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        乳腺影像組學(xué)

        2021-01-02 21:40:37謝天文彭衛(wèi)軍
        腫瘤影像學(xué) 2021年5期
        關(guān)鍵詞:組學(xué)紋理分型

        謝天文,彭衛(wèi)軍

        復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院放射診斷科,復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院腫瘤學(xué)系,上海 200032

        作為全球范圍內(nèi)最常見(jiàn)的惡性腫瘤,乳腺癌的發(fā)病率持續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)2021年發(fā)表在CA Cancer J Clin上的癌癥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),乳腺癌發(fā)病率在全球女性惡性腫瘤中占第一位[1];在中國(guó),乳腺癌的發(fā)病率亦排在女性惡性腫瘤的首位,是45歲以下女性惡性腫瘤致死的主要病因[2]。早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷是降低乳腺癌病死率的關(guān)鍵。乳腺癌是一種具有高度異質(zhì)性的腫瘤,不同患者具有不同的腫瘤生物學(xué)行為,需要多學(xué)科綜合診治來(lái)提高乳腺癌患者的總生存率。

        乳腺X線(xiàn)攝影和磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)在乳腺癌的診斷、術(shù)前計(jì)劃制訂和療效預(yù)測(cè)中具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。《中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)乳腺癌診治指南與規(guī)范(2019年版)》建議將乳腺X線(xiàn)攝影檢查作為40歲以上女性乳腺癌篩查的主要影像學(xué)手段,接受乳腺X線(xiàn)攝影篩查人群的乳腺癌病死率明顯下降[3]。MRI憑借其良好的軟組織和空間分辨率,對(duì)乳腺癌的診斷具有高達(dá)100%的靈敏度和中等的特異度。相比乳腺超聲和乳腺X線(xiàn)攝影檢查,MRI在乳腺癌的早期診斷、術(shù)前計(jì)劃制訂和療效預(yù)判中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[4]。影像組學(xué)(radiomics)是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn),由荷蘭學(xué)者Lambin等[5]在2012年首次提出并定義,其強(qiáng)調(diào)的深層次含義是指在醫(yī)學(xué)影像中高通量提取大量影像信息,實(shí)現(xiàn)腫瘤分割、特征提取與模型建立,可對(duì)人眼觀(guān)察不到的變化引起的圖像異質(zhì)性進(jìn)行量化,通過(guò)深層次的數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)和分析,進(jìn)而用來(lái)解析具體的臨床信息。目前乳腺影像組學(xué)研究主要涉及乳腺癌的診斷與鑒別診斷、分子分型識(shí)別與區(qū)分、新輔助化療(neoadjuvant chemotherapy,NAC)療效預(yù)測(cè)以及乳腺癌預(yù)后判斷等方面[6-8]。本文將對(duì)乳腺X線(xiàn)攝影和MRI影像組學(xué)在乳腺癌中的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行綜述。

        1 影像組學(xué)在乳腺良惡性腫瘤鑒別中的應(yīng)用

        乳腺X線(xiàn)攝影影像組學(xué)對(duì)良惡性鈣化及腫塊鑒別的研究相對(duì)較多。Mao等[9]和Lei等[10]研究發(fā)現(xiàn),乳腺X線(xiàn)攝影影像組學(xué)有較高的良惡性鈣化鑒別能力,其診斷效能高于臨床醫(yī)師對(duì)常規(guī)乳腺X線(xiàn)攝影圖像的診斷結(jié)果。Li等[11]從182例患者(106例良性和76例惡性)的乳腺X線(xiàn)攝影圖像中分別提取腫塊和對(duì)稱(chēng)正常腺體的紋理特征來(lái)鑒別乳腺腫瘤的良惡性,結(jié)果發(fā)現(xiàn),綜合分析腫塊與對(duì)側(cè)正常腺體的特征對(duì)惡性腫塊診斷的準(zhǔn)確度高于只使用腫塊特征的準(zhǔn)確度。近年來(lái),也有研究[12-13]使用數(shù)字乳腺體層合成(digital breast tomosynthesis,DBT)技術(shù)聯(lián)合影像組學(xué)來(lái)診斷乳腺癌。其中Tagliafico等[12]提取了致密腺體型乳腺腫瘤的3個(gè)組學(xué)特征(能量、熵和差異),發(fā)現(xiàn)這3個(gè)組學(xué)特征在良惡性腫瘤中的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但診斷乳腺癌的準(zhǔn)確度較低(僅為56.7%)。

