مقالة بحثية

السمات داخل الورم وحول الورم للتنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق في سرطان الخلايا الكبدية: مراجعة منهجية وتحليل تجمعي

0 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/72288

⸱

سبتمبر 25, 2026

 ,  ,  ,  , 
1Department of Radiology, Beijing Tsinghua Changgung Hospital, School of Clinical Medicine, Tsinghua Medicine, Tsinghua University

في هذه المقالة

ملخص

تقيم هذه المراجعة المنهجية والتحليل التلوي الأداء التشخيصي للنماذج القائمة على الراديوميكس للتنبؤ قبل الجراحي بالغزو الوعائي الدقيق في سرطان الخلايا الكبدية.

الملخص

قيمت هذه المراجعة المنهجية والتحليل التلوي الأداء التشخيصي للنماذج القائمة على الراديوميكس للتنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق (MVI) في سرطان الخلايا الكبدية (HCC). ويعد الغزو الوعائي الدقيق محددًا رئيسيًا للإنذار في سرطان الخلايا الكبدية، حيث يرتبط بقوة بالانتكاس المبكر وانخفاض معدلات البقاء على قيد الحياة بعد العلاج الشفائي. ولا يزال التنبؤ الدقيق بالغزو الوعائي الدقيق قبل الجراحة يمثل تحديًا باستخدام الميزات السريرية والتصويرية التقليدية. وقد برز الراديوميكس كنهج واعد من خلال تمكين التحليل الكمي لعدم تجانس الورم من الصور الطبية. هدفت هذه الدراسة إلى تقييم الأداء التشخيصي للنماذج القائمة على الراديوميكس للتنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق في سرطان الخلايا الكبدية بشكل منهجي. تم إجراء مراجعة منهجية وتحليل تلوي، شملت 26 دراسة تقيم نماذج الراديوميكس القائمة على التصوير المقطعي المحوسب (CT) والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). تم استخراج البيانات الخاصة بالأداء التشخيصي، وأجريت تحليلات مجمعة باستخدام نماذج التأثيرات العشوائية، مع إجراء تحليلات فرعية حسب وسيلة التصوير ونوع النموذج. وبشكل عام، أظهرت نماذج الراديوميكس أداءً تشخيصيًا جيدًا، حيث بلغ متوسط المساحة تحت المنحنى (AUC) المجمعة 0.85 (95% CI 0.82–0.88). وحققت نماذج الراديوميكس السريرية أداءً أعلى وأكثر اتساقًا من نماذج الراديوميكس وحدها (الرنين المغناطيسي: 0.87 مقابل 0.85؛ التصوير المقطعي المحوسب: 0.87 مقابل 0.81). ومن بين النماذج القائمة على ثلاثية الأبعاد، كانت قيمة AUC المجمعة 0.85 (95% CI 0.82–0.88). وفي الختام، تظهر النماذج القائمة على الراديوميكس أداءً واعدًا للتنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق قبل الجراحة في سرطان الخلايا الكبدية، خاصة عند دمجها مع المتغيرات السريرية. ومع ذلك، فإن التباين الكبير ومحدودية التحقق الخارجي يؤكدان الحاجة إلى التوحيد المنهجي والتحقق المستقبلي متعدد المراكز قبل التطبيق السريري.

المقدمة

يُعد سرطان الخلايا الكبدية (HCC) من أكثر الأورام الخبيثة شيوعاً في جميع أنحاء العالم، ولا يزال سبباً رئيسياً للوفيات المرتبطة بالسرطان1. ويُعتبر الغزو الوعائي الدقيق (MVI) سمة مرضية رئيسية مرتبطة بسلوك الورم العدواني، ويرتبط باستمرار بالتكرار المبكر وانخفاض معدل البقاء على قيد الحياة بشكل عام بعد استئصال الكبد أو زراعته2,3,4. ومع ذلك، لا يزال تحديد الغزو الوعائي الدقيق قبل الجراحة أمراً صعباً لأنه لا يمكن تأكيده بشكل نهائي إلا من خلال الفحص الهيستوباثولوجي للعينات المستأصلة أو المزروعة. ونتيجة لذلك، غالباً ما يتم اتخاذ قرارات العلاج دون معرفة مباشرة بحالة الغزو الوعائي الدقيق. وفي الممارسة الحالية، تُستخدم المؤشرات غير المباشرة على نطاق واسع وبشكل أساسي لتقدير احتمالية حدوث الغزو الوعائي الدقيق، بما في ذلك حجم الورم، ومستويات alpha-fetoprotein في المصل5، ووجود العقد التابعة، والسمات التصويرية النوعية مثل حواف الورم غير المنتظمة، والتعزيز حول الورم، وغياب المحفظة6.

ترتبط هذه العوامل بـ MVI على مستوى المجتمع ويتم دمجها في اتخاذ القرارات السريرية؛ ومع ذلك، تظل دقتها التنبؤية على مستوى المريض الفردي متواضعة7,8. فعلى سبيل المثال، يرتفع مستوى alpha-fetoprotein في المصل لدى مجموعة فرعية فقط من المرضى ويفتقر إلى النوعية، بينما تخضع سمات التصوير للتباين بين الفاحصين وتعتمد على بروتوكولات الحصول على الصور وخبرة القارئ9,10. بالإضافة إلى ذلك، فإن تقييم التصوير التقليدي نوعي إلى حد كبير ولا يرصد التباين المكاني لبنية الورم أو التغيرات الطفيفة في البيئة الدقيقة عند الواجهة بين الورم والكبد المرتبطة بالغزو الوعائي المجهري11. وتقلل هذه القيود من موثوقية التقييم الحالي للمخاطر قبل الجراحة، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى مناهج أكثر قوة وكمية. وتوفر الراديوميكس (Radiomics)، التي تتيح استخراج الميزات المستمدة من الصور بإنتاجية عالية، وسيلة لرصد التباين داخل الورم وحوله، وهو ما قد يعكس بيولوجيا الورم الكامنة12,13. وترتبط ميزات مثل التعزيز الشرياني حول الورم، والحواف غير المنتظمة، ونقص الكثافة في المرحلة الكبدية الصفراوية بـ MVI، مما يدعم الدور المحتمل للنماذج الكمية القائمة على التصوير14.

ومع ذلك، فقد كانت نتائج أداء التشخيص المُبلغ عنها غير متسقة، ويرجع ذلك جزئياً إلى التباين في وسيلة التصوير، وبروتوكولات الحصول على الصور، وطرق التجزئة، ونهج تطوير النماذج. بالإضافة إلى ذلك، فإن معظم الدراسات استعادية وأُجريت في مراكز فردية، وقليل منها فقط تضمن عملية تحقق خارجية مستقلة. وبناءً على ذلك، تهدف هذه المراجعة المنهجية إلى تقييم الدقة التشخيصية للنماذج القائمة على الراديوميكس، بما في ذلك النماذج المعتمدة على التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) والتصوير المقطعي المحوسب (CT)، للتنبؤ قبل الجراحي بالغزو الوعائي الدقيق في سرطان الخلايا الكبدية، مع عرض البيانات بشكل منفصل وفقاً لوسيلة التصوير، واستراتيجية التجزئة، ونوع النموذج، وذلك لمراعاة عدم التجانس في مناهج التصوير وتطوير النماذج.

