0 引言

       肺癌是全球常见恶性肿瘤之一，发病率和死亡率均居前列^[1]。近年来，随着免疫治疗、靶向治疗及精准放疗等不断发展，肺癌已形成多种治疗方式并行的综合治疗模式。相应地，疗效评价也由单纯观察肿瘤体积变化拓展至早期反应监测、治疗敏感性判断、耐药识别及预后评估。准确、动态的疗效评价有助于及时优化治疗策略、提高个体化诊疗水平，对改善患者预后具有重要临床意义。

       病理活检、计算机断层扫描（computed tomography, CT）及正电子发射断层显像/计算机断层扫描（positron emission tomography/computed tomography, PET/CT）是肺癌疗效评价的常用手段^{[2, 3, 4]}，但均存在局限。病理活检有创且难以重复，受取样限制难以全面反映肿瘤异质性^[5]；CT以形态学评估为主，对治疗早期功能学变化敏感性有限^[2]；PET/CT虽能提供代谢信息，但存在电离辐射、费用较高及部分病灶适用性受限等问题^{[2, 6, 7]}。磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）作为无电离辐射的多参数成像技术，具有可重复随访及功能成像优势^[8]。但需注意，肺部MRI受肺实质质子密度低、T2^*衰减快及呼吸、心搏运动伪影影响，在小病灶显示、气肺界面成像及动态采集稳定性方面仍存在局限^[9]。因此，MRI并非CT或PET/CT的简单替代手段，而是通过灌注、扩散、微结构及功能状态信息补充CT和实体瘤疗效评价标准（Response Evaluation Criteria in Solid Tumors, RECIST）形态学评价和PET/CT代谢评估。随着肺部MRI技术进步，其在肺癌中的应用已由形态学观察拓展至灌注、扩散、微结构及MRI引导放疗等多个方面。

       尽管已有部分研究探讨了MRI在肺癌诊疗中的应用，但多聚焦于MRI引导放疗等特定治疗场景^[10]，或扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）/表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）、动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）灌注参数等特定MRI技术^{[11, 12]}，对MRI在肺癌免疫治疗、靶向治疗、放射治疗及化学治疗中疗效评价价值的横向整合仍不足，相关临床适用场景、技术局限及未来发展方向亦缺乏系统总结。因此，本文拟综述多模态MRI在肺癌主要治疗模式疗效评价中的应用进展，分析当前存在的问题及未来发展方向，以期为肺癌无创、动态、精准疗效评价体系的构建及MRI临床转化提供参考。

1 文献检索方法

       本文检索 PubMed、Web of Science及中国知网（CNKI）数据库，并采用Google Scholar进行补充检索和参考文献追溯。重点纳入2023至2026年文献，补充2020至2022年代表性研究，并纳入RECIST 1.1及免疫实体瘤疗效评价标准（immune Response Evaluation Criteria in Solid Tumors, iRECIST）指南作为评价标准依据。文献检索采用主题词与自由词结合的方式。

       英文检索式主要为：（“lung cancer” OR “lung neoplasms” OR NSCLC） AND （“magnetic resonance imaging” OR MRI OR “functional MRI” OR “multiparametric MRI” OR DWI OR DCE-MRI OR “MR-guided radiotherapy”） AND （immunotherapy OR “targeted therapy” OR radiotherapy OR chemotherapy OR “brain metastasis” OR “leptomeningeal metastasis”） AND （“treatment response” OR “response assessment” OR “evaluation of efficacy” OR prediction OR prognosis OR resistance OR toxicity）。中文检索式主要为：（“肺癌”OR“肺肿瘤”OR“非小细胞肺癌”）AND（“磁共振成像”OR“MRI”OR“功能磁共振”OR“多参数磁共振”OR“扩散加权成像”OR“动态增强磁共振”OR“磁共振引导放疗”）AND（“免疫治疗”OR“靶向治疗”OR“放射治疗”OR“化学治疗”OR“脑转移”OR“脑膜转移”）AND（“疗效评价”OR“治疗反应”OR“疗效预测”OR“预后”OR“耐药”OR“毒性”）。PubMed采用题名/摘要字段检索，Web of Science采用主题字段检索，CNKI采用主题字段检索，并追溯纳入文献的参考文献。PET/CT、液体活检、病理反应等相关文献仅作为肺癌疗效评价背景、评价标准或影像学对照资料补充纳入。

