放射性脑损伤常见于头颈部肿瘤放射治疗后，一旦出现，则进行性加重，患者常表现为癫痫发作、性格改变或认知功能下降，后期可因脑损伤加重至脑疝而死亡。放射性脑损伤传统治疗方案以糖皮质激素为主，但激素治疗有效率仅35%且存在严重副作用。贝伐单抗作为一种人源化抗VEGF抗体，能使病灶体积显著缩小52%-64%，治疗有效率为66%，在临床上因疗效显著而得到日趋广泛应用，但部分患者可出现血压升高、脑出血等副作用。因此，开发预测贝伐单抗治疗放射性脑损伤效果的工具，筛选出对贝伐单抗治疗反应理想的患者，可以避免治疗无效的患者遭受不必要的副作用风险，具有重要的临床意义。

近年来，影像组学因能从医学影像图像提取高通量的影像特征，进而确定影像特征与潜在病理生理特征之间的联系，从而协助诊断疾病、评估预后和预测治疗反应等，在各项研究领域越来越受到关注。然而，传统影像组学以体素（voxel）作为基本单位，忽视病灶内局部的宏观变化，难以提供具体空间异质性。

本研究利用本单位118名鼻咽癌放疗后诊断为放射性脑损伤患者在贝伐单抗治疗前后的头颅MRI影像图像，创新性地建立了聚类影像组学分析方法，以cluster（信号强度相近的体素）为单位，运用无监督聚类的算法，将放射性脑损伤病灶图像按体素的信号强度归类为cluster，然后再提取影像组学特征。

通过无监督聚类分析，放射性脑损伤病灶可分为5个cluster。Cluster 1-5大致是由病灶中心到外周分布，且跟水肿区域、坏死区域和边缘区域也有相应的对应关系，Cluster 1主要与水肿区域相对应，Cluster 3和4主要与坏死区域相对应，而Cluster 5主要与边缘区域相对应。其中，在治疗有效者中Cluster 1在治疗后显著缩小，而在治疗无效者中则无明显改变，并且Cluster 1的体积改变与贝伐单抗的治疗疗效显著相关。

最后，基于聚类影像组学构建的影像组学-临床复合预测模型具有良好的预测效能，有助于指导临床治疗策略的选择、实现精准医学。本研究开创性地从聚类影像组学角度预判贝伐单抗治疗放射性脑损伤的疗效，勾画了脑损伤病灶的空间分布特征和局部治疗反应，以更加宏观和具象的方式应用影像组学解决临床问题，提高了影像组学预测模型的可解释性和临床应用性。   

*上述研究工作得到国家自然科学基金杰出青年基金、重点国际（地区）合作研究项目、国家重点研发计划和广州市科技项目等基金的资助。