Трансартериальная химиоэмболизация (ТАХЭ) остается основным методом лечения гепатоцеллюлярной карциномы (ГЦК) промежуточной стадии. Однако значительная гетерогенность ответа на ТАХЭ диктует необходимость неинвазивных методов прогнозирования эффективности лечения.
В многоцентровое ретроспективное исследование включили 174 пациента с ГЦК, получивших первичную ТАХЭ в четырех центрах в 2015–2023 годах. Всем выполняли контрастную МРТ. Пациенты центров A и B составили обучающую когорту (n=104), центров C и D — внешние валидационные когорты (n=70).
На основе трехфазной МРТ (артериальная, портовенозная, отсроченная) методом K-Means кластеризации интратуморальные области разделили на три хабитат-субрегиона (Habitat 1, 2 и 3), также извлекли перитуморальные признаки. LASSO-регрессия отобрала ключевые радиомические признаки, одно- и многофакторная логистическая регрессия — клинические показатели. Алгоритм XGBoost построил интратуморальную, перитуморальную, клиническую и комбинированную модели.
Идентифицировано 15 ключевых интратуморальных признаков из хабитат-субрегионов и 24 перитуморальных радиомических признака, преимущественно из вейвлет-преобразований и текстурного анализа. Признак wavelet-LLL_glszm_ZoneVariance_PVP из Cluster 2 вносил наибольший вклад в модель (высшее значение SHAP).
В многофакторном анализе с ответом на ТАХЭ достоверно ассоциировались альфа-фетопротеин (AFP) (P=0.015) и размер опухоли (P=0.016).
Комбинированная модель (клинические данные + интратуморальные хабитаты + перитуморальная радиомика) продемонстрировала превосходную предсказательную способность:
- Обучающая когорта: AUC 0.950 (95% CI: 0.89–1.00)
- Валидационные когорты: AUC 0.850 (0.79–0.91) и 0.830 (0.77–0.89)
Комбинированная модель превзошла одиночные (Clinic: AUC=0.700; Tumor_Habitat: AUC=0.880; Peritumor_Radiomics: AUC=0.870; P<0.05). Калибровочные кривые и DCA показали хорошее соответствие прогнозируемых и наблюдаемых исходов.
Признаки, полученные из Cluster 2, демонстрировали относительно больший вклад среди интратуморальных хабитат-субрегионов. Неинвазивный инструмент прогнозирования может дополнить стратификацию риска перед лечением. Требуются проспективные многоцентровые исследования для верификации клинической применимости модели.