近日，复旦大学附属华山医院放疗中心汪洋教授团队联合福建医科大学附属第一医院洪金省/张明炜教授团队、浙江大学医学院附属第二医院魏启春教授团队、华中科技大学附属协和医院李俊俊教授团队等多家单位，在国际肿瘤学知名期刊《Cancer Letters》（IF：10.1，中科院1区）上发表题为“Treg-driven magnetic resonance radiomics in glioblastoma: a multicenter and cross-species model for prognostic biomarker discovery”的原创性研究论文。该研究整合多中心放疗队列、MRI影像组学、动物模型、单细胞转录组等多种技术手段，证实了调节性T细胞（Treg）在WHO CNS 4和CNS 5分类下均为IDWwt胶质母细胞瘤（GBM）的稳健预后标志物，且Treg耗竭可抑制肿瘤生长、重塑抑制性免疫微环境，并改善GBM放疗敏感性。研究进一步通过多种人工智能（AI）算法实现了对Treg浸润丰度的无创性预测，并在多中心放疗队列中展现稳健的预后价值。随后研究团队通过Treg清除等手段，系统论证了MR影像组学特征与Treg浸润的因果关联，突破传统组学研究的“黑箱效应”；随后通过多组学数据融合，实现MR影像组学模型跨物种生物学相似性的探索，不仅为胶质母细胞瘤的免疫微环境无创性预测提供可靠的工具，也为GBM免疫治疗联合、影像组学研究新范式提供新思路。
胶质母细胞瘤（GBM）作为恶性程度最高的原发性脑肿瘤，其高度的异质性及辐射抵抗是导致患者预后极差的主要因素。近年来，调节性T细胞（Treg）被证实在营造GBM抑制性免疫微环境及诱导辐射抵抗中发挥关键作用。然而，临床上缺乏有效、无创的手段动态预测Treg的浸润水平。随着人工智能与医疗影像技术的融合，基于磁共振成像（MRI）的影像组学为评估肿瘤免疫微环境（TME）提供了新模式。鉴于Treg在辐射抵抗、TME重塑及免疫治疗策略选择中的关键作用，基于术前T1+C MR影像实现对Treg浸润丰度的无创性预测，即可筛选辐射抵抗人群，亦可为兴新的免疫治疗筛选获益人群，具有重要的临床转化价值，亟待填补相关的研究空白。
本研究的核心创新点突破了上述瓶颈：1）整合多中心数据，通过多色荧光、RNA-seq测序等多种方法，验证了Treg在CNS5 GBM的预后预测的稳健性与重要性；2）首次构建Treg感知的MRI影像组学模型，通过6个核心特征实现Treg浸润水平无创量化，且进一步借助小鼠Treg清除实验证实两个核心影像特征与Treg浸润的生物学因果关联，经人-鼠多组学数据验证组学模型的跨物种生物学相似性，破解了放射组学 “黑箱” 困境；3）多中心合作是另一大亮点，团队整合多个队列，统一检测标准与分析流程，在不同诊疗背景下验证了影像组学模型（RS）在各队列中均展现可靠预后预测价值，为临床推广筑牢基础。
本项工作获得国际与国内外同行的高度认可，汪洋教授获邀在2025 CSTRO会议关于GBM免疫治疗新进展进行专题汇报；同时福医附一洪金省/张明炜教授团队，在2025 亚洲神经肿瘤年会（ASNO）与CSTRO会议，针对本项工作进行口头汇报。
本项工作的发表揭开了华山/福医附一/浙二/武汉协和多中心合作的新篇章，未来我们将通过“两步走”的临床转化路径：1）开发自动化分割与预测集成软件，实现多中心协同、自动化与效率提升；2）以开发的无创性模型启动前瞻性临床研究，探索免疫检查点治疗（ICB）联合放疗在GBM的新治疗模式，助力GBM患者的精准分层与个体化治疗。