       纳入标准：（1）研究对象为肺癌患者；涉及通用疗效评价标准或MRI技术规范的指南/共识，可在其内容与肺癌疗效评价直接相关时纳入；（2）研究内容涉及MRI在免疫治疗、靶向治疗、放射治疗或化学治疗中的疗效预测、早期反应监测、耐药/进展识别、预后评价，或MRI引导放疗及功能性肺保护；（3）原始研究至少报告一种MRI序列或定量参数，并提供可对应的影像学、病理学或临床结局；系统评价、Meta分析、指南/共识及代表性综述应能提供评价标准、技术依据或证据汇总；（4）中英文全文可获取，研究设计、评价终点及主要结果信息较完整；（5）同一主题存在多篇文献时，优先纳入研究设计清晰、评价指标完整、与本文主题相关性强的研究，以及权威指南/共识。

       排除标准：（1）同一研究队列重复发表时，排除样本量较小、随访较短或数据较不完整的版本，仅保留信息最完整者；（2）研究总体符合纳入主题，但混合纳入多种肿瘤且肺癌亚组数据无法单独提取；（3）研究涉及肺癌治疗相关MRI评价，但未报告可提取的MRI参数、扫描时间点或疗效结局，无法支撑本文论述；（4）全文核查后发现研究设计或统计方法存在明显缺陷，关键结果前后矛盾，或结论超出数据支持范围。

       最终纳入文献57篇，并按免疫治疗、靶向治疗、放射治疗及化学治疗四种治疗模式进行归纳。其中，免疫治疗部分侧重获益分层、治疗反应监测及假性进展鉴别；靶向治疗部分侧重早期疗效判断、治疗前分层及耐药/中枢神经系统转移监测；放射治疗部分侧重精准引导、早期反应监测、功能保护及毒性预测；化学治疗部分侧重敏感性预测、早期疗效监测、局部灌注化疗疗效评估及复杂病灶鉴别。

2 肺癌免疫治疗疗效评价

2.1 多参数MRI评估PD-L1表达

       程序性死亡配体1（programmed death-ligand 1, PD-L1）表达是筛选肺癌免疫治疗获益人群的重要标志物，传统有创穿刺活检存在取样偏差、重复操作性差等局限。MRI可从灌注、扩散及代谢相关分子交换等层面反映肿瘤组织特征，为PD-L1表达的无创评估提供影像学基础。

       在灌注成像方面，DCE-MRI可通过动态采集增强信号，获得容积转运常数（volume transfer constant, K^trans）、速率常数（rate constant, Kep）、血管外细胞外体积分数（extravascular extracellular volume fraction, Ve）等定量参数，用于表征肿瘤微血管灌注和通透性特征。一项纳入38例患者的前瞻性研究^[13]显示，非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer, NSCLC）中K^trans和Kep对PD-L150%阈值分组具有一定区分能力，曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.71~0.76，其中K^trans可作为PD-L1表达的独立预测因子。另一项纳入35例患者的研究^[14]采用DCE-MRI直方图参数评估PD-L1表达，结果显示部分K^trans、Kep及Ve相关百分位参数在PD-L1 50%阈值分组中存在差异，单项参数AUC为0.716~0.748，联合AUC为0.740；而1%阈值分组中未见显著差异。上述结果提示，DCE-MRI定量参数可为PD-L1高表达分层提供补充信息，但其判别效能及适用阈值仍需进一步验证。

