影像组学的突破性进展体现在动脉期CT值变化与HIF-1α表达的高度相关性（AUC=0.873）。通过深度学习算法对治疗前后CT纹理特征进行量化分析，研究团队发现肿瘤实质区灰度共生矩阵的对比度参数每增加15个单位，HIF-1α核表达阳性概率提升32%。这种非侵入性预测模型的建立，使临床医生能在治疗2-3周期时即预判病理反应，相比传统CA19-9标志物将评估时间窗提前了4-6周。

根据上述结果，我们可以得出结论：细胞核HIF-1α表达不仅与胰腺导管腺癌新辅助治疗的病理反应密切相关，更能通过CT影像特征进行有效预测。这一发现为新辅助治疗的方案调整与疗效评估提供了切实的临床参考，具有重要的临床应用价值。

研究人员采用了多种关键技术方法来探索这一问题。在细胞实验中，利用 RNA 干扰（RNAi）技术，设计并转染针对 PLA 2 R 和缺氧诱导因子 1α（HIF-1α）的小干扰 RNA（siRNA），以敲低相关基因的表达；运用实时荧光定量聚合酶链反应（qPCR）和免疫印迹（Western blotting ...