1.福建醫(yī)科大學(福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院)放射科(福建 福州 350001)
2.復旦大學(復旦大學附屬中山醫(yī)院)放射診斷科 (上海 200032)
3.西門子(深圳)磁共振有限公司(廣東 深圳 518000)
王莉莉1林 江2呂 鵬2付彩霞3段 青1薛蘊菁1王承勝1黃新明1
IVIM及DCE-MRI與非小細胞肺癌免疫組化指標MVD、EGFR和Ki67相關(guān)性的研究*
1.福建醫(yī)科大學(福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院)放射科(福建 福州 350001)
2.復旦大學(復旦大學附屬中山醫(yī)院)放射診斷科 (上海 200032)
3.西門子(深圳)磁共振有限公司(廣東 深圳 518000)
王莉莉1林 江2呂 鵬2付彩霞3段 青1薛蘊菁1王承勝1黃新明1
目的評價IVIM和DCE-MRI的參數(shù)與非小細胞肺癌(NSCLC)免疫組化指標MVD、EGFR和Ki67的相關(guān)性。方法選擇2013年4月至2015年2月入住我院的26例經(jīng)手術(shù)病理證實為非小細胞肺癌的患者,同時接受IVIM和3D DCE-VIBE序列檢查,分別得到IVIM的水分子擴散效應(yīng)相關(guān)參數(shù)ADCtotal、D值和灌注相關(guān)參數(shù)D*、f值,DCE-MRI的灌注參數(shù)Ktrans、Kep、Ve和IAUC60。使用Spearman等級相關(guān)系數(shù)計算MRI各參數(shù)與免疫組化指標MVD、EGFR和Ki67之間的相關(guān)性。結(jié)果26例NSCLC患者的MVD均值為(36.5±21.1),EGFR陽性率為54.3%,Ki67指標的陽性率為86.4%。DCE參數(shù)中的IAUC60與MVD有中等度的相關(guān)性,r值為0.687,P=0.000<0.05;Ktrans與MVD有弱相關(guān),r值為0.444,P=0.005<0.05。DCE參數(shù)與EGFR和Ki67無顯著相關(guān)性。IVIM參數(shù)與三種免疫組化指標均無顯著相關(guān)性。結(jié)論1)DCE-MRI可評價NSCLC微循環(huán)狀態(tài);2)尚不能通過IVIM和DCE-MRI術(shù)前掃描提示NSCLC相關(guān)的EGFR、Ki67免疫組化結(jié)果。
體素內(nèi)非相干擴散加權(quán)成像;動態(tài)增強;非小細胞肺癌
肺癌是全球癌癥相關(guān)死亡的首要病因,其中約80%為非小細胞肺癌(Nonsmallcelllungcancer,NSCLC),我國大多數(shù)患者發(fā)現(xiàn)時已為中晚期,主要治療手段為放化療。一些免疫組織化學和分子生物標志物已被確立為影響NSCLC發(fā)生、發(fā)展、轉(zhuǎn)移、化療效果和預后的因素,如微血管密度(Microvesseldensity,MVD)[1],表皮生長因子受體(Epidermalgrowthfactor receptor,EGFR)[2]和細胞增值指數(shù)Ki67等[3-4]。研究MRI功能成像參數(shù)與免疫組化分子標志物的相關(guān)性,可使功能成像在活體狀態(tài)下評估組織的生理和代謝變化,為臨床診斷和治療提供參考,頗具臨床價值[5-6]。因此本研究的目的是以患者病理標本免疫組化結(jié)果為標準,評價體素內(nèi)非相干擴散加權(quán)成像(Intravoxelincoherentmotion,IVIM)和動態(tài)增強(Dynamic contrast-enhanced,DCE)MRI的參數(shù)與NSCLC免疫組化指標MVD、EGFR和Ki67的關(guān)系。
1.1 研究對象(1)選擇2013年4月至2015年2月入住我院的26例(男性13例,女性13例;平均年齡58歲,范圍32~74歲)經(jīng)手術(shù)病理證實為非小細胞肺癌的患者,MRI檢查在手術(shù)前10天內(nèi)進行。(2)CT橫斷位上肺癌組織長徑≥1.5厘米(Centimeter,cm);(3)本研究經(jīng)本院倫理委員會批準,所有患者簽署知情同意書。
1.2 磁共振成像方法MR檢查在MAGNETOMAera1.5T MRI(SiemensHealthcare, Germany)進行,使用體部相控位陣列線圈。MRI掃描序列包括橫斷位呼吸觸發(fā)單次激發(fā)IVIM成像和橫斷位3DDCE-VIBE序列檢查。
