钟文龙、林天歆、黄健团队聚焦于膀胱癌免疫治疗应答预测，构建基于CT影像的非侵入性TIL评估模型，成果发表于《International Journal of Surgery》

论文题目：Correlation of noninvasive imaging of tumour-infiltrating lymphocytes with survival and BCG immunotherapy response in patients with bladder cancer: a multicentre cohort study.     

通讯作者：钟文龙；林天歆；黄健 等

第一作者：陈柯；刘力搏；王博 等

论文发表刊物：International Journal of Surgery

【研究背景】

膀胱癌患者对BCG免疫治疗的应答具有高度异质性，目前临床尚缺乏有效手段预测治疗效果。肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）是免疫应答关键标志，但传统评估方式依赖侵入性手术取材，具有一定的局限性。临床迫切需要一种简便、精准、可重复的TIL评估方法，以实时检测TIL水平，指导个体化治疗策略。

【主要发现】

本研究结合肿瘤及周围区域CT影像特征的放射组学，开发了“Rad-TIL”模型，可非侵入性地预测TIL水平。该模型在多中心队列中表现出较高的预测性能（AUC最高达0.852），进而能够精准预测患者的生存预后及BCG免疫治疗反应，对免疫微环境状态具有高度敏感性。

【研究意义】

该研究首次实现膀胱癌TIL状态的非侵入性精准预测，显著提升了对BCG治疗效果的前瞻性判断能力。Rad-TIL模型有望成为临床免疫治疗分型和精准医疗决策的重要工具，为膀胱癌免疫治疗提供新方向与新手段。

论文链接:

https://journals.lww.com/international-journal-of-surgery/fulltext/2025/01000/correlation_of_noninvasive_imaging_of.85.aspx.

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