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        肺癌腦轉移瘤的病理類型與DWI的SI和rSI相關性研究

        2011-05-31 02:52:32曲金榮黎海亮李祥邵楠楠張宏凱許春苗張首寧
        當代醫(yī)學 2011年28期
        關鍵詞:鱗癌腺癌影像學

        曲金榮 黎海亮 李祥 邵楠楠 張宏凱 許春苗 張首寧

        腦轉移瘤的發(fā)病率占顱內(nèi)腫瘤的3.5%~10%,國內(nèi)外均認為以肺癌腦轉移最多見,其次是黑色素瘤、泌尿生殖系腫瘤和消化道腫瘤。盡管腦轉移瘤通常能夠根據(jù)患者的原發(fā)腫瘤的病史及影像學表現(xiàn)而明確診斷,但少數(shù)患者是以腦轉移瘤為首發(fā)癥狀而就診的,如果影像學與其病理類型有相關性,就可以根據(jù)影像學的資料指導臨床的下一步檢查重點,盡快找到原發(fā)灶。尤其是對于難以發(fā)現(xiàn)原發(fā)腫瘤的患者,難以實現(xiàn)穿刺活檢的患者,可以根據(jù)影像學資料制定有效的治療方案。磁共振的DWI能夠從分子水平反應細胞的特點,不同病理類型的腦轉移瘤應該具有不同的DWI特征。本文從實際工作出發(fā),探討一種簡單、實用、有效的與病理相關的影像學方法,為保證結果的精確性,本文暫僅對肺癌腦轉移瘤的病理類型與DWI的SI和rSI進行回顧性相關性分析。

        1 臨床資料和方法

        1.1 一般資料 收集2009年12月~2010年5月經(jīng)病理證實或經(jīng)臨床隨訪證實腦轉移瘤22例,當病灶出現(xiàn)明顯的出血,影響確定明顯強化的腫瘤實質部分時排除病例,其中2例出現(xiàn)明顯的出血被排除。其中肺鱗癌3例(8個病灶)、腺癌11例(57個病灶)、肺小細胞癌6例(13個病灶),男10例,女10例,年齡43~70歲,平均年齡57.5歲。本研究經(jīng)倫理委員會同意,所有患者均簽署知情同意書。

        1.2 儀器 采用GE公司HDx 3.0T磁共振掃描儀,8通道頭部線圈。

        1.3 檢查方法 所有患者均行MR常規(guī)掃描及彌散加權成像。

        1.3.1 MR平掃 T1WI FSE序列(TR2025ms,TE24ms,F(xiàn)OV220mm×220mm,NEX=1,層厚5.5mm,間距1.5mm,掃描矩陣為320×224),T2WI FSE序列(TR5000ms,TE108.72ms,NEX=1,層厚5.5mm,層間距1.5mm,掃描視野FOV220mm×220mm,掃描矩陣為320×224)。T2FLAIR FSE 序列(TR8000ms,TE160ms,NEX=1,層厚5.5mm,層間距1.5mm,掃描視野FOV220mm×220mm,掃描矩陣為288×192)。

        1.3.2 MR彌散加權成像 ASSET校正,SEEPI采集,選b=0和1000s/mm2,方向X、Y、Z三方向,TR5000ms,TE75.1ms,層厚5.5 m m,間隔1.5 m m,F(xiàn) O V 2 2 0 m m×2 2 0 m m,矩陣160×192,NEX=2,為保證擴散加權圖像與T2WI圖像的一致性,定位參數(shù)均直接復制T2WI參數(shù)。

        1.3.3 MR增強掃描 掃描對比劑應用釓噴酸葡胺(Gd-DTPA,0.2mmol/kg),掃描序列包括:T1WI SPGR序列(TR2000ms,TE5.9ms,F(xiàn)OV220mm×220mm,層厚5.5mm,間距1.5mm,掃描矩陣為320×224,NEX=1)。

        1.4 圖像后處理

        由3位具有5a以上工作經(jīng)驗的放射科醫(yī)生進行盲測,以橫斷面為主要測定平面。結合增強后T1WI圖像,選定病灶最大徑線層面,以b=0圖像為背景,判斷無圖像變形后,在b=1000的圖上選取3~5個感興趣區(qū)(ROI),根據(jù)其它序列的圖像盡量避開病灶內(nèi)出血、鈣化和囊變部分,將ROI放在腫瘤明顯強化的實質部分。計算SI平均值,同時每個患者測量3個正常腦白質的SI,計算腫瘤的SI與正常腦白質的SI的差值得到rSI,將SI和rSI進行統(tǒng)計分析。

        1.5 統(tǒng)計分析

        使用統(tǒng)計軟件SPSS11.5對數(shù)據(jù)進行分析,當P值小于0.05認為有統(tǒng)計學意義。

        2 結果

        78個肺癌腦轉移瘤的分布見表1,各種病理類型肺癌腦轉移瘤的SI值見表2,rSI值見表3。

        表1 各病灶的分布情況

        表2 各種病理類型肺癌腦轉移瘤的SI

        表3 各種病理類型肺癌腦轉移瘤的rSI

        Spearman檢驗SI與病理類型之間的相關系數(shù)是0.335,P值是0.01,rSI與病理類型之間的相關系數(shù)是0.255,P值是0.024。

        各組的SI和rSI見圖1,本組研究結果中,肺小細胞癌的SI最高,鱗癌其次,而腺癌最低。Kruskal wallis檢驗肺鱗癌與肺腺癌之間比較P值是0.181,肺腺癌與小細胞癌之間比較P值是0.000,肺鱗癌與小細胞癌之間比較P值是0.005。rSI的組間比較,Kruskal wallis檢驗肺鱗癌與肺腺癌之間比較P值是0.034,肺腺癌與小細胞癌之間比較P值是0.000,肺鱗癌與小細胞癌之間比較P值是0.06。

