王倩，劉萬(wàn)花，王瑞，葉媛媛

1.東南大學(xué)，江蘇南京 210009；2.東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院放射科，江蘇南京 210009；

乳腺癌是世界范圍內(nèi)影響女性健康的重要疾病之一，新發(fā)和死亡病例高居榜首[1]。乳腺癌于分子水平呈現(xiàn)高度的異質(zhì)性，不同分子亞型表現(xiàn)出不同的生物學(xué)行為，預(yù)后差異較大[2]。Luminal A型增殖率低；Luminal B型組織學(xué)分級(jí)較Luminal A型高，且多數(shù)伴有人類表皮生長(zhǎng)因子受體-2（human epidermal growth factor receptor 2，HER-2）基因擴(kuò)增；HER-2過(guò)表達(dá)型乳腺癌惡性程度高，內(nèi)臟轉(zhuǎn)移率高，生存率低[3]。三陰性乳腺癌（triple negative breast cancer，TNBC）具有很強(qiáng)的侵襲性及獨(dú)特的生物學(xué)行為，預(yù)后差[4]。因此，深入探討乳腺癌分子分型與影像特征及功能成像之間的關(guān)系，對(duì)乳腺癌的精準(zhǔn)治療及療效隨訪具有重要價(jià)值。關(guān)于定量動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI（dynamic contrast enhanced MRI，DCE-MRI）定量參數(shù)及表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）值與乳腺癌不同預(yù)后因子及分子分型的相關(guān)性已有部分報(bào)道[5-9]。本研究在同一研究對(duì)象獲取DCE-MRI和ADC值，分析各功能參數(shù)與預(yù)后因子和分子分型間的相關(guān)性。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 回顧性分析東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院2012—2018年符合以下標(biāo)準(zhǔn)的患者，納入標(biāo)準(zhǔn)：①術(shù)前同時(shí)行MRI動(dòng)態(tài)增強(qiáng)及擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）掃描；②外科手術(shù)病理證實(shí)為乳腺癌；③術(shù)后經(jīng)病理檢查并取得免疫組化指標(biāo)。排除標(biāo)準(zhǔn)：①M(fèi)RI掃描圖像不標(biāo)準(zhǔn)；②行穿刺活檢，但未手術(shù)者；③行放療、化療或激素替代治療后；④妊娠期及哺乳期女性；⑤分子分型研究中免疫組化檢測(cè)指標(biāo)不全者。

最終納入123例乳腺癌患者，共127個(gè)病灶，年齡（52.16±10.56）歲。病理類型：浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌107例、導(dǎo)管原位癌16例、浸潤(rùn)性小葉癌1例、乳頭狀癌1例、髓樣癌1例及分泌基質(zhì)癌1例。納入分子分型研究123個(gè)病灶。

1.2 MRI檢查 所有患者均于術(shù)前行3.0T MRI（Siemens Magnetom Verio）檢查，使用雙穴乳腺專用8通道表面線圈。掃描前于患者手背靜脈或肘靜脈放置留置針，并進(jìn)行平靜呼吸訓(xùn)練，掃描位置為俯臥位，雙乳對(duì)稱、自然懸垂于線圈內(nèi)。DWI掃描于對(duì)比增強(qiáng)掃描前進(jìn)行，采用平面回波序列，掃描參數(shù)：TR 7200 ms，TE 88 ms；層厚4.0 mm；層間距6 mm；激勵(lì)次數(shù)2；視野340 mm；矩陣192 mm×192 mm；b值分別取0、800 s/mm2。DCE-MRI掃描序列是三維快速小角度激發(fā)擾相梯度回波及脂肪抑制T1WI序列，掃描參數(shù)：TR 5.08 ms，TE 1.68 ms，反轉(zhuǎn)角2°、15°， 視野320 mm×320 mm，矩陣192×192，層厚3 mm。掃描過(guò)程：首先進(jìn)行第一期T1原始值圖（T1 map）掃描，然后在第4期經(jīng)高壓注射器團(tuán)注Gd-DTPA 0.1 mmol/kg，隨后團(tuán)注20 ml生理鹽水，注射速度均為2 ml/s。注射的同時(shí)繼續(xù)行動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描，每一期采集時(shí)間為10 s，共掃描40期，總采集時(shí)間6 min 40 s。

