作者：李海明，郭勤浩，陆静，
目前，卵巢癌的主要治疗方式为肿瘤细胞减灭术+术后基于铂类药物的化疗+维持治疗。卵巢癌减瘤手术主要包括初始的肿瘤细胞减灭术（primary debulking surgery，PDS）和间歇性肿瘤细胞减灭术（interval debulking surgery，IDS），其目标均为实现最优的肿瘤细胞减灭，即完全切除所有肉眼可见的病灶（R0切除），帮助患者实现最大的生存获益。
最近一项关于晚期卵巢癌手术治疗选择的前瞻性多中心随机对照临床试验的研究结果显示，对晚期卵巢癌患者实施最大限度的PDS且能实现R0切除的患者具有最优的预后。这项研究的设计考虑了严格的中心选择与手术质控，显著提升了R0切除率与术后安全性，提示PDS应为经术前评估后可能实现完全切除且能耐受手术的晚期卵巢癌患者的标准治疗。因此，在临床实践中，如何精准评估晚期卵巢癌的可切除性至关重要。
虽然目前已有多种不同的术前影像学评估方法和手段，但各具优缺点且缺乏统一的评估标准。术前影像学评估可明确疾病范围并促进多学科之间治疗计划的制订，包括评估PDS的可行性、判断是否需要其他外科专业术中支持、估计手术时间以及无法进行PDS时指导活检等。根据美国国家综合癌症网络（National Comprehensive Cancer Network，NCCN）及欧洲
1. 本领域发展史
卵巢癌治疗的基石取决于手术质量，而手术质量的核心评估指标是术后达到肉眼无残留病灶。多项高级别循证医学证据表明，实现R0切除的患者能够获得最大的生存获益，提示如何精准实现R0切除是提升患者预后的关键所在。达到R0切除常可通过PDS或新辅助化疗后行IDS两种方式来实现。如术前评估认为患者预期手术能达到R0切除，则推荐行PDS，否则建议行新辅助化疗+IDS，因此术前精准的可切除性评估尤为重要。
以复旦大学附属肿瘤医院的术前评估经验为例，2015年我院肿瘤妇科开始推进术前影像学评估机制，最初采用两阶梯的术前评估模式，首先对初诊卵巢癌患者进行影像学评分（基于上
当时的“二阶梯”术前评估模式，极大地提高了本中心卵巢癌患者的R0切除率，从2005—2013年的31%提升至2015—2017年的57.8%。然而，当时术前评估模式中，单独影像学评分的可靠性较低，其受试者工作特征曲线的曲线下面积（area under curve，AUC）仅为0.548，并显著低于术中的腹膜癌指数（peritoneal cancer index，PCI）评分及Fagotti评分。
鉴于“二阶梯”评估模式的局限性，2018年开始，我院采用的影像学评估工具由上腹部增强CT更改为全腹部弥散加权磁共振成像（diffusion weighted MRI，DW-MRI），希望借助MRI的优势进一步提升术前影像学评估的准确度。通过多学科团队的努力，目前依赖DW-MRI的术前评估模型AUC已提升至0.742，R0切除率也进一步提升至75.5%，并且认为DW-MRI影像评分为0~5分的患者均能直接手术。
为了满足日益增长的临床评估需求，从2023年开始我们也在尝试不断改良术前评估模型，并且最终提出的基于DW-MRI的改良MSKCC标准发表在妇产科权威期刊《美国妇产科杂志》上，新模型的AUC在内部和外部验证数据集均在0.80以上。这一模型的关键创新在于从放射科医师的视角考量病灶的形态学特征，制订了4分制的肿瘤生长方式评估（0分：无病灶；1分：孤立病灶；2分：病灶融合成片；3分：病灶浸润或累及周围脏器组织），也将膈肌和肠系膜两个部位的病灶纳入4分制评估。