البروتوكول

استراتيجية البحث

تم البحث في أربعة مصادر للبيانات، وهي PubMed (MEDLINE) وEmbase وWeb of Science ومكتبة Cochrane، في الفترة من يناير 2015 إلى أبريل 2026. وقد تم تطوير استراتيجية البحث من خلال دمج ثلاث مجموعات مفاهيمية باستخدام الروابط المنطقية (Boolean operators): مصطلحات تتعلق بالمرض (hepatocellular carcinoma، HCC، سرطان الكبد، hepatic carcinoma)، ومصطلحات تتعلق بالمنهجية (radiomics، radiomic، تحليل النسيج، التصوير الكمي، المؤشرات الحيوية التصويرية)، ومصطلحات تتعلق بالنتيجة (microvascular invasion، MVI، الغزو الوعائي، الغزو الوعائي المجهري). وكانت سلسلة البحث في PubMed على النحو التالي: (("hepatocellular carcinoma"[MeSH Terms] OR "liver cancer"[Title/Abstract] OR "HCC"[Title/Abstract] OR "hepatic carcinoma"[Title/Abstract]) AND ("radiomics"[Title/Abstract] OR "radiomic"[Title/Abstract] OR "texture analysis"[Title/Abstract] OR "quantitative imaging"[Title/Abstract] OR "imaging biomarker"[Title/Abstract]) AND ("microvascular invasion"[MeSH Terms] OR "MVI"[Title/Abstract] OR "vascular invasion"[Title/Abstract] OR "microscopic vascular invasion"[Title/Abstract])) AND (2015/01/01:2026/04/30[Date - Publication]).

اختيار الدراسات

استوردت جميع السجلات المسترجعة إلى Rayyan (معهد قطر لبحوث الحوسبة)، وهي منصة مراجعة منهجية قائمة على الويب، وذلك لإزالة السجلات المكررة وإجراء الفرز. قام مراجعان مستقلان بفرز جميع العناوين والملخصات بناءً على معايير الأهلية المحددة مسبقاً. بعد ذلك، تم استرجاع المقالات كاملة النص وتقييمها بشكل مستقل من قبل المراجعين ذاتهما لتحديد الإدراج النهائي. كانت الدراسات التي تقدم بيانات كافية عن أداء التشخيص للمساهمة في تحليل تجميعي كمي واحد محدد مسبقاً على الأقل مؤهلة للإدراج. وعند توفرها، استُخرجت بيانات الإيجابيات الحقيقية، والسلبيات الحقيقية، والإيجابيات الكاذبة، والسلبيات الكاذبة لإجراء تحليلات ثانوية لدقة التشخيص. وتم حل أي خلافات في أي مرحلة من مراحل الفحص عن طريق المناقشة، مع اللجوء إلى التحكيم من قِبل مراجع ثالث أقدم عندما يتعذر التوصل إلى إجماع. وتتلخص عملية اختيار الدراسات في مخطط تدفق PRISMA (الشكل 1). جميع الأدوات والمنصات المستخدمة في هذه الدراسة مدرجة في الـ جدول المواد.

استخراج البيانات

قام مراجعان باستخراج البيانات بشكل مستقل من جميع الدراسات المشمولة باستخدام نموذج استخراج بيانات موحد وخضع للتجربة. شملت العناصر المستخرجة خصائص الدراسة (المؤلف الأول، وسنة النشر، والدولة، وتصميم الدراسة، وفترة التوظيف، ونوع المؤسسة)، وخصائص المرضى (حجم العينة، ومتوسط أو وسيط العمر، وتوزيع الجنس، ومدى انتشار MVI، ومسببات مرض الكبد، وخصائص الورم)، وخصائص التصوير (المنهجية، ونوع الماسح الضوئي، وعامل التباين، ومرحلة التصوير)، ومنهجية الراديوميكس (نوع منطقة التقسيم؛ وعرض الهامش المحيط بالورم حيثما كان ذلك مناسباً؛ وطريقة تحديد ROI؛ وأبعاد التقسيم)، وخصائص النموذج (نوع المصنف واستراتيجية التحقق)، ومقاييس الأداء التشخيصي (المساحة تحت منحنى خصائص التشغيل للمستقبل [AUC]، والحساسية، والخصوصية، ونسبة الاحتمالية الإيجابية، ونسبة الاحتمالية السلبية، ونسبة الأرجحية التشخيصية). وفي الحالات التي أبلغت فيها الدراسات عن نماذج أو مجموعات متعددة مؤهلة، تم استخراج التقديرات المقابلة على مستوى النموذج أو المجموعة المستخدمة في التحليلات الكمية المحددة مسبقاً. استُخدمت اللاحقات (a-d) في الجدولين 1 و2 للتمييز بين هذه التقديرات. وتم حل الخلافات بين المراجعين أثناء عملية استخراج البيانات عن طريق التوافق.

تقييم الجودة

تم تقييم الجودة المنهجية للدراسات المشمولة باستخدام أداتين متكاملتين. حيث تم تقييم مخاطر الانحياز ومخاوف القابلية للتطبيق باستخدام أداة تقييم جودة دراسات الدقة التشخيصية 2 (QUADAS-2)15. كما تم تقييم الجودة المنهجية الخاصة بالراديوميكس باستخدام مقياس الراديوميكس المنهجي (METRICS)16. وقد أجرى مراجعان تقييم الجودة بشكل مستقل، مع حل أي خلافات عن طريق التوافق. عُرِضت النتائج بشكل سردي وبياني باستخدام جداول ملخصة على مستوى المجالات.

التحليل الإحصائي

تم تلخيص أداء التمييز باستخدام إحصائية C (المساحة تحت منحنى خصائص تشغيل المستقبل [AUC]). وأُجري تحليل تلوّي (meta-analysis) للتأثيرات العشوائية لقيم AUC باستخدام طريقة الاحتمال الأقصى المقيد لمراعاة التباين بين الدراسات. وفي الحالات التي لم يتم فيها الإبلاغ عن الأخطاء المعيارية بشكل مباشر، تم اشتقاقها من فترات الثقة 95% المنشورة؛ أما بالنسبة للدراسات التي تفتقر إلى تقديرات التباين، فقد تم تقريب الأخطاء المعيارية باستخدام طريقة Hanley و McNeil بناءً على عدد الحالات الإيجابية والسلبية17. ولتثبيت التباينات، خضعت قيم AUC لتحويل لوجيتي (logit-transformed) قبل التحليل التلوّي، ثم أُعيد تحويلها للتفسير. وعُرضت التقديرات المجمعة مع فترات الثقة 95% المقابلة لها. كما تم تقييم التباين بين الدراسات باستخدام إحصائية I2، حيث تمثل القيم 25% و 50% و 75% تباينًا منخفضًا ومتوسطًا وعاليًا على التوالي. وصُنفت الدراسات وصفياً إلى دراسات تشمل الورم فقط أو نماذج تدمج كلاً من مناطق الورم والمناطق المحيطة بالورم. ولم يتم إجراء تحليل كمي لمجموعة فرعية مقتصرة على المناطق المحيطة بالورم فقط نظراً لعدم تمثيل هذه الفئة بشكل كافٍ. وأُجريت تحليلات إضافية للمجموعات الفرعية وفقاً لأسلوب التصوير (CT مقابل MRI) وأبعاد التجزئة (2D مقابل 3D). كما أُجريت تحليلات إضافية اقتصرت على النماذج التي تم التحقق من صحتها خارجيًا لتقييم إمكانية التعميم. نُفذت جميع التحليلات الإحصائية باستخدام برنامج R (الإصدار 4.4.1). واستُخدمت حزم R التالية: meta (الإصدار 7.0-1) و metafor (الإصدار 4.6-0) للتحليل التلوّي، و dmetar (الإصدار 0.1.0) للوظائف التكميلية. وحُسبت قيم AUC المجمعة باستخدام دالة  metagen  مع مُقدّر الاحتمال الأقصى المقيد. وتضمنت إعدادات النموذج تعديل Knapp-Hartung لفترات الثقة. يتوفر كود التحليل في الملف التكميلي 2. واعتُبرت القيمة الاحتمالية (p-value) ثنائية الجانب التي تقل عن 0.05 ذات دلالة إحصائية لجميع الاختبارات.

النتائج

حدد البحث في الأدبيات 368 سجلاً، منها 89 سجلاً مكرراً. وبعد إزالة المكررات، تم فحص 279 سجلاً، واستوفت 26 دراسة معايير الاشتمال (الشكل 1). ولم يتم تحديد أي دراسات إضافية من خلال البحث اليدوي.