1.3 圖像后處理及數(shù)據(jù)測(cè)量 所有數(shù)據(jù)后處理均于Siemens 3.0T MRI Verio工作站進(jìn)行。ADC值測(cè)量：參考MR動(dòng)態(tài)增強(qiáng)圖像找到病變所在位置，取病變的實(shí)性部分，注意避開(kāi)囊變、壞死或出血區(qū)域，測(cè)量3個(gè)感興趣區(qū)（ROI），取平均值。定量增強(qiáng)參數(shù)獲?。簯?yīng)用4D tissue后處理軟件，選擇病變強(qiáng)化最明顯區(qū)域作為ROI，避開(kāi)囊變、壞死區(qū)，結(jié)合原始T1值，應(yīng)用經(jīng)典Tolfs參考模型，測(cè)量慢速模式下的容量轉(zhuǎn)移常數(shù)（Ktrans）、速率常數(shù)（Kep）、血管外細(xì)胞外間隙容積比（Ve），同樣選取3個(gè)ROI并取平均值。

1.4 免疫組化及分子分型判斷標(biāo)準(zhǔn) 美國(guó)臨床腫瘤學(xué)會(huì)[10]定義雌激素受體（estrogen receptor，ER）及孕激素受體（progesterone receptor，PR）陽(yáng)性為侵襲性陽(yáng)性腫瘤細(xì)胞核≥1%，反之為陰性。HER-2表達(dá)評(píng)分為0、+、++、+++，評(píng)分+++為HER-2表達(dá)陽(yáng)性，評(píng)分0和+為HER-2表達(dá)陰性；HER-2評(píng)分為++者進(jìn)一步行FISH法檢測(cè)，若基因擴(kuò)增則為HER-2陽(yáng)性，反之為陰性。根據(jù)2011年St.Gallen國(guó)際乳腺癌會(huì)議[11]上提出的分子分型方法，將乳腺癌分為以下4種類型，①Luminal A型：ER和（或）PR陽(yáng)性，HER-2陰性，Ki-67低表達(dá)（<14%）；②Luminal B型：ER和（或）PR陽(yáng)性，HER-2陰性，Ki-67高表達(dá)（≥14%）；ER和（或）PR陽(yáng)性，HER-2陽(yáng)性，Ki-67任意表達(dá)；③HER-2過(guò)表達(dá)型：ER、PR陰性，HER-2陽(yáng)性，Ki-67任意表達(dá)；④TNBC：ER、PR和HER-2均為陰性，Ki-67任意表達(dá)。

123個(gè)病灶分為L(zhǎng)uminal A型24個(gè)、Luminal B型73個(gè)、HER-2過(guò)表達(dá)型15個(gè)和TNBC 11個(gè)。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 18.0軟件，正態(tài)分布的計(jì)量資料以±s表示，各受體在不同表達(dá)狀態(tài)下的Ktrans及Ve值比較采用t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料用M（Q1，Q3）表示，采用Mann-Whitney U檢驗(yàn)進(jìn)行比較；用Spearman相關(guān)分析評(píng)價(jià)各定量參數(shù)及ADC值與各預(yù)后因子的相關(guān)性，不同分子分型間乳腺癌病灶的Ktrans及Ve值比較采用單因素方差分析，兩兩比較用SNK檢驗(yàn)，采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)比較不同分子分型乳腺癌患者的Kep值及ADC值，兩兩 比較采用Mann-Whitney U檢驗(yàn)。采用ROC曲線下面積（AUC）比較各定量參數(shù)對(duì)不同分子分型的乳腺癌的預(yù)測(cè)價(jià)值，P<0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 各預(yù)后因子在不同表達(dá)狀態(tài)下的定量DCE-MRI參數(shù)及ADC值比較 ER、PR陽(yáng)性患者的Ktrans、Kep值及ADC值均低于ER、PR陰性患者，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），兩組Ve值差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）；HER-2陽(yáng)性患者Ve值和ADC值均高于HER-2陰性患者，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），兩組Ktrans及Kep值差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。見(jiàn)表1。

