摘要

乳腺癌肿瘤微环境（TME）的异质性对治疗响应和预后具有显著影响，但其无创评估仍是临床面临的挑战。动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）通过多参数定量分析（如 Ktrans、Ve、Kep 等），可实现肿瘤血管形成及灌注异质性的动态表征。同时，影像组学技术借助高通量特征提取和机器学习建模，能够识别与肿瘤微环境生物学特性相关的潜在生物标志物。本综述系统探讨了 DCE-MRI 多参数定量分析与影像组学的整合策略：首先，阐明 DCE-MRI 药代动力学模型量化微血管异质性的能力，以及基于 3D 分割的影像组学特征筛选和预测模型构建方法；其次，探索这些技术在评估血管生成、解析免疫微环境动态变化及绘制代谢异质性中的联合应用，并重点关注其在分子亚型鉴别、治疗响应预测和预后评估中的临床转化证据。目前，技术标准化（如 1.5T/3.0T 系统间 Ktrans 值存在 37% 的变异）和生物学可解释性方面仍存在关键局限，仅有不到 40% 的影像组学特征与已知分子通路相关。未来的发展需要多中心数据协同、影像基因组学整合及数字孪生技术，以优化个性化治疗导航系统。本研究为乳腺癌无创性肿瘤微环境异质性评估提供了方法学见解和技术创新路径。