خصائص الدراسة

كانت الدراسات الـ 26 المشمولة18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43 استعادية في الغالب (25 من أصل 26)، مع وجود دراسة استشرافية واحدة. وأُجريت معظم الدراسات في الصين (23 دراسة)، بينما كانت بقية الدراسات من أوروبا. تباينت أحجام العينات بشكل ملحوظ بين الدراسات، حيث تراوحت مجموعات التدريب من 66 إلى 461 مريضاً، ومجموعات التحقق من 25 إلى 283 مريضاً. تم إجراء التحقق الخارجي في 9 دراسات، بينما اعتمدت الغالبية (17 دراسة) على التحقق الداخلي فقط. وكان التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) هو الوسيلة الأكثر استخداماً (17 دراسة)، يليه التصوير المقطعي المحوسب (CT) (10 دراسات)، مع وجود دراسة واحدة دمجت بين التصوير المقطعي المحوسب والرنين المغناطيسي. طبقت معظم الدراسات مناهج تقسيم ثلاثية الأبعاد (22 دراسة)، بينما استخدمت دراستان بشكل صريح تقسيماً ثنائي الأبعاد. ولم تحدد الدراستان المتبقيتان (المرجعان 18 و30) بوضوح أبعاد التقسيم أو استخدمتا منهجاً هجيناً لا يمكن تصنيفه بثقة؛ لذا استُبعدت هاتان الدراستان من تحليل المجموعات الفرعية الطبقي حسب التقسيم، ولكن بقيت ضمن التحليل التجميعي العام. تباينت استراتيجيات التقسيم بين الدراسات؛ حيث حللت 16 دراسة مناطق الورم فقط، بينما دمجت 10 دراسات بين مناطق الورم والمناطق المحيطة بالورم، والتي عُرِّفت عادةً باستخدام هوامش شعاعية ثابتة. وقد أُجريت الدراسات التي تضمنت معلومات عن المناطق المحيطة بالورم بشكل أكبر في السنوات الأخيرة. تم تحديد ما مجموعه 26 نموذج تنبؤ عبر الدراسات المشمولة. وطورت معظم الدراسات (15 من أصل 26) نماذج راديومكس سريرية تدمج السمات الراديوميكية مع المتغيرات السريرية، بينما استخدمت 11 دراسة مناهج تعتمد على الراديومكس فقط (الجدول 1). وقد لُخصت بيانات الدقة والحساسية والنوعية المذكورة، وبيانات جدول الطوارئ المقابلة (TP، FP، FN، TN) عبر الدراسات المشمولة في الجدول 2.

التمييز بين النماذج

أظهرت النماذج القائمة على الراديوميكس عبر جميع الدراسات المشمولة أداءً تمييزيًا جيدًا للتنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق. وبلغت قيمة إحصائية C المجمعة (AUC) من نموذج التأثيرات العشوائية 0.85 (95% CI 0.82–0.88)، مع وجود تباين ملحوظ بين الدراسات (I2 = 77%) (الشكل 2). وعند التصنيف حسب نوع النموذج، أظهرت نماذج الراديوميكس السريرية أداءً تمييزيًا أعلى وأكثر اتساقًا مقارنة بالنماذج المعتمدة على الراديوميكس فقط. حيث حققت نماذج الراديوميكس فقط قيمة AUC مجمعة بلغت 0.84 (95% CI 0.78–0.88)، مع تباين ملحوظ (I2 = 80%) (الشكل 2). وفي المقابل، حققت النماذج التي دمجت بين متغيرات الراديوميكس والمتغيرات السريرية قيمة AUC مجمعة أعلى بلغت 0.87 (95% CI 0.85–0.89) وأظهرت تباينًا أقل بشكل ملحوظ (I2 = 23%) (الشكل 2).

من بين الدراسات التي استخدمت التجزئة ثلاثية الأبعاد (الشكل التكميلي 1)، بلغت المساحة المجمعة تحت المنحنى (AUC) قيمة 0.85 (فاصل ثقة 95% 0.82–0.88)، مع وجود تباين كبير (I2 = 77.8%). وفي تحليل المجموعات الفرعية، حققت النماذج المعتمدة على الراديوميكس فقط مساحة مجمعة تحت المنحنى بلغت 0.83 (فاصل ثقة 95% 0.78–0.88؛ I2 = 80.7%)، بينما أظهرت نماذج الراديوميكس السريرية أداءً أعلى وأكثر اتساقاً (AUC 0.87، فاصل ثقة 95% 0.85–0.89؛ I2 = 15.1%). وفي الدراسات المعتمدة على التصوير المقطعي المحوسب CT (الشكل التكميلي 2)، كانت المساحة المجمعة تحت المنحنى 0.83 (فاصل ثقة 95% 0.76–0.88)، على الرغم من ارتفاع التباين (I2 = 88.6%). وبدا أن الأداء يتفاوت بشكل كبير عبر النماذج المعتمدة على الراديوميكس فقط (AUC 0.81، فاصل ثقة 95% 0.70–0.89؛ I2 = 85.1%)، بينما كانت النماذج التي تدمج المتغيرات السريرية أعلى أداءً وأكثر اتساقاً بشكل ملحوظ (AUC 0.87، فاصل ثقة 95% 0.83–0.90؛ I2 = 4.0%). أما في الدراسات المعتمدة على التصوير بالرنين المغناطيسي MRI (الشكل التكميلي 3)، فقد كانت القدرة الإجمالية على التمييز أعلى قليلاً، حيث بلغت المساحة المجمعة تحت المنحنى 0.86 (فاصل ثقة 95% 0.83–0.89) مع تباين متوسط (I2 = 57.6%). وقد لوحظ نمط مماثل، حيث أظهرت نماذج الراديوميكس السريرية أداءً أفضل قليلاً وتقلبات أقل (AUC 0.87، فاصل ثقة 95% 0.84–0.90؛ I2 = 33.4%) مقارنة بنهج الراديوميكس فقط (AUC 0.85، فاصل ثقة 95% 0.79–0.89؛ I2 = 61.7%).

أداء التحقق الخارجي

ظلت القدرة التمييزية الإجمالية مرتفعة بين النماذج التي تم التحقق من صحتها خارجيًا (العدد = 9). حيث بلغت المساحة تحت المنحنى (AUC) المجمعة 0.87 (بفاصل ثقة 95% يتراوح بين 0.82 و0.91)، مع وجود تباين متوسط (I2 = 66%) (الشكل التوضيحي التكميلي ٤أظهر تحليل المجموعات الفرعية ضمن مجموعات التحقق الخارجية أداءً مجمعًا متماثلاً بين أنواع النماذج، ولكن مع وجود اختلافات في الدقة. حيث حققت النماذج القائمة على الراديوميكس فقط مساحة تحت المنحنى (AUC) مجمعة بلغت 0.87 (فاصل ثقة 95%، 0.78-0.93)، بينما حققت النماذج السريرية الراديوميكسية مساحة تحت المنحنى (AUC) مجمعة بلغت 0.87 (فاصل ثقة 95%، 0.83-0.91).

تقييم الجودة

كانت الجودة المنهجية العامة متوسطة. وكان نطاقا المعيار المرجعي والتدفق منخفضي المخاطر باستمرار، حيث استخدمت جميع الدراسات الفحص النسيجي المرضي وفترات زمنية مناسبة بين التصوير والجراحة. وكان المصدر الرئيسي للتحيز هو نطاق الاختبار المؤشر، وهو ما يعكس نماذج الراديوميكس عالية الأبعاد أو نماذج التعلم العميق، ومحدودية التحديد المسبق لاستراتيجيات النمذجة، وعدم اتساق التقارير الخاصة بقابلية التكرار. كان اختيار المرضى بشكل عام منخفض المخاطر، على الرغم من أن المخاوف كانت أعلى في المجموعات الاسترجاعية الأصغر حجماً في مركز واحد. (الجدول التكميلي 1أظهر التقييم الخاص بالراديوميكس تبايناً في الصرامة المنهجية (الجدول التكميلي ١). بينما كانت بروتوكولات التصوير والتقسيم تُذكر عادةً، كان اختبار التكرارية والتحقق الخارجي أقل شيوعاً. وقد أظهرت الدراسات الأحدث التي أجريت في مراكز متعددة تحسناً في ممارسات التصميم والتحقق، رغم استمرار وجود تباين كبير بين الطرق المستخدمة.