表1 各預(yù)后因子在不同表達(dá)狀態(tài)下定量參數(shù)及ADC值比較

2.2 定量參數(shù)及ADC值與各預(yù)后因子陽(yáng)性表達(dá)的相關(guān)性 ER及PR與Ktrans、Kep、ADC值均呈負(fù)相關(guān)，其中ER與ADC值的相關(guān)性最大（r=-0.252），PR與Ktrans值的相關(guān)性最大（r=-0.257）。HER-2與Ve值及ADC值呈正相關(guān)，且相關(guān)性相等（r=0.187）。Ki-67表達(dá)率與Ktrans呈正相關(guān)（r=0.226，P=0.006），與Kep、Ve及ADC值無(wú)相關(guān)性（P>0.05）。見(jiàn)表2。

表2 定量參數(shù)及ADC值與各預(yù)后因子陽(yáng)性表達(dá)的相關(guān)性

2.3 不同分子分型患者ADC值及定量參數(shù)結(jié)果 TNBC型患者Ktrans、Kep及ADC值均高于其他各型，Ve均低于其他各型。不同分子分型間Ktrans、Kep、Ve及ADC值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。進(jìn)一步兩兩比較顯示，Luminal A型及Luminal B型與TNBC型間Ktrans值、Kep值及Ve值差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），Luminal B型與TNBC型和HER-2過(guò)表達(dá)型ADC值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。見(jiàn)表3。

表3 不同分子分型患者定量參數(shù)及ADC值比較

2.4 應(yīng)用定量參數(shù)及ADC值診斷不同分子分型的ROC曲線下面積（AUC）分析 各參數(shù)對(duì)不同分子分型診斷效能，除TNBC中Ktrans值及Kep值A(chǔ)UC>0.7外，其余AUC均<0.7，且Ve值診斷TNBC的AUC最小，為0.180。應(yīng)用Kep值診斷TNBC的AUC最高，為0.904，截?cái)帱c(diǎn)為最大約登指數(shù)，其敏感度為81.8%，特異度為85.7%。見(jiàn)表4。

表4 應(yīng)用定量參數(shù)及ADC值診斷不同分子分型乳腺癌的AUC

3 討論

定量DCE-MRI是基于參數(shù)（模型）技術(shù)對(duì)對(duì)比劑進(jìn)行灌注分析。通過(guò)監(jiān)測(cè)ROI內(nèi)對(duì)比劑的時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度變化特點(diǎn)，結(jié)合適當(dāng)?shù)乃幬锎x動(dòng)力學(xué)模型，計(jì)算出具有生理學(xué)意義的定量增強(qiáng)參數(shù)，在分子水平反映腫瘤組織血流灌注、血管分布等情況[5]?；谒肿拥牟祭蔬\(yùn)動(dòng)原理，DWI可反映人體組織中微觀結(jié)構(gòu)以及細(xì)胞內(nèi)外水分子的擴(kuò)散能力，ADC值是DWI的一個(gè)定量指標(biāo)，細(xì)胞構(gòu)成、細(xì)胞密度、細(xì)胞膜通透性及血流灌注均與ADC值相關(guān)。既往研究報(bào)道了定量參數(shù)及ADC值與乳腺癌預(yù)后因子及分子分型的相關(guān)性，但均基于各自獨(dú)立的研究對(duì)象，不利于比較分析。本研究從同一研究對(duì)象同時(shí)獲取定量動(dòng)態(tài)增強(qiáng)參數(shù)及ADC值，以期得到更為可靠的對(duì)比分析結(jié)果。

