药物性肝损伤严重危害人类健康，约20%的患者会进展至药物性肝损伤的慢性化，表现为反复持续的肝脏炎症，严重者会持续进展至肝纤维化，严重损伤患者的生命健康和生活质量，但目前仍缺少有效预测药物性肝损伤慢性化的工具。越来越多的证据证明，影像组学可应用于多种肝脏疾病的诊断分期，包括肝脏肿瘤及弥漫性肝病（如肝纤维化）的诊断分期。但是，目前影像组学尚未应用于药物性肝损伤的慢性化预测。
2023年5月，上海交通大学项晓刚，李若坤，谢青共同通讯在Hepatology International在线发表题为“Clinic-radiomics model using liver magnetic resonance imaging helps predict chronicity of drug-induced liver injury“的研究论文。在该研究中，基于药物性肝损伤患者的肝脏MRI影像，共纳入168位接受过肝脏磁共振增强成像的DILI患者。DILI的诊断依据于RUCAM评分量表。进展至慢性化或恢复的DILI患者被随机以7:3的比例划分为训练队列和验证队列。团队在训练队列中，使用最小绝对收缩和选择算子回归分析筛选恢复患者和慢性化患者之间的主要影像组学差异特征，之后通过支持向量机方法建立一个Rad评分。最后，使用logistic回归分析建立一个综合了临床特征和Rad评分的预测模型并基于此建立一个便于临床使用的列线图，即临床-影像组学模型。同时在验证队列中对该模型的预测性能以及患者临床获益进行验证评估。在提取的1672种影像组学特征中，共筛选出28种特征用于建立Rad评分。Rad评分以及胆汁淤积型/混合型肝损伤被鉴定为DILI患者慢性化的独立危险因素。结果显示，临床-影像组学模型综合了Rad评分和患者肝损伤类型信息，可以有效预测DILI患者的慢性化结局(受试者工作曲线下面积，Area under the receiver operating characteristic curve，AUROC: 0.89，95%可信区间：0.87-0.92)并且具有较好的校准性能和患者临床获益，同时在验证队列中进行了验证(AUROC: 0.88, 95%可信区间: 0.83–0.91)。
总之，该研究建立了具有良好性能的早期预测药物性肝损伤患者的慢性化的无创性工具，为药物性肝损伤患者的临床管理提供了新工具，并揭示了影像组学在药物性肝损伤领域中的巨大潜力。
摘译自FU H, SHEN Z, LAI R, et al. Clinic-radiomics model using liver magnetic resonance imaging helps predict chronicity of drug-induced liver injury[J]. Hepatol Int, 2023, 17(6): 1626-1636. DOI: 10.1007/s12072-023-10539-4.
(瑞金医院放射科 沈哲涵 李若坤 报道)
