研究在中国、韩国35家中心同步开展，历时10年，共入组1022例临床分期cT3-4aN+或cT4bNx的局部进展期胃癌患者。受试者被随机分为三组：A组接受标准D2根治+术后CAPOX（卡培他滨+奥沙利铂）8周期；B组术后SOX（替吉奥+奥沙利铂）8周期；C组术前SOX 3周期→手术→术后SOX 5周期。主要终点为3年无进展生存（DFS），预设非劣效与优效双重检验。中位随访62个月的结果显示，C组（术前SOX）3年DFS率显著提高至62.0%，较A组（术后CAPOX）提升9.9个百分点，HR=0.75（95%CI 0.59-0.95，P=0.018），达到优效终点；5年总生存率也由76.6%提升至81.6%，死亡风险下降21%。这是首次在亚洲人群证实术前治疗优于传统术后辅助的Ⅰ级证据，为cT3-4aN+患者提供了新的标准方案。  

RESOLVE研究把术前SOX推上标准宝座，却先给自己浇了一盆冷水——亚组分析里，cT2N1的3年无病生存差异仅2.1%，而cT4bN+的差距高达15.4%；同一张“术前治疗”处方，疗效像橡皮筋一样被临床分期拉得忽长忽短。问题根源藏在诊断准确率里：日本JCOG统计临床T分期准确率38%，中国多中心队列更低至46%，意味着每两个患者就有一个“标签”贴错。过度分期让原本单靠手术即可治愈的人群承受不必要的骨髓抑制与腹泻，分期不足又把真正需要降期的患者挡在药物门外。要缩窄这条“过度—不足”缝隙，必须把肉眼读片升级为数据读片。北肿团队自主开发的影像组学-深度学习融合模型，将动脉期、静脉期CT的1070个纹理特征与术后病理TNM做端到端训练，内部交叉验证准确率从传统影像师的55%提升到71%，前瞻性验证队列已纳入412例，初步显示模型升级后术前T分期误判率下降至29%，N分期误判率下降至25%。一旦准确率突破80%，临床医生就能在门诊把“可能获益15%”与“可能获益2%”提前区分，让术前化疗真正落在肿瘤生物学激进、解剖分期模糊、但尚未远处转移的“缝隙人群”——既不浪费药物毒性，也不浪费手术时机。人群精准之日，才是模式推广之时；只有把临床TNM推向影像TNM，RESOLVE的生存红利才能从群体平均走向个体最大。

空腔脏器的本质决定了胃癌无法像肺癌或肝癌那样用一把卡尺在影像上“量直径”——胃壁可舒展可收缩，原发灶厚度受充盈程度影响动辄相差数毫米，靶病灶的选取常陷入“量也不是、不量也不是”的尴尬。RESOLVE研究为此预设了独立影像学终点，却发现无论是按RECIST 1.1的客观缓解率，还是EORTC空腔脏器改良标准，都与最终的3年DFS获益脱节：影像学“部分缓解”与“疾病稳定”两组在生存曲线上几乎重叠，提示传统“径线退缩”并不能反映胃癌真正的生物学改变。进入免疫联合时代后，这一矛盾更加尖锐：病理完全缓解（pCR）率已从单纯化疗时代的6%-7%跃升至15%-20%，但CT上病灶往往仅表现为“厚度略减、密度略低”，按RECIST只能给出“SD”甚至“PD”的冷冰标签，临床医生不得不在“影像沉默”与“病理惊喜”之间艰难等待手术标本。为此，北肿牵头的单臂探索试验（NCT04113249）率先把“体积”而非“径线”作为信号源：通过深度学习自动分割动脉期与静脉期CT，逐层计算肿瘤体积，求得治疗前后体积下降比（VRR），再与术后病理退缩分级（TRG）做端到端匹配。首批入组的87例局部进展期胃癌显示，当VRR≥70%时，预测TRG 0-1（即病理完全或近完全缓解）的敏感性达81%，特异性78%，阳性预测值和阴性预测值分别为75%和83%，显著优于同一组患者按RECIST评估的32%阳性预测值。亚组分析进一步提示，在PD-L1 CPS≥5或EBV阳性病例中，VRR≥70%对pCR的捕捉率可升至88%，意味着有望在化疗+免疫治疗背景下的第2-3周期就识别出“潜在完全缓解者”，从而为“去手术”或“缩小手术”提供影像学生物标志。与此同时，欧洲多中心VOLUMETRIC-GC研究正复制体积算法，初步验证VRR≥65%与病理退缩显著相关，为国际多中心验证奠定基础。