       除DCE-MRI外，体素内不相干运动扩散加权成像（intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging, IVIM-DWI）及酰胺质子转移加权成像（amide proton transfer-weighted imaging, APTWI）等技术也从不同角度探索了PD-L1表达的无创分层。BORTOLOTTO等^[15]以PD-L1表达<1%和≥1%对NSCLC患者进行分组，发现IVIM-DWI中伪扩散系数（pseudo diffusion coefficient, D^*）仅在部分感兴趣区（region of interest, ROI）勾画及算法条件下与PD-L1表达有关，而其他分析方法结果并不一致，提示单一扩散或灌注参数用于PD-L1分层的稳定性仍有限。此外，MENG等^[16]采用¹⁸F-氟代脱氧葡萄糖（¹⁸F-fluorodeoxyglucose, ¹⁸F-FDG）PET/MRI联合DWI、IVIM-DWI及APTWI评估76例NSCLC患者PD-L1状态，结果显示最大标准摄取值（maximum standard uptake value, SUVmax）、纯扩散系数（diffusion coefficient, D）及3.5 ppm处不对称磁化转移率（magnetization transfer ratio asymmetry, MTRasym）为独立预测因子，三者联合模型预测PD-L1阳性表达的AUC为0.946。上述研究提示，PD-L1表达的影像学评估可能需要结合灌注、扩散、分子交换及代谢信息，多参数或多模态联合分析较单一参数更有助于免疫治疗前影像分层。

       综上，多参数MRI可作为PD-L1免疫组化检测的补充手段，尤其对活检受限或病灶异质性较高者具有潜在价值。但现有研究仍以小样本、单中心探索为主，PD-L1阈值、ROI勾画方式及后处理流程尚未统一，MRI尚不能替代免疫组化检测。未来应统一PD-L1分层标准和MRI定量流程，并结合免疫组化、治疗反应及生存结局开展验证，以明确MRI在免疫治疗前获益人群筛选中的实际价值。

2.2 IVIM-DWI与DKI监测免疫微环境与治疗反应

       IVIM-DWI与扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）可从扩散及微结构层面反映免疫治疗后病灶变化。BAO等^[17]研究显示，在可切除NSCLC新辅助免疫化疗患者中，治疗前D与治疗后表观扩散峰度（apparent diffusion kurtosis, Kapp）[即平均扩散峰度（mean kurtosis, MK）]构建的模型预测病理完全缓解（pathological complete response, pCR）的AUC为0.889，提示功能MRI可为RECIST形态学评价提供病理反应相关的功能补充。需注意，该结论以术后病理为参照，主要适用于可切除NSCLC新辅助免疫化疗人群，不宜外推至不可手术患者或单纯化疗场景。该研究采用单层ROI，难以充分反映肿瘤整体异质性，而全肿瘤ROI结合多扩散模型直方图分析可更全面表征病灶内部差异，在预测晚期NSCLC免疫化疗应答的AUC可达0.968^[18]。

       此外，不同扩散参数的应用价值并不完全一致。其争议主要体现在PD-L1表达评估和疗效监测两方面：前者在不同研究中结论不一^{[15, 19]}，后者则主要表现为单一IVIM参数与直方图参数的效能差异^[20]。KARAYAMA等^[20]基于IVIM-MRI多b值序列采集数据，计算ADC并进行直方图分析，发现基于该序列的ADC直方图参数变化在预测免疫治疗长期疗效及鉴别假性进展与真实进展方面，较D、灌注分数（f）、D^*等IVIM参数更有意义，其中治疗4周后ADC直方图偏度的变化预测疾病控制的AUC为0.93，鉴别假性进展的敏感度和特异度均为100%，提示ADC直方图参数可能较单一IVIM参数更适于表征肿瘤内部异质性变化。上述差异可能与研究对象、治疗模式、终点设置及后处理方法不一致有关。

       除扩散参数外，灌注参数亦可提供补充信息。研究显示，治疗前K^trans与早期应答及生存结局相关，高K^trans组无进展生存期（progression-free survival, PFS）和总生存期（overall survival, OS）更优，可能与其所反映的血管通透性升高更有利于药物递送有关^[21]。此外，治疗后T1值及ΔADC值可用于无创动态监测免疫治疗反应^[19]，在一定程度上弥补RECIST对早期疗效变化评估的不足。

       总体来看，IVIM-DWI、DKI、DCE-MRI及T1 mapping等功能MRI技术可从扩散、微结构异质性及灌注状态等方面补充评估肺癌免疫治疗反应，在病理反应预测、早期疗效监测及假性进展鉴别中具有潜在价值。但目前不同研究在治疗阶段、ROI勾画、参数模型及疗效终点方面差异较大，单一参数、直方图参数及多参数联合模型的稳定性尚未明确。未来应重点比较不同ROI和参数分析方法的可重复性，并结合术后病理、iRECIST疗效判定及生存结局验证其具体适用场景。

