Точное предоперационное прогнозирование полного патологического ответа (pCR) критически важно для стратификации пациентов с местно-распространённым раком прямой кишки (LARC) и отбора кандидатов на органосохраняющие стратегии. Однако pCR — послеоперационная патоморфологическая конечная точка, тогда как тактика наблюдения (watch-and-wait) основана на клиническом полном ответе (cCR).
Проведён систематический обзор и метаанализ исследований, разрабатывающих или валидирующих прогностические модели pCR у пациентов с LARC, получавших неоадъювантную химиолучевую терапию (нХЛТ). Суммарная AUC оценена с использованием логит-трансформированных моделей случайных эффектов. Гетерогенность количественно оценивалась показателями I² и τ². Проведены подгрупповые анализы по типу модели и стратегии валидации.
Включено 43 исследования с 67 302 пациентами. Объединённая AUC по всем моделям составила 0.874 (95% ДИ: 0.855–0.892) при существенной гетерогенности (I² = 94.3%, τ² = 0.247).
Модели глубокого обучения продемонстрировали наивысшую объединённую AUC — 0.919 (95% ДИ: 0.877–0.948). Далее следовали:
- МРТ-радиомика: 0.885 (95% ДИ: 0.852–0.911)
- Мультимодальные модели: 0.875 (95% ДИ: 0.813–0.919)
- Экспрессия генов: 0.855 (95% ДИ: 0.797–0.898)
- Клинические факторы: 0.820 (95% ДИ: 0.788–0.849)
Когорты с внешней валидацией показали более низкую объединённую AUC (0.864), чем с внутренней валидацией (0.884). Выявлена значимая публикационная предвзятость (тест Эггера p < 0.001). Анализ чувствительности методом leave-one-out подтвердил устойчивость общей оценки.
Преобладание ретроспективных одноцентровых исследований с ограниченной внешней валидацией представляет критический трансляционный разрыв. Отсутствие исследований в эпоху тотальной неоадъювантной терапии (TNT) ограничивает обобщаемость результатов.
Необходимы проспективные многоцентровые валидационные исследования со стандартизированными конечными точками и метриками, адаптированными к дисбалансу классов, для подтверждения клинической применимости моделей глубокого обучения и МРТ-радиомики в прогнозировании pCR после нХЛТ при LARC.