前述的术前影像评估模型更强调和关注特定解剖部位转移灶与可切除性之间的相关性。除此之外，PCI评分也是常用来描述腹膜转移癌负荷的重要评价指标，最早由Jacquet和SugarBaker提出，并将腹膜和腹膜内器官分为13个区域评估
2. 国内外研究现状
放射影像学在卵巢癌患者腹膜转移的检测、可切除性评估、治疗反应监测和随访中均发挥着关键作用。影像学不仅能够正确地识别原发肿瘤、淋巴结转移、腹膜转移及其他远处转移，还可以检测与疾病相关的潜在并发症，如肾积水或
目前，临床上主要通过两种方式来评估卵巢癌的手术可切除性。一种是基于影像学（CT/MRI）征象的评分标准，具有操作简便、易获取、无创性和费用低的优势，缺点包括① 过于依赖影像科医师的经验；② 缺乏统一的评价标准，可重复性较低；③ 更倾向于发现不能切除的病灶，往往低估疾病的播散范围。
另一种为基于诊断性腹腔镜的微创评价标准，具有以下优势：① 能够客观地评价腹盆腔转移灶分布情况，准确度相对较高；② 对于无法实现满意减瘤的患者，避免不必要的开腹手术；③ 相比开腹探查，具有创伤小、恢复快和不推迟患者进行新辅助化疗时间的优点；④ 能够获得组织样本进行组织学精准诊断及分子生物学检测；同时具有费用高、有创操作、部分解剖部位无法满意暴露和进一步播散转移等风险和局限性。综上，尽管不同影像学检查方法在术前评估方面的表现各不相同，但与诊断性腹腔镜相比，能够以更低侵入性和更低成本实现初始的术前评估。
影像学评估时结合各中心的诊治需求，推荐使用结构化报告模版。尤其关注影像学的潜在不可切除标准，出现以下影像学特征时常提示实现满意减瘤手术的可能性较低（满意减瘤的标准为手术后无肉眼残留病灶）：① 膈肌弥漫性转移或肝实质浸润；② 肠系膜根部浸润或胃/十二指肠韧带受侵；③ 小肠浆膜面受累范围较广（≥2处，剩余肠管长度小于1.5 m或肠管固定成角）；④ 腹膜后淋巴结融合或包绕邻近血管；⑤ 广泛胸膜转移。上述可能妨碍最佳肿瘤细胞减灭术的疾病部位标准可能因为中心的不同而有一定差异，这在一定程度上取决于外科手术医师的专业技能、患者的身体状态、手术并发症及重症监护设施。建议影像学报告中应特别注意这些部位，为多学科团队提供更为完整和清晰的信息，为作出精准决策提供依据。
当前影像学评估模式的挑战与争议：① 影像与术中评估的差异：约30%的患者术前影像学评估常会低估实际的肿瘤负荷，其原因可能与微转移灶无法识别及评估者经验等因素有关；② “可切除性”的标准不同，不同诊疗中心对“可切除”与“不可切除”的界定存在差异，往往需结合肿瘤妇科手术医师经验及经多学科诊疗团队讨论。
2.1 CT在卵巢癌术前评估中的应用现状
CT作为卵巢癌术前评估的首选方法及常规的手段，能够较好地显示肿瘤的转移范围、腹膜播散程度及淋巴结转移情况。研究显示，增强CT扫描在预测减瘤手术的可切除性方面常不够可靠，这主要归因于常规CT难以清晰地描绘小的转移灶，尤其是肠浆膜和肠系膜上的转移灶，也常由于无法准确检测膈上淋巴结病变，或难以有效地识别出肝门区、腹腔干周围及胰腺区域的转移灶。在一项meta分析中，CT对腹膜转移检测的灵敏度为68%，特异度为84%。然而，对于小于1 cm的小病灶，CT的灵敏度显著下降，尤其是当
Chua等的研究发现，无论大小如何，CT在腹盆腔区域识别出腹膜病变的准确度为51%~88%，而在小肠区域则为21%~25%。Koh等发现，对于小于5 mm的病灶，其灵敏度仅为11%。上述研究意味着CT并不是评估腹膜转移的准确工具，且这种低估可能导致高达40%的患者手术不成功或接受比预期更复杂的手术。目前国内使用最为广泛的术前评估模型是MSKCC标准，整合了3个临床指标和8个CT影像学标准，已作为一种无创的成像方法广泛用于术前评估晚期卵巢癌患者手术可切除性。然而，该评分模型的稳定性和泛化性尚待改善，整体AUC范围为0.548~0.7207。这主要是由于CT对于显示肝包膜/膈肌、小肠系膜和浆膜表面病变的分辨率有限，易导致病变漏诊。