        圖1 肺癌腦轉移瘤78個病灶的SI和rSI

        3 討論

        本研究結果表明,肺癌腦轉移瘤的病理類型和SI、rSI都有相關性。

        DWI能反映組織細胞內(nèi)外水分子的轉移、跨膜運動等微米數(shù)量級的變化,仍是目前在活體水平分子彌散測量與成像的惟一方法,最初主要應用于缺血性腦中風超急性期和急性期的診斷,近年來國內(nèi)外學者已將其作為顱內(nèi)腫瘤和囊性病變定性診斷的一種有效工具[1]。腫瘤的ADC值與腫瘤的胞質明顯相關,腫瘤的相關研究也表明ADC值和腫瘤的胞質具有很好的相關性[2]。Atlas等[3]曾探討了T2WI與腦轉移瘤細胞構成的相關性,結果表明很多因素影響T2WI的SI,包括順磁性物質(鐵、鈣、出血、黑色素)、非順磁性物質(濃縮蛋白、纖維膠原基質、流動相關的信號強度變化)和其它因素(胞漿減少、胞質稀釋),T2WI上的SI與腫瘤的胞質沒有明顯的相關性,所以Atlas等學者認為不可能通過T2WI的SI評價腦轉移瘤的細胞構成。本研究從實際工作出發(fā),探討一種臨床簡單、易行、不需要特殊的繁瑣的后處理方法就能夠指導臨床治療的影像學指標,利用DWI這個唯一能反應活體分子水平狀態(tài)、掃描時間短、普及又廣的成像方法來探討它與肺癌腦轉移瘤的相關性。

        Hayashida等[4]研究表明DWI的SI能夠預測腦轉移瘤的組織學來源,分化好的腺癌的SI較低,而小細胞和大細胞神經(jīng)內(nèi)分泌癌的SI較高,本組數(shù)據(jù)中,肺小細胞癌的SI和相對最高,腺癌的SI和rSI最低,與Hayashida的研究結果一致,但Hayashida等共收集了來自多器官的39個病灶,共有9種病理類型,病灶數(shù)目較少,其并未對肺癌的腦轉移瘤進一步分析,其對SI采用的是相對于正常腦白質SI的等級分析的方法,沒有具體的量化分析,本研究進一步擴大了樣本量,選擇了針對肺癌腦轉移瘤的量化分析,以期獲得量化的指標。

        小細胞癌在DWI上表現(xiàn)為高信號、ADC值較低,但其原因尚不明確,可能是高度浸潤性生長的肺神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤的原因[5]。由于這些病變的胞質成分多、ADC值低,在T2WI上顯示較高的CNR。我們假設DWI上的高信號是彌散受限和T2穿透效應的協(xié)同作用所致。

        具有低SI值,通過DWI很難鑒別的是鱗癌和腺癌,一方面可能由于在T2WI上呈相對低SI的原因。另一方面本研究8個病灶是鱗癌的轉移瘤,57個病灶是腺癌的轉移瘤,鱗癌和腺癌SI的組間比較沒有統(tǒng)計學意義,而rSI的組間比較有統(tǒng)計學意義,表明rSI在鑒別鱗癌和腺癌方面具有一定優(yōu)勢,另外將來還需要大樣本或采用其它的指標等研究來進一步解釋DWI上SI的機制。

        本研究存在一些不足之處:(1)無法排除瘤內(nèi)微小的、無法顯示出來的出血,而其可能影響研究結果,但我們嚴格對照T2WI盡可能地排除出血,將其影響降到最低;(2)部分容積效應可能影響定量的結果。然而,盡管瘤內(nèi)囊變和變性有影響定量分析的可能性,但是它不可能被選定在ROI內(nèi),因為DWI和T2WI的空間分辨率高,囊變和變性很容易被識別。

        4 結論

        不同組織學來源的腦轉移瘤的強化部分表現(xiàn)出不同的SI和rSI。分化好的腺癌表現(xiàn)是低信號,它的SI和rSI明顯低于其它組織來源的腦轉移瘤,本研究中13個小細胞癌表現(xiàn)是高信號,DWI的SI和rSI能夠預測肺癌腦轉移瘤的組織學特征??梢灾笇R床的下一步檢查重點,盡快找到原發(fā)灶。尤其是對于難以發(fā)現(xiàn)原發(fā)腫瘤的患者,難以實現(xiàn)穿刺活檢的患者,可以根據(jù)影像學資料制定有效的治療方案。

        [1]張勁松,宦怡,常英娟,等.擴散加權成像在高分化膠質瘤和轉移瘤中的鑒別價值[J].中華放射學雜志,2005,39(10):1013-1017.

        [2]Arvinda HR,Kesavadas C,Sarma PS,et al.Glioma grading:sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of diffusion and perfusion imaging[J].J Neurooncol,2009,94(1):87-96.

        [3]Atlas SW,Lavi E.Intra-axial brain tumors.In: Atlas SW, ed.Magnetic Resonance Imaging of the Brain and Spine[M].2nd ed.Philadelphia:Lippincott-Raven,1996:315-422.

        [4]Hayashida Y,Hirai T,Morishita S,et al.Diffusion-weighted imaging of metastatic brain tumors: comparison with histologic type and tumor cellularity[J].AJNR Am J Neuroradiol,2006,27(7):1419-1425.

        [5]Franklin WA.Pathology of lung cancer[J].J Thorac Imaging,2000,15(1):3-12.

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