MRI影像组学用于前列腺癌主动监测的系统综述
MRI-derived radiomics for prostate cancer active surveillance: a systematic review.
PubMed 文献 · Eur J Radiol · 2026-10-07
本研究按PRISMA 2020规范，系统检索四大数据库（2000年至2026年9月），纳入17项研究（12个独立队列，共2703例），评估MRI影像组学及AI模型预测主动监测（AS）患者转归的价值。结果显示，进展预测AUC为0.70至0.95，但进展终点定义存在5种不等价方式，无法进行定量合并；17项研究中16项偏倚风险高或不明确，方法学质量中位METRICS评分仅32.3%，且无任何研究完成外部验证。
要点
- 当前MRI影像组学预测AS进展的AUC介于0.70至0.95，但因进展终点定义不统一（至少5种），结果无法横向比较或合并。
- 17项研究中16项偏倚风险高或不明确，方法学质量中位评分仅32.3%，现有模型尚不具备临床应用条件。
- 研究优先级建议：统一以ISUP分级组≥3和/或明确影像进展为核心终点，并与PRECISE v2评分进行多中心外部头对头验证。
核心结论
- MRI影像组学及AI模型预测AS进展的证据质量普遍偏低，进展终点异质性高，现阶段不建议用于临床决策。
- 所有纳入研究均未报告外部验证或进展预测的校准度，模型泛化能力存疑。
- 未来需建立以ISUP分级组≥3和/或明确影像进展为核心的统一终点集，再开展多中心外部验证并与PRECISE v2对比。
研究设计与样本
- 研究类型：系统综述，遵循PRISMA 2020规范，检索PubMed、Scopus、Embase、Web of Science，时间跨度2000年至2026年9月。
- 纳入17项研究，对应12个独立队列（去除重叠后12个队列级估计，n=2703）；其中7篇论文来源于仅2个队列。
- 预设三个亚组：诊断时AS筛选、基线临床显著癌检出、随访中进展预测；进展亚组含9篇发表（4个独立队列）。
- 偏倚评估工具：QUADAS-2与PROBAST；方法学质量评估工具：METRICS（中位分32.3%，范围18.9%至52.3%）。
- 因进展终点存在5种不等价定义（从任意分级组升高到复合穿刺针数标准），预设定量合并条件未能满足。
诊断标准与关键数值
- 进展预测AUC范围为0.70至0.95（来自4个独立队列的9篇研究），但终点定义不统一，数值不可直接比较。
- 进展终点定义至少包含5种不等价方式，涵盖任意分级组升高至复合穿刺针数标准等，各研究间终点等价性评估不通过。
- 方法学质量METRICS中位评分32.3%（范围18.9%至52.3%），17项研究中16项QUADAS-2/PROBAST偏倚风险高或不明确。
临床应用与阅片要点
- 报告AS随访MRI时，建议参照PRECISE v2评分体系进行标准化描述，以便未来与影像组学模型进行头对头比较。
- 阅片时需区分「任意分级组升高」与「ISUP分级组≥3」两类进展标准，当前文献混用导致结果不可比，报告应明确所依据标准。
- 现有影像组学模型均缺乏外部验证，临床阅片中不应将其单独用于AS进展决策，需结合PSA动态及系统穿刺结果综合判断。
局限性
- 17项研究中16项偏倚风险高或不明确，整体证据质量低。
- 12个独立队列中有7篇论文仅来源于2个队列，存在明显队列重叠，独立证据稀少。
- 所有研究均未报告外部验证，亦未报告进展预测模型的校准度，临床可推广性无法评估。
- 进展终点定义异质性高（至少5种不等价定义），导致预设定量合并无法实施。
- 纳入研究的METRICS方法学质量评分普遍偏低（中位32.3%），影像组学特征提取与模型报告规范性不足。
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引用
- Kyle, Sweeney, McCabe, et al. MRI-derived radiomics for prostate cancer active surveillance: a systematic review. Eur J Radiol. 2026. PMID: 42858633. doi:10.1016/j.ejrad.2026.113291
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