توافر البيانات:

إن جميع البيانات التي تم إنشاؤها أو تحليلها خلال هذه المراجعة المنهجية والتحليل التلوي مدرجة في هذا المقال المنشور وملفات المعلومات التكميلية الخاصة به. كما تتوفر استراتيجيات البحث في قواعد البيانات في الملف التكميلي 1، وكود تحليل R موجود في الملف التكميلي 2تُعرض البيانات المستخرجة على مستوى الدراسة والمستخدمة في التجميع بشكل كامل في الجداول 1 و 2، وتوجد نتائج تقييم الجودة التفصيلية في الجدول التكميلي 1ولا تتوفر حاجة إلى ملفات بيانات خام إضافية غير هذه الملفات لإعادة استنتاج النتائج.

figure-results-1
الشكل 1مخطط تدفقي لعملية اختيار الدراسات. مخطط تدفقي لعمليات تحديد الدراسات، وفحصها، وتقييم أهليتها، وإدراجها، مع توضيح عدد السجلات في كل مرحلة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-results-2
الشكل 2: مخطط غابة للأداء التشخيصي لنماذج الراديوميكس في التنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق. يتم عرض إحصائيات C (AUCs) على مستوى الدراسة والمجمعة مع فواصل ثقة 95%، مصنفة حسب نوع النموذج. استُخدمت نماذج التأثيرات العشوائية، مع تقييم التباين باستخدام إحصائية I2. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الجدول 1: خصائص الدراسات المدرجة. ملخص لتصميم الدراسة، والمجتمع المستهدف، ووسيلة التصوير، واستراتيجية التجزئة، ونوع النموذج، ومنهجية التحقق من الصحة. تشير اللاحقات (أ–ج) إلى وجود نماذج أو مجموعات متعددة ضمن دراسة واحدة. الاختصارات: CT = التصوير المقطعي المحوسب؛ MRI = التصوير بالرنين المغناطيسي. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الجدول.

الجدول 2: الأداء التشخيصي لنماذج الراديوميكس للتنبؤ بالغزو للأوعية الدموية الدقيقة. تظهر الدقة والحساسية والنوعية وبيانات الاحتمالية (TP, FP, FN, TN) على مستوى الدراسة حسب نوع النموذج وإعدادات التحقق. تمت إعادة حساب الدقة عند الضرورة. تشير اللاحقات (a–c) إلى نماذج أو مجموعات متعددة ضمن الدراسة نفسها. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الجدول.

الشكل التكميلي 1: الأداء التشخيصي لنماذج الراديوميكس باستخدام التقسيم ثلاثي الأبعاد. مخطط غابة يوضح إحصائيات C (المساحات تحت المنحنى AUCs) على مستوى الدراسة والمجمعة للدراسات التي طبقت مناهج التقسيم ثلاثي الأبعاد، مصنفة حسب نوع النموذج (الراديوميكس فقط مقابل الراديوميكس السريري). تم إجراء التحليل لتقييم ما إذا كان استخراج الميزات الحجمية ثلاثية الأبعاد، والتي تلتقط التغاير المكاني بشكل أكثر شمولاً، يؤدي إلى اختلافات في الأداء مقارنة بالتقدير المجمع الإجمالي، ولتقييم التغاير ضمن كل مجموعة فرعية. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الشكل التكميلي 2: الأداء التشخيصي لنماذج الراديوميكس القائمة على التصوير المقطعي المحوسب.مخطط غابة يوضح إحصائيات C (المساحات تحت المنحنى AUCs) على مستوى الدراسة والنتائج المجمعة للدراسات التي استخدمت التصوير المقطعي المحوسب (CT) كطريقة للتصوير، مصنفة حسب نوع النموذج (الراديوميكس فقط مقابل الراديوميكس السريري). أُجري تحليل المجموعة الفرعية هذا لتقييم ما إذا كانت نماذج الراديوميكس القائمة على التصوير المقطعي المحوسب تحقق أداءً تشخيصياً مماثلاً للنماذج القائمة على التصوير بالرنين المغناطيسي، ولتقييم تأثير إضافة المتغيرات السريرية على اتساق الأداء ضمن دراسات التصوير المقطعي المحوسب. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الشكل التكميلي 3: الأداء التشخيصي لنماذج الراديوميكس القائمة على التصوير بالرنين المغناطيسي.مخطط غابوي يوضح إحصائيات C (المساحات تحت المنحنى AUCs) على مستوى الدراسة والمجمعة للدراسات التي استخدمت التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) كوسيلة للتصوير، مصنفة حسب نوع النموذج (الراديوميكس فقط مقابل الراديوميكس السريري). أُجري تحليل المجموعة الفرعية هذا لتقييم ما إذا كانت تباينات الأنسجة الرخوة المتفوقة والقدرة متعددة المعايير للتصوير بالرنين المغناطيسي تترجم إلى أداء تمييزي أعلى للتنبؤ بـ MVI مقارنة بالنماذج القائمة على التصوير المقطعي المحوسب CT. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الشكل التكميلي 4: الأداء التشخيصي للنماذج التي تم التحقق منها خارجيًا. مخطط غابة (Forest plot) يوضح إحصائيات C (المساحات تحت المنحنى AUCs) على مستوى الدراسة والمجمعة للنماذج التي خضعت للتحقق الخارجي في مجموعات مستقلة، مصنفة حسب نوع النموذج (الراديوميات فقط مقابل الراديوميات السريرية). أُجري هذا التحليل خصيصًا لتقييم مدى قابلية تعميم النماذج القائمة على الراديوميات على مجموعات بيانات مستقلة، ولتقدير ما إذا كان هناك انخفاض في الأداء عند تطبيق النماذج على مجموعات خارجية، وهو مؤشر حاسم للقابلية للتطبيق السريري. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الجدول التكميلي 1: تقييم جودة الدراسات المشمولة. النتائج التفصيلية لتقييم الجودة المنهجية باستخدام أداة QUADAS-2 لكل دراسة مشمولة. يعرض الجدول تصنيفات مخاطر الانحياز ومخاوف القابلية للتطبيق عبر أربعة مجالات: اختيار المرضى، والاختبار المؤشر، والمعيار المرجعي، والتدفق والتوقيت. يتم تصنيف كل مجال على أنه "مخاطر منخفضة" أو "مخاطر عالية" أو "مخاطر غير واضحة"، مع دعم الأحكام بأسباب محددة مستخلصة من كل دراسة. وهذا يتيح للقراء تقييم الصرامة المنهجية للدراسات الفردية وتحديد المصادر المحتملة للانحياز التي قد تؤثر على التقديرات المجمعة. يرجى النقر هنا لتحميل هذا الملف.

الملف التكميلي 1: استراتيجيات البحث في قواعد البيانات. تم دمج جميع استراتيجيات البحث في قواعد البيانات في هذا المستند. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

الملف التكميلي 2: كود تحليل R. يتضمن هذا المستند الكود المستخدم لإجراء هذا التحليل. يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.