尽管CT常常会低估腹膜转移的程度，也常无法可靠地评估手术关键部位和PCI的隐匿性疾病，限制了其在精准筛选肿瘤细胞减灭术患者方面的效果及应用前景。然而，CT因其广泛可用性和稳健性，是卵巢癌患者快速初步评估的首选方法，既可全面评估腹部病变及并发症，又能精准识别影响满意减瘤术的病灶特征，如严重的腹膜转移、远处转移、腹膜以外的播散性病变，这将会避免患者选择初始的肿瘤细胞减灭术。
2.2 MRI在卵巢癌术前评估中的应用现状
目前，越来越多的研究者使用MRI对卵巢癌腹膜转移进行精准评估，认为其是评估腹膜转移程度最准确的成像方式。在多项研究中，DW-MRI被证明在检测卵巢癌腹膜转移方面具有较高的灵敏度和特异度。尤其是DW-MRI在检测基于特定部位以及亚厘米病变的腹膜转移方面，其精准度优于CT和18F-FDG PET/CT，在评估膈肌、浆膜和肠系膜受累程度方面也更具优势，使得DW-MRI能够更好地评估潜在的手术关键病灶。
综上，DW-MRI在评估可能对手术具有关键性影响的上腹部病变累及范围方面显示出更高的准确度，包括门静脉后方区域、左右门静脉分支以外区域，十二指肠、胃、胰腺和腹腔干的受累情况，肠系膜根部区域的病变评估以及肠系膜上动脉主干的受累程度。此外，基于DW-MRI的PCI已被证明与手术PCI有最强的相关性。Feng等的一项研究发现，采用基于全腹部DW-MRI的MSKCC评分模型能够有效地实现卵巢癌术前评估，AUC达0.742。这意味着DW-MRI可以助力术前精准评估，实现初始治疗计划的个体化制订。近年来，也有学者采用全身DW-MRI技术术前评估卵巢癌，研究结果显示其在腹膜转移灶的检出方面具有更高的准确度，并显著优于CT。
为了进一步提升晚期卵巢癌术前评估的精准性，我们团队近期基于DW-MRI图像，聚焦于病灶的形态学特征或生长模式，构建新型的术前评估模型。首先，我们根据MRI图像上的形态学差异，将卵巢癌病灶分为肿块型和浸润型。研究显示融合MRI形态学特征、DW-PCI以及两个临床因素（糖类抗原125水平和腹水量）所构建的融合模型AUC高达0.863，可为无创预测晚期高级别浆液性卵巢癌（high-grade serous ovarian carcinoma，HGSOC）手术结局提供可靠、有价值的范式。
在这一研究的基础上，我们又开展了一项基于DW-MRI的改良术前评分无创预测晚期HGSOC可切除性的多中心研究，该研究的主要创新点在于：① 在原始MSKCC模型的基础上将膈肌/肝包膜转移和肠系膜转移纳入评分构建改良新模型；② 将不同部位转移灶的MRI形态学特征（肿块型或浸润型）纳入分析。
研究结果显示，基于DW-MRI的改良新模型较原始MSKCC模型可显著提升预测手术可切除性的准确度，AUC高达0.80以上。当改良模型评分为0~2，3~4，5~6，7~10和≥11分时，预测满意减瘤的可能性分别为90.3%、66.7%、53.3%、11.8%和0。虽然，我们在基于DW-MRI的卵巢癌术前评估方面取得了初步的研究结果，但其临床推广价值仍需在前瞻性、多中心及大样本的临床研究中进一步证实。
尽管DW-MRI在卵巢癌术前评估中具有其独特的优势，相关的研究也越来越多，但我们也要客观地认识其存在的局限性。国内外不少学者认为MRI扫描相较于CT来说，整体可用性仍相对较低，部分患者具有MRI检查禁忌证，图像扫描时间较长，需要具有良好专业背景的影像科医师来评估和解读。因此，建议不同的中心可根据具体的临床需求选择适合的影像学评估方法。
