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摘要

背景:

结直肠癌(CRC)是第三大常见癌症，占全球癌症相关死亡率的近10%。诊断时的低骨骼肌分布和肌肉消耗被广泛认为是结直肠癌患者的重要预后因素。然而，以前的肌肉和脂肪测量仍然包括手工过程，这阻碍了持续预后效果的评估，导致有限的临床应用。

摘要目的:

本研究旨在评估骨骼肌的初始状态和轨迹以及体重指数(BMI)对预后的影响。实现了基于unet的全自动肌肉测量算法，最大限度地减少了可能的人工操作。

方法:

我们分析了4056例新诊断的结直肠癌患者。骨骼肌质量指数(SMVI)定义为第三腰椎水平的肌肉体积，通过深度学习算法计算，然后除以身高的平方。计算BMI和SMVI基线及BMI和SMVI轨迹对总生存期(OS)的预后意义，并根据结果以热图显示预测预后。

结果:

SMVI轨迹分为降低(20%)、稳定(50%)或增加(30%)，而BMI轨迹分为降低(20%)、稳定(56%)或增加(24%)。诊断时，高SMVI (HR, 0.82;P=.04)表现出良好的影响，而SMVI降低(HR, 1.31;P= 0.001)为OS的不良预后因素。同样，基线状态和BMI轨迹对OS有显著影响。同时考虑，诊断时BMI >30kg/m2且SMVI较低的患者死亡风险最高。我们观察到，与肌肉质量和BMI稳定的患者相比，肌肉质量增加而没有BMI下降的患者的生存率提高。

结论:

身体和肌肉质量的连续轨迹是结直肠癌患者必不可少的预后因素。一种无创自动算法提供了一个独特的机会，将身体成分的纵向评估应用于常规临床实践，并了解骨骼肌如何以及何时影响癌症预后。