2.3 iRECIST框架下功能MRI的补充价值

       免疫治疗可出现假性进展、延迟反应及混合反应等非典型反应模式^[22]，单纯依据病灶径线变化可能导致疗效误判。RECIST 1.1是实体瘤疗效评价的基础标准^[23]；iRECIST在此基础上提出免疫未确认进展（immune unconfirmed progressive disease, iUPD）和免疫确认进展（immune confirmed progressive disease, iCPD）概念，强调对初次进展进行确认性随访^[24]。功能MRI并非替代iRECIST，而是在iUPD阶段提供补充信息：若径线增大但功能参数提示细胞密度下降、坏死增加或灌注改善，可为继续观察提供影像学参考；若形态学进展伴随功能参数恶化，则更倾向于支持真实进展。

       综上，iRECIST为免疫治疗疗效判定提供了确认性随访框架，功能MRI可在形态学评价之外补充反映病灶内部扩散、灌注及微结构变化，有助于iUPD阶段的疗效再评估。但目前功能参数阈值、扫描时间点及其与iRECIST判定节点的对应关系尚未统一，功能MRI尚不能单独确认假性进展或真实进展。未来研究应结合iRECIST随访节点，探索ADC、IVIM、DCE-MRI及T1 mapping相关参数与iCPD确认结果、治疗结局及生存数据之间的关系。

3 肺癌靶向治疗疗效评价

3.1 原发病灶疗效评价与治疗前分层

       靶向治疗早期，原发肺部病灶的功能改变可先于径线缩小出现，单纯依据RECIST标准可能低估早期疗效。KIM等^[25]在表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂（epidermal growth factor receptor-tyrosine kinase inhibitor, EGFR-TKI）治疗NSCLC的探索性研究中发现，原发灶DCE-MRI灌注参数早期即发生变化，而部分患者同期尚未达到RECIST形态学缓解，提示灌注成像有助于提前反映靶向治疗反应。因此，DCE-MRI和DWI/ADC可分别从血管通透性和灌注状态等方面补充RECIST评价。

       在治疗前分层方面，MRI更多体现为对靶向治疗相关生物学特征的间接评估。HUANG等^[26]采用DCE整合MR-PET发现，K^trans、Kep与血管生成相关血清标志物相关，提示灌注参数可反映肿瘤血管活性。ZOU等^[27]进一步基于DCE-MRI直方图分析发现，部分K^trans、Kep及组织血浆灌注参数（Fp）相关特征与EGFR、血管内皮生长因子表达及EGFR突变状态相关，提示灌注异质性可能与靶向治疗相关分子表型有关。此外，WANG等^[28]基于多参数MRI影像组学预测NSCLC EGFR突变状态，提示MRI可通过多特征建模辅助治疗前分层。由此可见，MRI可为潜在获益人群筛选提供补充依据，但尚不能替代基因检测或直接等同于疗效预测。

       总体而言，DCE-MRI、DWI/ADC及影像组学可从灌注、扩散和异质性层面完善原发病灶靶向治疗评价，但目前直接针对原发肺部病灶靶向治疗疗效监测的MRI研究仍较少，且多为小样本或治疗前预测研究，扫描时间点、参数模型及疗效终点尚未统一。未来研究应重点围绕EGFR-TKI等靶向治疗开展治疗前、早期治疗后及进展期的纵向MRI评估，明确灌注和扩散参数变化与RECIST疗效、分子分型及耐药发生之间的关系，并结合基因检测结果验证MRI在疗效早期判断和获益人群分层中的实际价值。

3.2 耐药及中枢神经系统转移监测

       靶向治疗随访除原发病灶疗效判断外，还需关注耐药风险和中枢神经系统（central nervous system, CNS）转移。已有研究表明，基于脑转移灶多序列MRI的影像组学模型可用于识别EGFR T790M耐药突变相关表型。LV等^[29]构建的模型独立测试集AUC为0.834，FAN等^[30]建立的模型独立验证集AUC为0.860，提示MRI影像组学在耐药风险评估中具有一定应用潜力。