المناقشة

وجدت هذه المراجعة المنهجية والتحليل التلوي لـ 26 دراسة أن النماذج القائمة على الراديوميكس تظهر أداءً جيدًا، ولكنه متفاوت، في التنبؤ قبل الجراحي بغزو الأوعية الدموية الدقيقة في سرطان الخلايا الكبدية، حيث تراوحت معظم تقديرات AUC بين 0.80 و0.90 تقريبًا. وبشكل عام، كانت الدقة التشخيصية عبر الدراسات متوسطة إلى عالية، مع تجاوز الحساسية والنوعية عادةً نسبة 70%، رغم أن الأداء لم يكن موحدًا. وقد نزعت النماذج التي تدمج المتغيرات السريرية إلى إظهار تمييز أكثر اتساقًا ونوعية أعلى مقارنة بالنماذج المعتمدة على الراديوميكس فقط. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت النهج القائمة على التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) أداءً أعلى قليلًا من النماذج القائمة على التصوير المقطعي المحوسب (CT). ومع ذلك، يجب تفسير هذه النتائج في سياق التباين الكبير بين الدراسات والاختلافات في تصميم الدراسة، وبروتوكولات التصوير، واستراتيجيات النمذجة، والتي ساهمت على الأرجح في التفاوت الملحوظ في الأداء.

قيمت عدة تحليلات تلوية سابقة استخدام الراديوميكس (radiomics) للتنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق (MVI) في سرطان الخلايا الكبدية (HCC). فقد شملت إحدى الدراسات44 13 دراسة وأبلغت عن مساحة تحت المنحنى (AUC) مجمعة قدرها 0.88 للراديوميكس القائم على التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، حيث تفوقت النماذج المجمعة على نهج الراديوميكس وحده (AUC: 0.90 مقابل 0.85). وحللت دراسة أخرى45 26 دراسة شملت 3,539 مريضاً مصاباً بسرطان الخلايا الكبدية المنفرد، وأبلغت عن AUC مجمعة قدرها 0.85 (فاصل ثقة 95% 0.82-0.88) لنماذج الراديوميكس. ويوسع هذا التوليف الحالي هذه النتائج من خلال إثبات أداء أعلى وأكثر اتساقاً لنماذج الراديوميكس السريرية (clinicoradiomics models) (AUC 0.87) مقارنة بنماذج الراديوميكس وحدها (AUC 0.84)، مما يسلط الضوء على القيمة المضافة لدمج المتغيرات السريرية. علاوة على ذلك، توفر التحليلات المنفصلة حسب وسيلة التصوير — والتي أظهرت تفوق التصوير بالرنين المغناطيسي (0.86) على التصوير المقطعي المحوسب (CT) (0.83) — تقديرات أكثر دقة من الأعمال السابقة. كما شمل تحليل تلوي آخر أجرته مجموعة46 دراسات تعتمد على كل من التصوير المقطعي المحوسب والرنين المغناطيسي، لكنه ركز بشكل أساسي على تصنيف المخاطر بدلاً من مقارنات أنواع النماذج. وتوسع الدراسة الحالية الأعمال السابقة من خلال مقارنة نماذج الراديوميكس وحدها ونماذج الراديوميكس السريرية عبر وسائل التصوير المختلفة، ومن خلال تقييم النماذج التي تم التحقق من صحتها خارجياً بشكل منفصل. وتوفر هذه الابتكارات الإضافية فهماً أكثر دقة لأداء نماذج الراديوميكس وتقدم توجيهاً أوضح لتطوير النماذج المستقبلية والترجمة السريرية.

يتفق الأداء الأعلى والأكثر اتساقاً الملاحظ في النماذج التي تضمنت المتغيرات السريرية في هذا التحليل التلوي مع الفيزيولوجيا المرضية الكامنة للغزو الوعائي الدقيق. يمثل الغزو الوعائي الدقيق انتشار الورم إلى الفروع الوريدية البابية الصغيرة عند حافة الورم، وهو ما يصاحبه غالباً خثرات ورمية مجهرية وتغيرات في التروية الكبدية المحلية. وتكون هذه التغييرات أكثر وضوحاً عند الواجهة الفاصلة بين الورم والكبد بدلاً من لب الورم، وهو ما يفسر سبب ارتباط سمات التصوير التي تعكس هذه المنطقة بشكل متكرر بالغزو الوعائي الدقيق (MVI). على سبيل المثال، ارتبط التعزيز الشرياني حول الورم ونقص الكثافة في المرحلة الكبدية الصفراوية بانخفاض التدفق الوريدي البابي وفرط التروية الشريانية التعويضية الناتج عن الانسداد الوعائي المجهري، بينما تعكس حواف الورم غير المنتظمة أو غير الملساء أنماط نمو ارتشاحية تمتد إلى ما وراء حدود الورم الظاهرة. ويتيح التصوير الكمي التوصيف المنهجي للقوام وكثافة الإشارة داخل الورم وحوله، مما يعكس الاختلافات الكامنة في الكثافة الخلوية، والنخر، والبنية الوعائية الدقيقة.

تشير هذه النتائج إلى أن سمات التصوير وحدها غير كافية للتوصيف الدقيق لمخاطر الغزو الوعائي الدقيق. ومن خلال الدراسات المشمولة، أظهرت النماذج المعتمدة على الراديوميكس فقط تباينًا ملحوظًا وأداءً تمييزيًا أقل قليلاً مقارنة بالنماذج السريرية الراديوميكية. ويرجع ذلك على الأرجح إلى حقيقة أن الغزو الوعائي الدقيق لا يتحدد فقط من خلال خصائص التصوير الموضعية، بل يتأثر أيضًا ببيولوجيا الورم على المستوى الجهازى. وتعد العوامل السريرية، مثل ارتفاع مستوى alpha-fetoprotein، وكبر حجم الورم، وضعف وظائف الكبد، مؤشرات مثبتة على عدوانية الورم، وقد ارتبطت باستمرار بالغزو الوعائي والنكس المبكر. فالأورام الأكبر حجمًا تكون أكثر عرضة لغزو الأوعية الدموية الدقيقة المجاورة، بينما يرتبط ارتفاع AFP بضعف التمايز والأنماط الظاهرية الأكثر عدوانية. لذا، فإن دمج هذه المتغيرات مع سمات التصوير يوفر معلومات تكميلية، حيث يجمع بين الأدلة الموضعية للغزو المجهري والمؤشرات الأوسع لسلوك الورم. وينعكس ذلك في التحليل الحالي، حيث لم تحقق النماذج السريرية الراديوميكية قيم AUC مجمعة أعلى فحسب، بل أظهرت أيضًا تباينًا أقل بشكل ملحوظ، مما يشير إلى استقرار أكبر عبر إعدادات الدراسات المختلفة.

تكمن الأساسات الميكانيكية للقيمة التنبؤية للميزات الراديومية المحيطة بالورم في التغيرات الفيزيولوجية المرضية المرتبطة بالغزو الوعائي الدقيق (MVI) عند الواجهة بين الورم والكبد. يتضمن الغزو الوعائي الدقيق وجود صمات من الخلايا الورمية داخل فروع الوريد البابي المجاورة لحافة الورم، مما يؤدي إلى انسداد جزئي أو كامل في الوريدات البابية الصغيرة. ينتج عن هذا الانسداد انخفاض في التدفق الوريدي البابي إلى نسيج الكبد المحيط بالورم، مع حدوث فرط تروية شريانية تعويضية، وهي ظاهرة تظهر في التصوير على شكل تعزيز شرياني محيط بالورم أو عدم تجانس في التروية. بالإضافة إلى ذلك، تحفز الخثرات الورمية المجهرية استجابات التهابية محلية وتغير البنية المجهرية للأنسجة، وهو ما يمكن رصده عبر ميزات النسيج الراديومية التي تعكس التغيرات في الكثافة الخلوية، والنخر، وكثافة الأوعية الدقيقة. وقد أثبتت الدراسات الباثولوجية أن هذه التغيرات المحيطة بالورم تمتد إلى ما وراء الحدود العيانية للورم، مما يوفر مبرراً بيولوجياً لدمج المناطق المحيطة بالورم ذات الهوامش الشعاعية المتفاوتة في النماذج الراديومية. وبالتالي، فإن الارتباط الثابت بين ميزات التصوير المحيطة بالورم والغزو الوعائي الدقيق (MVI) في الدراسات المشمولة يستند إلى هذه التغيرات الوعائية والبنيوية المجهرية الأساسية، مما يمنح النتائج التصويرية الكمية مصداقية بيولوجية.