本研究結(jié)果顯示，ER、PR陽(yáng)性患者的Ktrans、Kep及ADC值均低于ER、PR陰性患者，且ER、PR與Ktrans、Kep及ADC值均呈負(fù)相關(guān)，而Ve值差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，提示ER、PR陽(yáng)性腫瘤毛細(xì)血管通透性減小，這一結(jié)果可借助Ali等[12]研究提示ER能夠下調(diào)血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子水平，從而抑制血管生成通路，因此ER陽(yáng)性腫瘤毛細(xì)血管較ER陰性少，血流灌注下 降，腫瘤組織中微血管灌注對(duì)ADC值的影響較小得 以解釋，與Suo等[7]及Martincich等[8]的研究結(jié)果一 致。關(guān)于定量參數(shù)與HER-2表達(dá)是否有相關(guān)性，既往報(bào)道結(jié)果不一[13-14]。本研究顯示，HER-2陽(yáng)性患者的Ve值及ADC值高于陰性患者，且HER-2與Ve值及ADC值的相關(guān)性相同。關(guān)于文獻(xiàn)報(bào)道結(jié)果不一致的原因考慮與研究樣本量、HER-2的蛋白質(zhì)表達(dá)與基因擴(kuò)增不一致等因素有關(guān)，Makkat等[15]研究證實(shí)，HER-2基因無(wú)擴(kuò)增組與擴(kuò)增組間組織相對(duì)血流量差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而HER-2表達(dá)陰性組和陽(yáng)性組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。本研究基于相對(duì)較大樣本量、相同患者定量參數(shù)間進(jìn)行對(duì)比分析，因此研究結(jié)果更具可靠性。

不同分子分型的乳腺癌的治療效果及生存結(jié)果存在顯著差異，是臨床內(nèi)分泌治療的重要依據(jù)。因此活體預(yù)測(cè)乳腺癌分子分型的研究具有重要臨床指導(dǎo)價(jià)值。本研究顯示，TNBC型乳腺癌Ktrans、Kep及ADC值均高于其他各型，Ve均低于其他各型，提示TNBC型乳腺癌的新生毛細(xì)血管密度高，微血管灌注更明顯。Wang等[16]報(bào)道血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子在TNBC乳腺癌中表達(dá)更頻繁，即腫瘤侵襲性較高。TNBC型ADC值高于其他各型除血管灌注明顯外，另一個(gè)原因?yàn)槟[ 瘤細(xì)胞以推擠的方式生長(zhǎng)，病灶壞死率較高，大片壞死導(dǎo)致ADC值升高[17]。本研究顯示僅Ktrans值及Kep值對(duì)TNBC具有較高的預(yù)測(cè)價(jià)值，且Kep值的預(yù)測(cè)價(jià)值最高，敏感性為81.8%，特異性為85.7%。而其他各參數(shù)以及Ktrans值及Kep值對(duì)其他類型乳腺癌的預(yù)測(cè)價(jià)值均較低，AUC均低于0.7，與Li等[18]的研究結(jié)果不一致，Li等[18]研究顯示Ve值是較好的TNBC腫瘤預(yù)測(cè)指標(biāo)。研究樣本量的多少及Ve值容易受病變周圍水腫影響[19]等因素，因此關(guān)于Ve值作為TNBC的預(yù)測(cè)指標(biāo)尚存在爭(zhēng)論，需要進(jìn)一步研究。

本研究具有一定的局限性，某些腫瘤亞型樣本量較少，因此統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算精度有所降低；其次沒(méi)有控制影響血流灌注的因素（如高血壓及心臟輸出功能）對(duì)定量參數(shù)測(cè)量的影響。

總之，通過(guò)DCE-MRI定量參數(shù)及ADC值可在一定程度上預(yù)測(cè)乳腺癌的分子分型，且Kep值對(duì)TNBC的預(yù)測(cè)價(jià)值最高。