       CNS转移是驱动基因阳性NSCLC靶向治疗中的重要随访场景。对于脑转移患者，DCE-MRI和DWI可从灌注和扩散层面补充评估颅内转移灶的功能状态。LI等^[31]联合DCE-MRI和DWI参数分析肺癌脑转移灶，发现灌注及扩散指标有助于表征不同病理类型脑转移灶的血管-细胞微环境差异。YE等^[32]将DCE-MRI和DWI用于NSCLC脑转移患者全脑放疗联合吉非替尼后的疗效评估，结果显示ADC变化及肿瘤退缩率等指标与疗效判断相关。上述研究提示，DCE-MRI联合DWI可作为CNS转移随访中的功能补充手段，用于辅助判断颅内病灶异质性和治疗反应。对于脑膜转移，增强MRI仍是显示脑膜受累范围、病灶形态及疗效变化的重要手段^{[33, 34]}；但脑膜转移灶可呈弥漫性或微小病灶分布，单纯影像评估仍存在一定局限，联合脑脊液循环肿瘤DNA（circulating tumor DNA, ctDNA）检测，可从结构和分子两个层面补充判断病情及疗效变化^[33]。

       总体来看，MRI可在靶向治疗随访中为耐药风险评估和CNS转移监测提供补充信息，其中影像组学侧重耐药相关表型识别，功能及增强MRI侧重颅内病灶状态评估。但现有研究多集中于脑转移或脑膜转移特定人群，影像组学模型能否反映全身或原发病灶耐药状态仍需验证，MRI序列、ROI勾画及影像-分子联合判读流程也尚未统一。未来应结合血液或脑脊液ctDNA、EGFR耐药检测及治疗结局，建立驱动基因阳性NSCLC中CNS转移随访的标准化MRI-分子联合评估流程。

4 肺癌放射治疗疗效评价

4.1 MRI引导放疗实现精准靶区勾画与实时引导

       放射治疗的效果不仅取决于肿瘤对辐射的敏感性，还与靶区勾画准确性、呼吸运动控制及正常组织保护密切相关。磁共振直线加速器（magnetic resonance linear accelerator, MR-Linac）系统将MRI与直线加速器整合，可实现靶区勾画、实时追踪和在线自适应调整^{[35, 36]}。MRI具有较高的软组织对比度，在肿瘤边界显示和邻近结构辨识方面优于CT，有助于缩小不必要的照射范围^{[37, 38]}。现有研究提示，基于MRI的勾画可减少计划靶区体积，并降低部分放疗相关不良反应^[38]。同时，磁共振电影成像（cine magnetic resonance imaging, cine-MRI）实时跟踪和呼吸门控技术可减轻呼吸运动对定位的影响，在线自适应放疗则可针对分次间解剖变化及时修正计划，适用于高危部位及超中央型肺肿瘤^{[35, 39]}。LA ROSA等^[40]研究显示，MRI引导自适应放疗在超中央型肺肿瘤中具有较好的应用可行性：接受60 Gy/15次治疗的患者均完成在线计划调整，且调整主要针对靶区覆盖不足、危及器官剂量超限或二者并存等情况；在中位6个月随访中，粗略局部区域控制率为92.3%，未见3级及以上治疗相关毒性。

       总体而言，MRI引导放疗已从传统成像辅助发展为融合精准勾画、运动管理和在线自适应的综合平台，在复杂解剖区域和高风险病灶中显示出独特优势；但长期局部控制、晚期毒性及不同适应证下的获益范围仍需更高等级证据明确。

4.2 DCE-MRI等功能序列早期评估放疗生物学效应

       放疗后肿瘤早期常出现微血管损伤、灌注下降和组织成分重塑。DCE-MRI对血流灌注及通透性变化敏感，放疗早期灌注参数即可发生变化^[41]，提示其有望先于体积变化反映治疗反应。与此同时，一项基于86例局部晚期NSCLC患者构建的多序列MRI放射组学模型可用于预测放疗敏感性（测试集AUC为0.815），为患者分层提供了依据^[42]。