كما يتوافق الأداء الأعلى قليلاً الملحوظ في النماذج القائمة على التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) مع الاختلافات المعروفة في قدرات التصوير. يتيح التصوير بالرنين المغناطيسي تقييماً متعدد المعايير، مثل الانتشار، والتروية، وامتصاص التباين النوعي للخلايا الكبدية، والتي ترتبط بتمايز الورم والغزو الوعائي45. كما يمكن اكتشاف نقص الكثافة في المرحلة الصفراوية الكبدية وتغيرات الإشارة حول الورم بسهولة أكبر عن طريق التصوير بالرنين المغناطيسي. وتعكس هذه الميزات ضعف وظائف الخلايا الكبدية وتغير التروية المرتبط بالانتشار المجهري للورم. أما التصوير المقطعي المحوسب (CT) فيعتمد بشكل أساسي على أنماط تعزيز التباين، وهو أقل حساسية لهذه التغيرات؛ وهو ما قد يفسر التباين الأكبر الملحوظ في النماذج القائمة على التصوير المقطعي المحوسب.

ومن الجدير بالذكر أن هذه المراجعة ركزت على الراديوميكس (radiomics) القائم على الأشعة المقطعية (CT) والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، حيث كانت هذه هي الوسائل السائدة في الدراسات المنشورة. ومع ذلك، قد توفر الراديوميكس القائمة على التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني/الأشعة المقطعية (PET/CT) قيمة تكميلية للتنبؤ بالغزو الوعائي الدقيق (MVI) من خلال توصيف عملية التمثيل الغذائي للورم، ونقص الأكسجة، وعدم التجانس البيولوجي، وهي سمات لا يمكن رصدها من خلال التصوير التشريحي أو الوظيفي بالرنين المغناطيسي وحده. وتشير الأدلة الناشئة إلى أن المعلمات الأيضية مثل SUVmax والميزات النسيجية من PET قد ترتبط بشراسة الورم والغزو الوعائي. وبالرغم من ذلك، تظل قاعدة الأدلة الخاصة بالراديوميكس القائمة على PET/CT في التنبؤ بـ MVI محدودة مقارنة بالأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي، وهذا المجال يستوجب مزيداً من البحث في الدراسات المستقبلية. ولهذه النتائج تداعيات على الممارسة السريرية، لا سيما في التقييم قبل الجراحي لسرطان الخلايا الكبدية. ولا يزال التحديد المسبق للجراحة للغزو الوعائي الدقيق أمراً صعباً، وهو ما يؤثر على اختيار الاستئصال، أو الزراعة، أو العلاج الموضعي الإقليمي. ومن شأن نماذج التصوير الكمي التي تدمج المتغيرات السريرية أن تحسن من تصنيف المخاطر بما يتجاوز التصوير الروتيني والمؤشرات المصلية. وقد يدعم التنبؤ بوجود خطر عالٍ اعتماد هوامش استئصال أوسع أو مراقبة أدق بعد الجراحة للمرضى المرشحين للاستئصال. وبالمثل، قد يكون تحسين تصنيف المخاطر مفيداً في قرارات الاختيار والإدراج في قوائم الانتظار، خاصة في الحالات الحدية للمرشحين لزراعة الكبد.

من المهم ملاحظة أنه بينما كان أداء التمييز (AUC) هو التركيز الأساسي لهذا التحليل التلوي، فإن المعايرة والمنفعة السريرية ضروريان بالقدر نفسه للتطبيق في العالم الحقيقي. وتقوم مقاييس المعايرة — مثل اختبار Hosmer-Lemeshow ومخططات المعايرة — بتقييم الاتفاق بين المخاطر المتوقعة والملاحظة، وهي ضرورية لاتخاذ قرارات سريرية مدروسة. كما يقيّم تحليل منحنى القرار المنفعة الصافية لاستخدام نموذج ما عبر عتبات مخاطر مختلفة، وهو أمر ذو صلة مباشرة بالممارسة السريرية. ومع ذلك، ومن بين الدراسات المشمولة، أبلغت أقلية فقط عن مقاييس المعايرة أو تحليل منحنى القرار، مما يمثل فجوة معرفية كبيرة. لذا، يجب أن تعطي الدراسات المستقبلية الأولوية للإبلاغ عن هذه المقاييس لتسهيل الترجمة السريرية وضمان أن تكون تنبؤات النماذج دقيقة وقابلة للتطبيق في آن واحد.

على الرغم من الأداء الواعد الملحوظ، فإن هذه النماذج ليست جاهزة بعد للاستخدام السريري الروتيني. فقد كانت معظم الدراسات استرجاعية وأجريت في مراكز واحدة، مع وجود تباين كبير في بروتوكولات التصوير، وطرق التجزئة، وتطوير النماذج. كما كان التحقق الخارجي محدوداً، وعندما تم إجراؤه، كانت مجموعات التحقق غالباً صغيرة أو مشتقة من مجتمعات متشابهة. وقليل من الدراسات هي التي قيمت المعايرة، أو الفائدة السريرية، أو تأثير استخدام النموذج على قرارات العلاج. وتكتسب هذه القيود أهمية في الممارسة العملية، حيث تتطلب القرارات المتعلقة بهوامش الاستئصال، والأهلية للزرع، وكثافة المراقبة تقديرات مخاطر موثوقة وقابلة للتعميم. بالإضافة إلى ذلك، فإن التباين في الحصول على الصور ومعالجتها عبر المراكز قد يؤثر على أداء النموذج وقابلية تكرار النتائج، مما يحد بشكل أكبر من الانتقال إلى الرعاية الروتينية. وفي الوقت الحالي، يجب اعتبار هذه النماذج أدوات مساعدة للتقييم السريري والتصويري الراسخ بدلاً من كونها أدوات قائمة بذاتها. وينبغي أن تركز الأعمال المستقبلية على التحقق الاستباقي متعدد المراكز، وتوحيد طرق التصوير والتحليل، وتقييم الفائدة السريرية، بما في ذلك ما إذا كان استخدام هذه النماذج يحسن من عملية اتخاذ القرار ونتائج المرضى.