1.2.1 IVIM序列參數(shù):IVIM序列的具體參數(shù)為:TR,平均2 2 0 0 m s;T E 7 0.0 m s;FOV380mm×309mm;層厚7mm;層間距1mm;矩陣128×128;并行采集技術(shù)GRAPPA,加速因子為2;接收帶寬,1698Hz;采用了12個b值,分別為0,5,10,15,20,25,50,80,150,300,500,800s/mm2。成像時間約10~16分鐘。
1.2.2 DCE-MRI序列參數(shù):DCE-VIBE序列的具體參數(shù)為:TR3.44ms;TE1.67ms;FOV380mm×309mm;層厚4mm;層間距0mm;Matrix256×154;并行采集技術(shù)CAIPIRINA,加速因子為2;全肺單次掃描成像時間約3.4秒,共30次重復掃描,總掃描時間約2.5分鐘。在掃描開始時同時開始對比劑注射,采用馬根維顯(Bayer-Schering,Berlin, Germany,0.2mmol/kg)由高壓注射器經(jīng)肘正中靜脈注射,完成后20ml生理鹽水沖洗,注射速率為2.0ml/s。
1.3 圖像分析IVIM和DCEMRI的圖像分析測量在西門子后處理工作站通過IVIM后處理軟件和TISSUE 4D軟件包進行。兩位放射科醫(yī)師在IVIM后處理生成的參數(shù)圖D圖上,選取病灶橫斷位最大直徑層面,在肺癌區(qū)域手動繪制感興趣區(qū)域(Regionof interest,ROI)以覆蓋病灶(避免壞死區(qū)域),然后復制ROI到ADCtotal,D*和f值參數(shù)圖相應(yīng)層面,從而得到IVIM的四個參數(shù)值A(chǔ)DCtotal、D、D*和f。
將DCE-MRI圖像調(diào)入TISSUE 4D后處理軟件中,選取與D圖測量時的相同層面,并繪制相同的ROI,選擇藥代動力學數(shù)學模型(快速模型),軟件將重建出所需的參數(shù)圖,并自動計算參數(shù)值:容量轉(zhuǎn)移常數(shù)Ktrans、滲漏間隙分數(shù)Ve、速率常數(shù)Kep、及60秒時對比劑濃度曲線下初始區(qū)域值IAUC60。
1.4 病理標本及免疫組化手術(shù)切除的腫瘤組織用于制作病理標本。經(jīng)福爾馬林固定,石蠟包埋的標本被切成4μm厚度并固定到載玻片上。制作完成的玻片標本使用特異性抗體進行免疫組化指標檢測,所用抗體為鼠抗人MVD、EGFR和Ki67單克隆抗體(上海長島生物技術(shù)有限公司)。由未知患者臨床和影像信息的病理學專家進行讀片計數(shù)。
1.5 統(tǒng)計學分析統(tǒng)計分析使用SPSS17進行(SPSS,芝加哥,IL,USA)。雙面P值小于0.05被認為有統(tǒng)計學意義。使用Spearman等級相關(guān)系數(shù)(correlationcoefficients,r)計算來自IVIM的參數(shù)和來自DCE的參數(shù)與免疫組化指標MVD、EGFR和Ki67之間的相關(guān)性。
2.1 肺癌病例的病理特征26例非小細胞肺癌患者均成功完成了IVIM和DCE-MRI檢查,手術(shù)病理類型分別為腺癌22例,鱗狀細胞癌4例,MVD均值為(36.5±21.1),EGFR陽性率為54.3%,Ki67指標的陽性率為86.4%。
2.2 IVIM和DCE-MRI參數(shù)與MVD、EGFR、Ki67的相關(guān)性表1總結(jié)了來自26例患者IVIM參數(shù)和DCE參數(shù)與免疫組織化學指標MVD、EGFR和Ki67的Spearman相關(guān)系數(shù)(r)和P值,可知IVIM參數(shù)與三種免疫組化指標均無顯著相關(guān)性,DCE參數(shù)中的IAUC60與MVD有中等度的相關(guān)性,r值為0.687,P=0.000<0.05;DCE參數(shù)中Ktrans與MVD有弱相關(guān),r值為0.444,P=0.005<0.05(見圖1)。DCE參數(shù)與EGFR和Ki67無顯著相關(guān)性。
動態(tài)增強磁共振灌注成像已被諸多研究證實與腫瘤微血管密度(MVD)、腫瘤分級、腫瘤放化療早期治療效果等相關(guān),是一種能夠在體反映病變血流動力學狀態(tài)和腫瘤微環(huán)境的功能成像技術(shù)[7]。但相關(guān)研究多見于無明顯呼吸運動及心臟運動影響的組織器官,如前列腺[8]和直腸[9]等,關(guān)于胸部動態(tài)增強磁共振的報道相對較少。
表1 IVIM和DCE-MRI參數(shù)與MVD、EGFR和Ki67的相關(guān)性