       除肿瘤反应外，正常肺功能保护也是放疗评价的重要内容。傅里叶分解MRI可在无对比剂条件下评估肺通气和灌注^{[43, 44]}；超极化气体MRI则可进一步提供区域肺功能信息，其中³He-MRI主要用于通气成像，¹²⁹Xe MRI除反映通气外，还可评价气体交换功能^[45]。这些功能成像技术为功能回避放疗提供了依据，且部分技术已被用于肺癌功能回避放疗计划设计^{[43, 46]}。现有证据提示，功能肺成像引导的计划优化可减少高功能肺组织受照，并呈现降低放射性肺炎风险的趋势^[47]。不过，高等级临床证据仍较有限。FLAIR随机对照试验采用³He-MRI进行功能引导，提示功能肺回避放疗在计划制定和治疗实施中的可行性，并可降低功能肺受照剂量，但由于研究提前结束，其在生活质量和放射性肺炎等临床结局上的优势尚未得到明确证实^[48]。此外，基于0.35 T MR-Linac平台的研究发现，治疗过程中由cine-MRI提取的通气和灌注参数可用于预测放射性肺炎，其中计划靶区内相对通气变化的AUC为0.84，而传统剂量学指标未表现出明显区分能力^[49]。

       总体来看，DCE-MRI及其他功能MRI技术正在推动肺癌放疗评价由形态学随访转向早期生物学反应监测与功能保护并重，但参数体系和处理流程尚未统一，其在计划优化、毒性预测和患者获益评估中的价值仍需进一步验证。

5 肺癌化学治疗疗效评价

5.1 DKI、DCE-MRI及T1 mapping参数辅助化疗敏感性评估

       肺癌化疗敏感性与肿瘤的血供、细胞外间隙及微结构状态有关。DKI主要反映组织复杂性，DCE-MRI反映灌注和通透性，增强T1 mapping可补充细胞外间隙信息^{[21, 50, 51]}。已有研究表明，较高的K^trans、细胞外容积分数（extracellular volume fraction, ECV）及较低的对比增强后T1值（post-contrast T1 value, T1post）常见于化疗反应较好的患者，三者预测疗效的AUC分别为0.800^[21]、0.891^[51]和0.875^[51]，这提示化疗敏感肿瘤往往具有较好的血流灌注、药物递送条件和较大的细胞外分布空间。FENG等^[50]采用平均扩散峰度（mean kurtosis, MK）评价NSCLC微结构特征，结果显示MK可辅助鉴别腺癌与鳞癌。由此可见，DKI参数可从微结构层面补充反映肿瘤异质性，但其用于化疗敏感性预测仍需进一步研究验证。

       总体而言，多参数MRI较单一指标更适合用于化疗前敏感性分层，但现有证据来源于不同治疗背景和结局指标，部分参数（如K^trans）的结论尚不能直接外推至单纯化疗人群。

5.2 多参数MRI动态监测化疗后肿瘤坏死与残留

       肺癌化疗后病灶内部常同时存在坏死、炎性反应和残留活性组织，仅依赖体积变化难以准确判断^[52]。在早期反应监测中，扩散参数和灌注参数可提供互补信息。局部晚期NSCLC患者在化疗1周期后ADC和D均明显升高，且ΔD%是PFS和OS的独立预测因素，最佳截断值为21.06%^[53]；另有研究显示，ADC、D及其变化值均可用于早期疗效判断，其中ΔD的AUC为0.764^[52]。这提示扩散参数升高多与细胞密度下降和坏死增加有关。除扩散参数外，DCE-MRI半定量参数在化疗早期亦可发生变化，提示灌注信息也可作为疗后评估的补充^[54]。此外，在肺癌支气管动脉灌注化疗栓塞术疗效判断中，DCE-MRI定量参数K^trans、Kep、Ve术后明显下降，且三者预测疗效的AUC分别为0.798、0.974和0.950，提示灌注参数在局部化疗相关疗效评估中亦具有一定价值^[55]。