تتضمن هذه الدراسة عدة قيود. أولاً، كان التوزيع الجغرافي منحازاً بشكل كبير، حيث أُجريت 23 من أصل 26 دراسة (88.5%) في الصين و3 دراسات فقط من مناطق أوروبية، مما يحد بشكل كبير من إمكانية تعميم النتائج على مجموعات سكانية عالمية مصابة بسرطان الخلايا الكبدية (HCC)، نظراً للاختلافات المسببة للمرض بين شرق آسيا (المرتبط بالتهاب الكبد الفيروسي) والغرب (المرتبط بالأيض)، كما تعذر إجراء تحليل دقيق للمجموعات الفرعية حسب المنطقة لأن المجموعة الغربية لم تستوفِ الحد الأدنى المطلوب لحجم العينة (≥10 دراسات). ثانياً، لم تتوفر بيانات جداول الاقتران 2 × 2 الكاملة لعدة دراسات، كما تباينت تعريفات العتبات بشكل ملحوظ؛ وبناءً على ذلك، ركز التوليف الكمي الأساسي على المساحة تحت المنحنى (AUC) بدلاً من مقاييس دقة التشخيص المجمعة المعتمدة على العتبة (كما هو موضح في الملخص)، ولم يكن من الممكن إجراء تحليل تالٍ شامل لهذه المقاييس عبر جميع الدراسات الـ 26 المشمولة. ويرجع ذلك إلى حذف عدة دراسات لجداول الاقتران الكاملة، والأهم من ذلك، وجود تباين كبير في تعريفات العتبات عبر الدراسات، مما يجعل أي تجميع غير معدل لهذه المقاييس غير موثوق منهجياً دون مراعاة تأثيرات العتبة. ثالثاً، تعذر إجراء تحليلات إضافية للمجموعات الفرعية مقسمة حسب قطر الورم، أو نوع مادة التباين، أو عرض الحافة حول الورم، أو نوع المصنف، وذلك بسبب عدم اتساق التقارير وعدم كفاية أحجام العينات عبر المجموعات الفرعية (دراسة واحدة إلى 3 دراسات فقط لكل نوع مصنف)، مما حد من القدرة على استكشاف مصادر التباين الكبير بين الدراسات (I2= 77%). رابعاً، لم يتمكن المؤلفون من فحص العلاقة بين الجودة المنهجية وأداء النموذج كمياً من خلال الانحدار التالٍ، حيث لم تكن درجات METRICS متاحة بتنسيق مناسب لجميع الدراسات، كما أن تعيين فئة ملخصة واحدة وفقاً لـ QUADAS-2 هو أمر ذاتي بطبيعته، وسيكون الانحدار التالٍ مع 26 دراسة فقط ومتغيرات متعددة ضعيف القوة وعرضة للإفراط في التناسب. خامساً، كانت معظم الدراسات المشمولة دراسات استرجاعية أجريت في مركز واحد وبأحجام عينات صغيرة نسبياً، وتم الإبلاغ عن التحقق الخارجي في 9 دراسات فقط من أصل 26، حيث اشتُقت معظم مجموعات التحقق من إعدادات مؤسسية مماثلة، مما يحد من إمكانية التعميم. وقد يؤثر التباين في بروتوكولات التصوير، ومسارات استخراج الميزات، ونهج تطوير النماذج على قابلية التكرار بشكل أكبر. سادساً، كان الإبلاغ عن الأداء التشخيصي غير متسق، حيث أغفلت بعض الدراسات بيانات الاقتران الكاملة، أو فترات الثقة لـ AUCs، أو مقاييس المعايرة، أو تحليل منحنى القرار — وكلها ضرورية لتقييم القابلية للتطبيق في العالم الحقيقي — مما يمثل فجوة معرفية كبيرة. ورغم هذه القيود، فإن الاتجاه المتسق للتأثير عبر جميع الدراسات المشمولة، حيث أظهرت النماذج القائمة على الراديوميكس أداءً تشخيصياً جيداً (AUC مجمعة 0.85، وفترة ثقة 95% تتراوح بين 0.82–0.88)، يدعم قوة النتائج الرئيسية؛ كما أن الأداء الأعلى والأكثر اتساقاً لنماذج الراديوميكس السريرية مقارنة بنماذج الراديوميكس وحدها، إلى جانب الـ AUC المجمعة الأعلى الملاحظة للنماذج القائمة على MRI مقارنة بالنماذج القائمة على CT، يوفر رؤى ذات أهمية سريرية لتوجيه تطوير النماذج المستقبلية. ومع ذلك، فإن هذه القيود تؤكد الحاجة إلى دراسات تحقق مستقبلية ومتعددة المراكز مع بروتوكولات تصوير موحدة، وإبلاغ كامل لمقاييس الأداء التشخيصي، وتقييم منهجي للمعايرة والمنفعة السريرية قبل أن يتم تحويل هذه النماذج إلى الممارسة السريرية الروتينية.

الإفصاحات

لا يوجد لدى المؤلفين أي تضارب في المصالح. تم استخدام أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي أثناء تصحيح المسودات للتحرير اللغوي، والتحقق من الاتساق، وتنسيق الأشكال. لم يتم توليد أي بيانات دراسة جديدة، وقد تمت مراجعة جميع القرارات العلمية والتصحيحات والمحتوى النهائي والموافقة عليها من قبل المؤلفين، الذين يتحملون المسؤولية الكاملة عن المقال.

شكر وتقدير

تم دعم هذه الدراسة من قبل برنامج بكين للتميز في البحوث (BRWEP؛ رقم BRWEP2024W032240102). 

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
مكتبة كوكرين (Cochrane Library)ويليhttps://www.cochranelibrary.com/
مكتبة كوكرينوايليhttps://www.cochranelibrary.com/
إمبيس (Embase)إلزيفيرhttps://www.embase.com/
إمبيس (Embase)إلزيفيرhttps://www.embase.com/
حزمة meta في لغة Rشبكة CRANhttps://cran.r-project.org/package=meta
حزمة meta في لغة Rشبكة أرشيف R الشاملة (CRAN)https://cran.r-project.org/package=meta
حزمة metafor في لغة RCRANhttps://cran.r-project.org/package=metafor
حزمة metafor في لغة RCRANhttps://cran.r-project.org/package=metafor
مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel)شركة مايكروسوفت (Microsoft Corporation)https://www.microsoft.com/microsoft-365/excel
مايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel)شركة مايكروسوفت (Microsoft Corporation)https://www.microsoft.com/microsoft-365/excel
نموذج مخطط تدفق PRISMA 2020مجموعة PRISMAhttp://www.prisma-statement.org/
برنامج Mplus (في حال استخدامه)نموذج إحصائيhttps://www.statmodel.com/
PubMed (MEDLINE)المكتبة الوطنية للطبhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
نموذج مخطط تدفق PRISMA 2020مجموعة PRISMAhttp://www.prisma-statement.org/
أداة QUADAS-2كوكرينhttps://www.quadas.org/
PubMed (MEDLINE)المكتبة الوطنية للطبhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
برنامج R (الإصدار 4.4.1)مؤسسة R للحوسبة الإحصائيةhttps://www.r-project.org/
أداة QUADAS-2كوكرينhttps://www.quadas.org/
ريانمعهد قطر لبحوث الحوسبةhttps://www.rayyan.ai/
برنامج R (الإصدار 4.4.1)مؤسسة R للحوسبة الإحصائيةhttps://www.r-project.org/
شبكة العلوم (Web of Science)كلاريفيتhttps://www.webofscience.com/
ريانمعهد قطر لبحوث الحوسبةhttps://www.rayyan.ai/
شبكة العلوم (Web of Science)كلاريفيت (Clarivate)https://www.webofscience.com/