2.3 PET在卵巢癌术前评估中的应用现状
PET/CT作为晚期卵巢癌术前评估的重要补充方法，显示出良好的灵敏度和特异度，研究显示，18F-FDG PET/CT在卵巢癌原发灶及转移灶中的诊断价值明显高于CT、MRI，总体的灵敏度为93.9%，特异度为93.8%。但其在肠系膜、肠道浆膜浸润病灶中的诊断价值有限，灵敏度仅为56%、44%。本中心前期详细探讨了18F-FDG PET/CT在晚期卵巢癌转移病灶中的诊断价值，并与术中情况进行对比。结果显示，其诊断腹盆腔病灶总的准确度为78.5%，但仍然低估了腹盆腔的肿瘤负荷，进一步分析其对不同区域腹膜病灶的诊断效能，结果发现受肝脏和肠道生理性FDG摄取影响，18F-FDG PET/CT对肝包膜、小肠系膜转移灶诊断的灵敏度明显低于其他区域，分别为71%和38.9%。
此外，多项研究的结果显示，18F-FDG PET/CT在腹膜转移或特定部位转移灶的检出以及手术结局预测的整体准确度方面劣于或相当于DW-MRI；但与增强CT相比，在不同的研究中结果各异。综上，18F-FDG PET/CT在卵巢癌患者的初始术前评估中并未呈现出明显的优势，不推荐将其作为首选的影像学评估方法，但其在评估病灶是否转移至腹腔以外（尤其是淋巴结转移）时具有重大价值，可为临床提供影响治疗决策的信息。
近年来，68Ga标记的成纤维细胞活化蛋白抑制剂（fibroblast activation protein inhibitor，FAPI）新型探针68Ga-FAPI在卵巢癌的腹膜转移评估方面显示出独特的优势，并在指导临床决策方面优于18F-FDG PET/CT。Liu等的一项研究显示，68Ga-FAPI在诊断卵巢癌术后复发转移方面的效能明显优于18F-FDG，68Ga-FAPI评分也明显高于18F-FDG，诊断的最小病灶为2 mm，并且有17.24%的患者治疗方案发生了改变。
PET/MRI作为一种新兴的融合成像技术令人充满期待，但由于价格昂贵，限制了其临床广泛应用，相关领域的研究仍较少。在一项初步研究中，与DW-MRI相比，PET/MRI在检测31例卵巢癌患者的腹膜转移方面表现出更高的灵敏度，尤其是在小肠系膜等具有诊断挑战性的关键部位。此外，关于68Ga-FAPI-PET/MRI的研究显示其在卵巢癌腹膜转移诊断及辅助减瘤手术规划方面均优于DW-MRI及18F-FDG/CT。
2.4 影像组学与人工智能（artifitial intelligence，AI）在卵巢癌术前评估中的应用现状
影像组学与AI技术通过对医学影像图像（如CT、MRI和PET/CT等）进行深度分析和挖掘，从中提取出蕴含于这些图像中肉眼无法识别的定量信息。目前AI技术已在肿瘤的检出、诊断、治疗决策、疗效评估及预后预测等肿瘤的全流程管理中发挥重要作用，并呈现出广阔的应用前景。有学者曾通过影像组学方法从晚期卵巢癌患者术前MRI图像中提取定量特征，构建影像组学模型，并融合常规临床信息，所构建的基于MRI特征的影像-临床列线图能够有效且无创性地预测晚期卵巢癌术后疾病残留状态，AUC可达0.80以上，有望辅助临床决策。然而，该研究仅为单中心、小样本及回顾性的研究，其临床泛化性及可推广性仍需多中心、大样本及前瞻性的高质量研究来证实。