       但疗后病灶并不只有坏死和残留两种成分，炎性反应同样会影响判断。相关研究显示，炎性病灶的D和ADC通常高于肺癌，而Kapp及其部分直方图指标低于肺癌^{[56, 57]}；其中D^median鉴别肺癌与炎性病灶的AUC为0.777^[56]，联合ADC、D和Kapp后AUC可升至0.880^[57]。这提示IVIM-DWI和DKI有助于区分炎症成分与肿瘤成分，可为复杂病灶判断提供参考。至于K^trans、血浆容积分数（Vp）等灌注参数，现有研究提示其可从血流和通透性层面补充判断病灶活性，但针对单纯化疗后残留灶的直接证据仍不足，现阶段更适合作为多参数综合分析的一部分^[21]。

       综上，多参数MRI在化疗后早期反应监测、局部灌注化疗相关疗效评估及炎症/肿瘤成分鉴别中具有一定价值。但现有研究涉及全身化疗、局部灌注化疗栓塞及炎性病灶鉴别等不同场景，治疗方式、扫描时间点和评价终点差异较大；部分研究缺乏病理坏死比例或残留活性肿瘤参照，难以明确扩散、灌注及峰度参数变化与真实组织学改变之间的对应关系。未来应在治疗方案和随访节点相对统一的队列中，开展多时间点DWI/ADC、IVIM-DWI、DCE-MRI及DKI联合评估，并结合病理结果、RECIST疗效、PFS和OS，明确其在坏死、炎症反应及残留活性肿瘤鉴别中的具体价值。

       不同治疗模式中MRI的主要应用维度、关键技术及代表性效能指标见表1。

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表1  多模态MRI在肺癌疗效评价中的应用维度
Tab. 1  Application dimensions of multimodal MRI in treatment response assessment of lung cancer

6 小结与展望

       综上，MRI能够从扩散、灌注、微结构及区域功能等层面补充传统形态学疗效评价，在肺癌个体化治疗中显示出一定应用潜力。然而，现有证据仍以单中心、小样本探索性研究为主，不同研究在扫描方案、参数模型、评价终点及验证方法方面差异较大，限制了研究结果的比较和临床推广。

       未来应从以下方面进一步推进。第一，统一MRI定量参数及疗效评价标准。当前研究在ROI勾画方式、扩散模型选择、药代动力学模型、参数阈值及RECIST/iRECIST评价标准等方面尚未形成一致方案。后续应明确全肿瘤勾画、参数计算、变化率定义及疗效终点，系统评价ADC、D、K^trans等指标的重复性和跨平台一致性，并在多中心队列中建立可验证的参考范围。第二，构建功能MRI与iRECIST确认随访相衔接的评价路径。功能MRI在免疫治疗早期反应及假性进展鉴别中具有潜在价值，但目前扫描时间点和参数变化阈值尚不明确。未来可按照基线、iUPD及确认扫描节点设置固定随访时间，将扩散和灌注参数变化与iCPD判定、后续疗效及生存结局进行对应分析，形成形态学评价与功能信息互补的评价模式。第三，加强影像组学、人工智能及多模态模型的临床验证。现有模型在耐药风险及疗效预测中表现出一定效能，但多数缺乏独立外部验证，模型可解释性和跨中心泛化能力仍有限。未来应统一图像预处理和特征提取流程，优先评价模型相对于临床、病理及常规影像指标的增量价值，并探索MRI与基因检测、ctDNA及病理信息的融合，而非单纯追求模型AUC的提高。第四，完善MR-Linac和功能肺保护的临床证据。MRI引导放疗能够支持靶区勾画、实时追踪和在线自适应调整，功能肺成像则为减少高功能肺组织受照提供了技术基础，但其长期局部控制、晚期毒性、肺功能及生活质量获益尚未明确。未来应开展多中心前瞻性研究，并统一通气、灌注成像的采集与后处理流程，评价其对放射性肺炎及长期临床结局的实际改善作用。第五，建立适用于肺部MRI的采集、质量控制和报告体系。肺部MRI仍易受低质子密度、磁敏感效应及呼吸运动伪影影响。应根据不同治疗场景制定最小扫描方案，完善运动校正、图像质量评价和设备间一致性控制，并建立结构化疗效评价报告及多中心数据库，为定量参数验证和人工智能模型推广提供可靠的数据基础。

       随着MRI序列、硬件平台及数据分析方法的不断完善，其在肺癌疗效评价中的定位有望由探索性功能成像工具逐步转向标准化、可重复的临床辅助评价手段。