المراجع

  1. Villanueva A. Hepatocellular Carcinoma. N Engl J Med. 2019;380(15):1450-1462.
  2. Mazzaferro V, et al. Predicting survival after liver transplantation in patients with hepatocellular carcinoma beyond the Milan criteria: a retrospective, exploratory analysis. The lancet oncology. 2009;10(1):35-43.
  3. Lee S, et al. Effect of microvascular invasion risk on early recurrence of hepatocellular carcinoma after surgery and radiofrequency ablation. Annals of surgery. 2021;273(3):564-571.
  4. Tabrizian P, et al. Recurrence of hepatocellular cancer after resection: patterns, treatments, and prognosis. Ann Surg. 2015;261(5):947-955.
  5. McHugh PP, et al. Alpha-fetoprotein and tumour size are associated with microvascular invasion in explanted livers of patients undergoing transplantation with hepatocellular carcinoma. HPB. 2010;12(1):56-61.
  6. Renzulli M, et al. Can Current Preoperative Imaging Be Used to Detect Microvascular Invasion of Hepatocellular Carcinoma? Radiology. 2016;279(2):432-442.
  7. Luo WL, et al. Impact of Middle Hepatic Vein Resection During Hemihepatectomy on Surgical Outcomes and Long-Term Prognosis in Hepatocellular Carcinoma: A Retrospective Study. Journal of hepatocellular carcinoma. 2025;12:2681-2692.
  8. Li J, et al. Prognostic value of lymphatic vessel density in the capsule of early-stage hepatocellular carcinoma: implications for postoperative recurrence risk. Frontiers in immunology. 2026;17:1714314.
  9. Hanif H, et al. Update on the applications and limitations of alpha-fetoprotein for hepatocellular carcinoma. World J Gastroenterol. 2022;28(2):216-229.
  10. Turshudzhyan A, et al. Persistently Rising Alpha-fetoprotein in the Diagnosis of Hepatocellular Carcinoma: A Review. J Clin Transl Hepatol. 2022;10(1):159-163.
  11. Lee S, et al. Preoperative gadoxetic acid–enhanced MRI for predicting microvascular invasion in patients with single hepatocellular carcinoma. Journal of hepatology. 2017;67(3):526-534.
  12. Barry N, et al. Evaluating the impact of the Radiomics Quality Score: a systematic review and meta-analysis. European Radiology. 2025;35(3):1701-1713.
  13. Kocak B, et al. Quality of radiomics research: comprehensive analysis of 1574 unique publications from 89 reviews. European Radiology. 2025;35(4):1980-1992.
  14. Wang Q, et al. Radiomics models for preoperative prediction of the histopathological grade of hepatocellular carcinoma: A systematic review and radiomics quality score assessment. European Journal of Radiology. 2023;166.
  15. Whiting PF, et al. QUADAS-2: a revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies. Ann Intern Med. 2011;155(8):529-536.
  16. Kocak B, et al. METhodological RadiomICs Score (METRICS): a quality scoring tool for radiomics research endorsed by EuSoMII. Insights Imaging. 2024;15(1):8.
  17. Hanley JA, et al. A method of comparing the areas under receiver operating characteristic curves derived from the same cases. Radiology. 1983;148(3):839-843.
  18. Cannella R, et al. Performances and variability of CT radiomics for the prediction of microvascular invasion and survival in patients with HCC: a matter of chance or standardisation? Eur Radiol. 2023;33(11):7618-7628.
  19. Famularo S, et al. Preoperative detection of hepatocellular carcinoma's microvascular invasion on CT-scan by machine learning and radiomics: A preliminary analysis. Eur J Surg Oncol. 2025;51(1):108274.
  20. Feng B, et al. The Value of LI-RADS and Radiomic Features from MRI for Predicting Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma within 5 cm. Acad Radiol. 2024;31(6):2381-2390.
  21. Feng ST, et al. Preoperative prediction of microvascular invasion in hepatocellular cancer: a radiomics model using Gd-EOB-DTPA-enhanced MRI. Eur Radiol. 2019;29(9):4648-4659.
  22. Geng Z, et al. Prediction of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma patients with MRI radiomics based on susceptibility weighted imaging and T2-weighted imaging. Radiol Med. 2024;129(8):1130-1142.
  23. Jian W, et al. Predicting microvascular invasion in solitary hepatocellular carcinoma: a multi-center study integrating clinical, MRI assessments, and radiomics indicators. Front Oncol. 2025;15:1511260.
  24. Li J, et al. A clinical study exploring the prediction of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma through the use of combined enhanced CT and MRI radiomics. PLoS One. 2025;20(1):e0318232.
  25. Liu HF, et al. A nomogram model integrating LI-RADS features and radiomics based on contrast-enhanced magnetic resonance imaging for predicting microvascular invasion in hepatocellular carcinoma falling the Milan criteria. Transl Oncol. 2023;27:101597.
  26. Liu J, et al. Development of a magnetic resonance imaging-derived radiomics model to predict microvascular invasion in patients with hepatocellular carcinoma. Quant Imaging Med Surg. 2023;13(6):3948-3961.
  27. Liu WM, et al. Radiomics of Preoperative Multi-Sequence Magnetic Resonance Imaging Can Improve the Predictive Performance of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma. World J Oncol. 2024;15(1):58-71.
  28. Liu Y, et al. Clinical prediction of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma using an MRI-based graph convolutional network model integrated with nomogram. Br J Radiol. 2024;97(1157):938-946.
  29. Ni M, et al. Radiomics models for diagnosing microvascular invasion in hepatocellular carcinoma: which model is the best model? Cancer Imaging. 2019;19(1):60.
  30. Renzulli M, et al. Automatically Extracted Machine Learning Features from Preoperative CT to Early Predict Microvascular Invasion in HCC: The Role of the Zone of Transition (ZOT). Cancers (Basel). 2022;14(7).
  31. Song D, et al. Using deep learning to predict microvascular invasion in hepatocellular carcinoma based on dynamic contrast-enhanced MRI combined with clinical parameters. J Cancer Res Clin Oncol. 2021;147(12):3757-67.
  32. Tian Y, et al. Preoperative Evaluation of Gd-EOB-DTPA-Enhanced MRI Radiomics-Based Nomogram in Small Solitary Hepatocellular Carcinoma (≤3 cm) With Microvascular Invasion: A Two-Center Study. J Magn Reson Imaging. 2022;56(5):1459-72.
  33. Wang L, et al. A Nomogram of Magnetic Resonance Imaging for Preoperative Assessment of Microvascular Invasion and Prognosis of Hepatocellular Carcinoma. Dig Dis Sci. 2023;68(12):4521-35.
  34. Xia TY, et al. Predicting Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma Using CT-based Radiomics Model. Radiology. 2023;307(4):e222729.
  35. Xu X, et al. Radiomic analysis of contrast-enhanced CT predicts microvascular invasion and outcome in hepatocellular carcinoma. J Hepatol. 2019;70(6):1133-44.
  36. Yang Y, et al. Deep learning radiomics based on contrast enhanced computed tomography predicts microvascular invasion and survival outcome in early stage hepatocellular carcinoma. Eur J Surg Oncol. 2022;48(5):1068-77.
  37. Yu H, et al. MRI-based 2.5D deep learning and radiomics effectively predicted microvascular invasion and Ki-67 expression in hepatocellular carcinoma. PLoS One. 2025;20(11):e0336579.
  38. Zeng J, et al. Multiparametric dual-energy computed tomography radiomics for predicting microvascular invasion in hepatocellular carcinoma. BMC Med Imaging. 2025;25(1):520.
  39. Zhang K, et al. Radiomics nomogram for the prediction of microvascular invasion of HCC and patients' benefit from postoperative adjuvant TACE: a multi-center study. Eur Radiol. 2023;33(12):8936-47.
  40. Zhang R, et al. Dynamic radiomics based on contrast-enhanced MRI for predicting microvascular invasion in hepatocellular carcinoma. BMC Med Imaging. 2024;24(1):80.
  41. Zhang Z, et al. Radiomics-Based Prediction of Microvascular Invasion Grade in Nodular Hepatocellular Carcinoma Using Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging. J Hepatocell Carcinoma. 2024;11:1185-92.
  42. Zheng R, Zhang X, Liu B, Zhang Y, Shen H, Xie X, et al. Comparison of non-radiomics imaging features and radiomics models based on contrast-enhanced ultrasound and Gd-EOB-DTPA-enhanced MRI for predicting microvascular invasion in hepatocellular carcinoma within 5 cm. Eur Radiol. 2023;33(9):6462-72.
  43. Zhou Z, et al. Prediction of preoperative microvascular invasion by dynamic radiomic analysis based on contrast-enhanced computed tomography. Abdom Radiol (NY). 2024;49(2):611-24.
  44. Zhou HY, et al. A Systematic Review and Meta-Analysis of MRI Radiomics for Predicting Microvascular Invasion in Patients with Hepatocellular Carcinoma. Current Medical Imaging. 2024;20:e15734056256824.
  45. Gou J, et al. The Diagnostic Accuracy Between Radiomics Model and Non-radiomics Model for Preoperative of Microvascular Invasion of Solitary Hepatocellular Carcinoma: A Systematic Review and Meta-analysis. Academic Radiology. 2024 Nov;31(11):4419-4433.
  46. Bodard S, et al. Performance of radiomics in microvascular invasion risk stratification and prognostic assessment in hepatocellular carcinoma: a meta-analysis. Cancers (Basel). 2023 Jan 25;15(3):743.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

نماذج الراديوميكسالتنبؤ قبل الجراحةتباين الورمالأداء التشخيصيراديوميكس الأشعة المقطعيةراديوميكس التصوير بالرنين المغناطيسينماذج الراديوميكس السريرية
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.