未来的多中心研究设计应选择纳入具备丰富卵巢癌手术经验且通过资质审核的诊疗中心，确保手术的标准化，术前影像学检查（如相同的检查设备和扫描序列）和评估方案也需按照统一标准实施。基于上述标准，能够获取高质量的多中心影像数据，克服既往研究的局限性，有望构建稳定且可靠的可切除性预测模型，为晚期卵巢癌患者制订最优手术方案提供高级别证据。
3. 未来展望
3.1 多学科评估体系构建
在精准诊疗的背景下，依赖单一学科或单一影像模态的信息，已无法满足提升卵巢癌术前评估准确度及R0切除率的临床需求。因此，注重多学科协作理念，综合利用好患者已有的常规临床信息、血液学指标、分子标志物及多模态影像数据（CT、MRI、PET/CT）等，有望提升卵巢癌术前可切除性评估的准确度。目前的临床实践中，国内外多数学者和医师认为采用基于微创腹腔镜探查的“Fagotti评分”或“PCI评分”，并联合无创的影像学评分能够实现精准的可切除性评估，且这种综合的评估方式较单一评估方法具有更高的准确度，可显著提升R0切除率。
3.2 AI助力三维重建
卵巢癌的术前可切除性评估具有其独特的挑战，涉及的解剖区域较为复杂，肿瘤常常与多个脏器相邻，病灶可能深藏于腹腔内，这种复杂的结构使得肿瘤的定位和边界重建相当困难。AI技术可通过运用深度学习算法，对CT/MRI图像进行半自动/全自动分析，能够快速、精准地识别肿瘤病灶，甚至可以识别出更微小的病变。当然，AI辅助的病灶识别也需要通过有经验的放射科医师首先对数据进行手动勾画，以术中PCI为金标准，在此基础上对这些图像进行不断学习和校正，进而实现病灶的自动分割与识别，最终用于生成可视化的三维重建图像，可以让医师充分明确肿瘤与周围器官的关系，精准地制订治疗方案。
总之，与传统影像技术（依赖医师的经验和手动分析影像）相比，AI成像技术能自动化处理影像图像，并且能够描绘肿瘤与周围组织的大致关系，提供更为直观且精准的术前评估依据。此外，在全国绝大多数医院，缺乏专门从事卵巢癌评估的影像科医师，术前评估体系还不够完善。而AI技术的最大突破就是它的精准性和高效性，能在短时间内处理和分析大量的影像数据，还能减少人为误差，给出更加客观、准确的定位和分期结果。这对于卵巢癌这种复杂疾病来说，无疑是一个巨大的进步。
3.3 容积渲染（volumetric rendering，VR）技术
VR是一种直接将图像体积作为三维目标展示的可视化技术。通过根据图像强度为每个体素指定颜色和透明度，可以显示CT和MRI图像中的不同器官系统，如软组织、脂肪、空气和骨骼。增强现实（augmented reality，AR）头戴设备是一种可穿戴装置，用户可以通过AR看到叠加在现实世界中的数字信息，并支持实时操作。三维VR技术可以在AR头戴设备上进行评估，提供了一种在三维虚拟环境中直接操作和互动的方式，有助于识别卵巢癌的解剖位置，以确定是否可以彻底清除所有可见病灶，未来可作为一种有前景的新策略。近期，MSKCC研究团队采用AR头戴设备将三维VR新技术应用于卵巢癌术前规划，预测术前疾病播散程度的准确度。
该项单中心前瞻性研究初步纳入了15例患者，研究结果显示三维AR头戴设备技术在不同转移部位中的病灶检测准确度为80%~100%，且与病理学检查结果之间具有显著一致性，提示三维AR头戴设备作为一种新型技术，有助于制订最优的手术计划，但仍需进一步的研究来证实这一技术在改善手术规划和预测患者预后方面的潜在作用。
来源：李海明,郭勤浩,陆静,等.晚期卵巢癌术前影像学评估研究进展[J].肿瘤影像学,2025,34(04):301-311.DOI:10.19732/j.cnki.2096-6210.2025.04.001.
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