Communications、Cell Reports Medicine、Cell Reports等期刊发表研究论文。
▶主持国家自然科学基金青年项目，中国博士后科学基金特别资助项目、面上项目等。
李向东
▶中山大学肿瘤防治中心泌尿外科副主任医师、硕士研究生导师
▶广东省抗癌协会泌尿生殖系肿瘤专委会委员
▶广东省医学会泌尿外科分会青年委员
▶广州市医师协会小儿外科分会常务委员
▶主持国家自然基金面上项目、国家自然基金青年项目和广州市科技项目等多项课题。
▶以第一/共同第一作者在 Cancer Cell、Cell Reports Medicine、Oncogene等学术期刊发表研究论文。
▶擅长膀胱癌、睾丸癌、肾盂输尿管癌和儿童肿瘤的外科治疗。
研究背景
睾丸癌高发年龄段为婴幼儿和青壮年，早期和中期睾丸癌的生存率已超过90%；转移性睾丸癌患者经过综合治疗后，约70%的患者亦能长期生存。因此，提高治疗的安全性和减少治疗毒副作用，成为当前睾丸癌诊疗的另一核心关注点。
对于合并腹膜后淋巴结转移的睾丸非精原生殖细胞瘤（NSGCT）患者，通常采用以顺铂为基础的化疗方案。化疗后，若患者血清肿瘤标志物恢复正常或稳定，且增强CT显示残留淋巴结肿块的长径大于1 cm，则需进一步进行化疗后腹膜后淋巴结清扫术（pcRPLND）。这项手术具有较高挑战性，术中及术后并发症风险较高。刘卓炜教授团队对传统腹膜后淋巴结清扫术（RPLND）术式进行改良，并在国内率先开展机器人辅助pcRPLND，为睾丸癌的微创手术治疗做出重要贡献。
睾丸NSGCT腹膜后转移病灶接受化疗后的病理结局可分为三大类：坏死/纤维化组织、畸胎瘤、其他生殖细胞肿瘤（卵黄囊瘤、胚胎癌、精原细胞瘤等）。然而，根据现有指南推荐进行手术后，仅有10%患者发现化疗后存活的其他生殖细胞肿瘤；50%的患者术后病理结局为坏死或纤维化，这部分患者的手术时机有待进一步探讨；40%的患者化疗后仅残留畸胎瘤组织。由于畸胎瘤对化疗具有耐药性，目前唯一的有效治疗方式是手术切除。考虑到以顺铂为基础的化疗可能引发许多短期和长期副作用，在化疗过程中精准诊断残余病灶为畸胎瘤，能够减少患者的药物暴露并及时手术。
目前，基于常规数据的临床模型无法精确预测化疗后残留病灶的病理结局。为了最大限度减少患者的治疗负担，亟需寻找特异性的新型肿瘤标志物。近日，中山大学肿瘤防治中心泌尿外科刘卓炜教授团队在国际上给出了他们的答卷——影像组学以及今年刚获得诺贝尔生理学或医学奖的microRNA。
研究详情
刘卓炜教授团队收集中山大学肿瘤防治中心139例患者pcRPLND术前的增强CT影像资料和血标本，并将这些患者分为训练集、验证集和测试集。通过高通量提取CT影像中的特征，利用机器学习方法构建多分类影像组学模型。同时，研究人员通过提取并检测术前血清中的microRNA，确定了残留病灶中畸胎瘤和可见存活肿瘤的特异性标志物，并结合影像组学特征构建多模态预测模型。
多模态预测模型
该预测模型可在术前准确预测化疗后腹膜后残留灶中的坏死/纤维化、畸胎瘤和其他生殖细胞肿瘤成分，在内部验证集中宏平均受试者工作特征曲线下面积（AUC）可达0.96，测试集中宏平均AUC为0.91。今后团队将在此基础上继续开发更为高效便捷的预测工具。睾丸癌转移患者未来有可能告别“一刀切”的治疗方式。更加精准、个性化的治疗策略将为患者的治疗减负，帮助其早日回归正常生活。
来源：医悦汇一点号