Nensa等[10]證實Ktrans和IAUC60值在非小細胞肺癌患者抗血管靶向治療2天后有顯著的下降。本研究中DCE-MRI的灌注參數(shù)Ktrans和IAUC60與微血管密度MVD相關(guān),可用于評價肺癌微血管生成狀態(tài)和抗血管靶向治療效果,與之前的大多數(shù)研究結(jié)果相同。但本研究中DCE-MRI灌注參數(shù)與反映細胞增值的指數(shù)Ki67和表皮生長因子受體EGFR無明顯相關(guān)性,而Li等[11]研究證實Ktrans和Kep與乳腺癌組織的MVD和Ki67呈正相關(guān)。研究結(jié)果存在爭議的原因可能為動態(tài)增強技術(shù)參數(shù)能夠在多大程度上真實反映組織的生理情況受到諸多掃描條件的影響[12],如組織本身固有的T1值,弛豫速率、對比劑的劑量、圖像采集的序列及掃描參數(shù),時間分辨率、空間分辨率、技術(shù)操作流程的選擇和所采用的藥代動力學模型等,這些因素會直接影響灌注值測量的準確性并影響實驗結(jié)果的可重復性。為使動態(tài)增強灌注成像更好的適用于臨床,未來仍需更多深入的實驗研究工作以證實這些參數(shù)的特征以及作為理想生物標志的有效性,包括實驗技術(shù)方法統(tǒng)一、對比劑注射方式、掃描序列的規(guī)范、理論模型和定量參數(shù)的統(tǒng)一等[13]。
多b值DWI即體素內(nèi)非相干擴散加權(quán)成像(IVIM)序列能在無需對比劑的情況下區(qū)分組織擴散加權(quán)成像中單純水分子擴散效應(yīng)和組織毛細血管灌注效應(yīng)[14]。IVIM成像可根據(jù)高b值(>200s/mm2)部分數(shù)據(jù)測量計算得出代表純粹的血管外的水擴散效應(yīng)的D值,同時根據(jù)低b值(<100-200s/mm2)部分數(shù)據(jù)測量計算得出代表血管體積分數(shù)的灌注分數(shù)f值和代表毛細血管微循環(huán)即灌注成分的假擴散系數(shù)D*值。
在以往的研究中[15-16],反映水分子擴散效應(yīng)的ADC值和D值被證實與腫瘤的分級有關(guān),Ki67陽性病例的ADC值明顯低于Ki67陰性的病例。關(guān)于IVIM灌注參數(shù)與MVD相關(guān)性的研究報道很少,Lee等[17]研究證實在結(jié)直腸腫瘤的裸鼠模型中,IVIM的純擴散系數(shù)D值與MVD無顯著相關(guān)性,而灌注相關(guān)參數(shù)D*值和f值與MVD有明顯的相關(guān)性。本研究結(jié)果顯示IVIM成像中的擴散系數(shù)和灌注相關(guān)參數(shù)均與MVD、EGFR和Ki67無顯著相關(guān)性,可能的原因有①IVIM成像受多種因素影響,參數(shù)值不穩(wěn)定,如T2弛豫效應(yīng)等[18];②IVIM用于肺組織成像容易受呼吸運動偽影、心臟運動偽影及磁敏感偽影等影響,部分參數(shù)圖本身噪聲較大,參數(shù)測量的可重復性差[19];③ 通過低b值測量的IVIM灌注參數(shù)在不同組織的生理病理學意義尚存在爭議,除了組織的毛細血管灌注效應(yīng),灌注參數(shù)值可以受多種生理過程影響,如腦中的腦脊液流動效應(yīng)[20]或唾液腺中的腺體分泌效應(yīng)[21]。總之,本研究結(jié)果提示IVIM尚不是替代灌注DCE-MRI成像和病理檢查的可靠方法。需要進一步完善IVIM掃描參數(shù),對各系統(tǒng)疾病進行多中心大樣本研究并與病理學對照,闡明雙指數(shù)模型各參數(shù)病理生理學涵義及臨床應(yīng)用價值。
綜上所述,DCE-MRI作為一種非侵入性的檢查方法,可評價肺癌組織微循環(huán)狀態(tài)。DCE-MRI和IVIM的灌注相關(guān)參數(shù)及水分子擴散系數(shù)與免疫組織化學標記物EGFR、Ki67無顯著相關(guān)性,尚不能通過術(shù)前掃描提示肺癌組織相關(guān)的免疫組化結(jié)果。
[1]Mineo T C, Ambrogi V, Baldi A, et al. Prognostic impact of VEGF, CD31, CD34, and CD105 expression and tumour vessel invasion after radical surgery for IB-IIA non-small cell lung cancer[J].J Clin Pathol,2004, 57(6):591-597.
[2]Scagliotti G V, Selvaggi G, Novello S, et al. The biology of epidermal growth factor receptor in lung cancer [J]. Clin Cancer Res,2004,10(12 Pt 2):4227s-4232s.
