Ретроспективно проанализированы 263 пациента с патоморфологически подтверждённым светлоклеточным раком почки (ccRCC) из двух центров. Пациенты из госпиталя А (n=184) случайным образом разделены на обучающую (n=128) и внутреннюю валидационную (n=56) когорты; пациенты из госпиталя B (n=79) составили независимую внешнюю валидационную когорту. Извлекались фракция внеклеточного объёма (ECV) по КТ, фракция артериального усиления (AEF) и классические КТ-признаки. Построены шесть ML-моделей (Logistic Regression, XGBoost, Gaussian Naive Bayes, SVM, K-Nearest Neighbors, LightGBM); лучшую модель определяли bootstrap-ресемплингом. Интерпретируемость оценивали через SHapley Additive exPlanations (SHAP).
Размер опухоли (low-grade: 4,99 ± 1,98 см; high-grade: 6,20 ± 2,72 см, P = 0,002), ECV (low-grade: 0,46 ± 0,09; high-grade: 0,57 ± 0,12, P<0,001) и AEF (low-grade: 1,37 ± 0,24; high-grade: 1,56 ± 0,25, P<0,001) были значимо выше при high-grade ccRCC, тогда как гематокрит (low-grade: 0,41 ± 0,05; high-grade: 0,38 ± 0,06, P<0,001) — ниже.
Оптимальная LR-модель показала AUC = 0,995 (95% CI: 0,990–0,999) в обучающей когорте, AUC = 0,903 (95% CI: 0,818–0,988) во внутренней валидации и AUC = 0,857 (95% CI: 0,756–0,958) во внешней тестовой когорте. По данным SHAP-анализа, ECV, диаметр опухоли и AEF были тремя ведущими предикторами.
Интерпретируемая ML-модель с включением ECV по данным КТ эффективно предсказывает предоперационную WHO/ISUP-градацию ccRCC и может служить неинвазивным инструментом для индивидуализированной стратификации риска и принятия клинических решений.