Микроваскулярная инвазия (MVI) — критический фактор прогноза послеоперационного рецидива и определения тактики лечения при гепатоцеллюлярной карциноме (ГЦК). Исследователи применили мультимасштабный подход (5-, 10-, 15-мм) для изучения биологически оптимального масштаба радиомических признаков при МРТ с гадоксетовой кислотой и разработали эффективную клиническую модель для предоперационного прогнозирования MVI.

В исследование включены 147 пациентов с гистопатологически подтверждённым ГЦК, из которых 21 (14.3%) были MVI-положительными. Объёмы интереса очерчивали в первичном очаге и перитуморальных областях (5-, 10-, 15-мм) с исключением участков, содержащих опухоль.

Радиомические признаки извлекали из семи последовательностей для генерации 28 наборов признаков для каждого пациента. Для идентификации стабильных радиомических признаков использовали LASSO-регрессию (least absolute shrinkage and selection operator) и рассчитывали радиомические оценки для каждой фазы. Многофакторный анализ провели для выявления значимых визуализационных и клинических факторов. Разработаны семь различных моделей.

Комбинированная модель радиомики и визуализационных признаков продемонстрировала отличную дискриминационную способность с площадью под ROC-кривой (AUC) 0.957 (95% CI: 0.906-1) в обучающей когорте и 0.937 (95% CI: 0.863-1) в валидационной когорте. Бутстрэп-валидация подтвердила стабильность модели с AUC 0.951 (95% CI: 0.909-0.982).

5-мм перитуморальная радиомическая модель показала отличную прогностическую силу для MVI с более высокой точностью по сравнению с 10-мм перитуморальной моделью (81.4% vs 69.8%, P=0.008). Точность перитуморальной радиомики превосходила интратуморальную радиомику (AUC: 0.865 vs 0.797, P=0.002).

Построение радиомической сигнатуры на основе 5-мм перитуморальной области на МРТ оптимально для предоперационного прогнозирования MVI при ГЦК. Результаты демонстрируют, что интегрированная модель, включающая радиомические признаки, связанные с микроокружением опухоли на этом новом биологическом масштабе, может быть ценным инструментом для предоперационной оценки риска.

Внутренняя валидация методом бутстрэппинга компенсировала ограничения небольшого размера выборки. Калибрационные графики и анализ кривых решений (DCA) дополнительно подтвердили клиническую применимость модели.