[3] Cavarga I, Kocan P, Boor A, et al. Immunohistochemical markers of proliferation and vascularisation in preneoplastic bronchial lesions and invasive non-small cell lung cancer[J].Neoplasma, 2009,56(5):414-421.
[4] Martin B, Paesmans M, Mascaux C, et al.Ki-67 expression and patients survival in lung cancer: systematic review of the literature with metaanalysis[J].Br J Cancer,2004, 91(12):2018-2025.
[5]Schaefer J F, Schneider V, Vollmar J, et al. Solitary pulmonary nodules: association between signal characteristics in dynamic contrast enhanced MRI and tumor angiogenesis[J]. Lung Cancer,2006,53(1):39-49.
[6]Yankeelov T E, Gore J C. Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging in Oncology:Theory, Data Acquisition, Analysis, and Examples[J]. Curr Med Imaging Rev,2009,3(2):91-107.
[7]Koh T S, Bisdas S, Koh D M, et al. Fundamentals of tracer kinetics for dynamiccontrast-enhanced MRI[J]. Journal of Magnetic Resonance Imaging,2011,34(6):1262-1276.
[8]Oto A, Yang C, Kayhan A, et al.Diffusion-weighted and dynamic contrast-enhanced MRI of prostate cancer: correlation of quantitative MR parameters with Gleason score and tumor angiogenesis[J].AJR Am J Roentgenol,2011,197(6):1382-1390.
[9]Yeo D M, Oh S N, Jung C K, et al. Correlation of dynamic contrast-enhanced MRI perfusion parameters with angiogenesis and biologic aggressiveness of rectal cancer: Preliminary results[J].J Magn Reson Imaging,2015,41(2):474-480.
[10]Nensa F,Stattaus J,Morgan B, et al.Dynamic contrast-enhanced MRI parameters as biomarkers for the effect of vatalanib in patients with non-small-cell lung cancer[J].Future Oncol, 2014,10(5):823-833.
[11]Li L, Wang K, Sun X, et al. Parameters of dynamic contrastenhanced MRI as imaging markers for angiogenesis and proliferation in human breast cancer[J].Med Sci Monit,2015, 21(2):376-382.
[12]Parker GJM,Padhani AR.T1-W DCE-MRI:T1-weighted dynamic contrast-enhanced MRI[M]// Quantitative MRI of the brain:measuring changes caused by disease,2004:341-364.
[13]Evelhoch JL.Key factors in the acquisition of contrast kinetic data for oncology[J].J Magn Reson Imaging,1999,10(3):254-259.
[14]Takahara T,Kwee T C.Low b-value diffusion-weighted imaging:Emerging applications in the body[J].Journal of Magnetic Resonance Imaging,2012,35(6):1266-1273.
[15]Molinari C,Clauser P,Girometti R, et al.MR mammography using diffusion-weighted imaging in evaluating breast cancer: a correlation with proliferation index[J].La radiologia medica, 2015,120(10):911-918.
[16]Cipolla V, Santucci D, Guerrieri D, et al. Correlation between 3T apparent diffusion coefficient values and grading of invasive breast carcinoma[J].European journal of radiology,2014,83(12):2144-2150.
[17]Lee H J, Rha S Y, Chung Y E, et al. Tumor perfusion-related parameter of diffusion-weighted magnetic resonance imaging:correlation with histological microvessel density[J].Magn Reson Med,2014,71(4):1554-1558.
[18]Sumi M,Van Cauteren M, Sumi T,et al.Salivary gland tumors: use of intravoxel incoherent motion MR imaging for assessment of diffusion a n d p e r f u s i o n f o r t h e differentiation of benign from malignant tumors[J].Radiology, 2012,263(3):770-777.
[19]Dyvorne H A, Galea N, Nevers T, et al. Diffusion-weighted imaging of the liver with multiple b values: effect of diffusion gradient polarity and breathing acquisition on image quality and intravoxel incoherent motion parameters--a pilot study[J].Radiology, 2013,266(3):920-929.
[20]Kwong K K,Mckinstry R C, Chien D,et al. CSF-suppressed quantitative single-shot diffusion imaging[J].Magnetic Resonance in Medicine,1991, 21(1):157-163.
[21]Zhang L,Murata Y,Ishida R,et al.Functional evaluation with intravoxel incoherent motion echo-planar MRI in irradiated salivary glands: a correlative study with salivary gland scintigraphy[J].Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2001,14(3):223-229.
(本文圖片見封三)
(本文編輯:郭吉敏)
Non-small Cell Lung Cancer:Correlation between Parameters from IVIM, DCE-MRI and Immunohistochemistry Indices MVD, EGFR and Ki67*
WANG Li-li, LIN Jiang, LV Peng, et al., Department of Diagnostic Radiology, Fujian Medical University(Xiehe Hospital), Fuzhou 350001, Fujian Province, China
ObjectiveTo evaluate the correlation between IVIM and DCE-MRI parameters and immunohistochemical indices MVD, EGFR and Ki67.MethodsFrom April 2013 to February 2015, 26 patients (13 males, 13 females; mean age 58 years, range 32-74 years) with pathologically confirmed non-small cell lung cancer were recruited.All patients underwent MR imaging. Axial single-shot respiratory triggered IVIM and breath holding 3D DCE-VIBE sequences were performed. Parameters of IVIM included ADCtotal and D value which reflected water molecule diffusion, and perfusion-related parameters D? and f values. Perfusion parameters of DCE-MRI were Ktrans, Kep, Veand IAUC60. Spearman rank correlation coefficient was used to calculate the relationship between parameters from IVIM and DCE-MRI and immunohistochemical indices of MVD, EGFR and Ki67.ResultsMean MVD of the 26 NSCLCs was (36.5±21.1), positive rate of EGFR was 54.3%, and the positive rate of Ki67 index was 86.4%.Moderate correlation was found between IAUC60and MVD with r value of 0.687(P=0.000<0.05), and weak correlation was found between Ktransand MVD wtih r value of 0.444(P=0.005<0.05). No significant correlation between DCE parameters and EGFR or Ki67 was found. No significant correlation between IVIM parameters and all three immunohistochemical indices was found.Conclusion1) DCE-MRI, as a non-invasive method, can be used to evaluate the microcirculation of lung cancer, 2) DCE-MRI and IVIM may not be applied to predict the results of EGFR and Ki67 of NSCLC.
IVIM; DCE-MRI; NSCLC
R734.2
A
福建省衛(wèi)計委青年項目(2016-1-44):
10.3969/j.issn.1672-5131.2017.05.019
2017-04-05
林 江