        近年來(lái),隨著人工智能(artificial intelligence,AI)技術(shù)的發(fā)展,AI輔助乳腺X線(xiàn)攝影亦成為目前研究的熱點(diǎn),即使用AI算法來(lái)自動(dòng)識(shí)別和診斷乳腺X線(xiàn)攝影及DBT中的病灶,從而降低臨床醫(yī)師的工作量[13-14]。谷歌醫(yī)療科學(xué)家最近發(fā)表在Nature上的研究[15]表明,AI相比臨床醫(yī)師可降低5.7%(美國(guó))和1.2%(英國(guó))的假陽(yáng)性率,以及9.4%(美國(guó))和2.7%(英國(guó))的假陰性率,AI的受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線(xiàn)的曲線(xiàn)下面積(area under curve,AUC)高于臨床醫(yī)師平均水平的11.5%;如果使用AI和醫(yī)師參與的雙閱片模式,AI的診斷能力與醫(yī)師相當(dāng),而且可以降低第2名閱片醫(yī)師88%的工作量[15]。

        乳腺M(fèi)RI影像組學(xué)從T1加權(quán)成像(T1-weighted imaging,T1WI)、T2加權(quán)成像(T2-weighted imaging,T2WI)、動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)(dynamic contrast-enhanced,DCE)成像和彌散加權(quán)成像(diffusion-weighted imaging,DWI)中提取紋理和形態(tài)特征,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法在保證乳腺癌診斷高靈敏度的前提下,可以提高乳腺癌診斷的特異度[16-18]。

        DCE成像不僅空間分辨率高,而且腫瘤與背景組織對(duì)比明顯,易于手動(dòng)或自動(dòng)分割,因而DCE圖像在MRI影像組學(xué)中常用來(lái)提取組學(xué)特征。Gibbs等[19]和Nie等[20]研究發(fā)現(xiàn),DCE成像影像組學(xué)可獲得相對(duì)較高的乳腺癌診斷準(zhǔn)確度,其診斷的AUC分別為0.80和0.86。Whitney等[21]提取了264例良性腫瘤和390例管腔A型乳腺癌的形態(tài)和紋理特征,發(fā)現(xiàn)DCE成像的形態(tài)特征有助于鑒別乳腺良性腫瘤和管腔A型乳腺癌。

        DWI可評(píng)估體內(nèi)水分子的彌散能力,通過(guò)表觀(guān)彌散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)來(lái)定量評(píng)估其差異,可間接反映腫瘤細(xì)胞密度、水分子彌散、纖維基質(zhì)情況和細(xì)胞膜完整性等生物學(xué)特征[22]。但是DWI由于容易變形、分辨率低,在乳腺癌影像組學(xué)的應(yīng)用方面相比DCE成像序列要少。Hu等[23]提取88例乳腺腫瘤的ADC紋理特征,獲得乳腺癌診斷的AUC為0.79。Suo等[24]提取了101個(gè)病灶(36個(gè)良性,65個(gè)惡性)的ADC直方圖特征,發(fā)現(xiàn)ADC最小值是診斷惡性腫瘤的獨(dú)立因素。

        目前乳腺X線(xiàn)攝影和MRI影像組學(xué)對(duì)乳腺癌的診斷準(zhǔn)確度相對(duì)較高,可以輔助醫(yī)師作出準(zhǔn)確的診斷;但目前的研究多屬回顧性研究,且影像組學(xué)特征種類(lèi)、特征篩選和分類(lèi)方法也不盡相同,廣泛應(yīng)用于臨床之前還需要大量的數(shù)據(jù)和前瞻性研究進(jìn)行驗(yàn)證。

        2 影像組學(xué)在識(shí)別乳腺癌分子分型中的應(yīng)用

        乳腺癌是一種在分子水平上具有高度異質(zhì)性的腫瘤,不同患者即使在腫瘤分期與組織學(xué)形態(tài)上十分相似,其生物學(xué)行為、對(duì)治療的反應(yīng)和預(yù)后也可能大相徑庭[25]。St.Gallen國(guó)際乳腺癌會(huì)議對(duì)乳腺癌臨床病理替代分型進(jìn)行了具體定義,結(jié)合雌激素受體(estrogen receptor,ER)、孕激素受體(progesterone receptor,PR)、人類(lèi)表皮生長(zhǎng)因子受體2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)和Ki-67增殖指數(shù),將乳腺癌分為管腔A型、管腔B型、HER2陽(yáng)性和三陰性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)4種分子分型[26]。常規(guī)臨床免疫組織化學(xué)方法主要是通過(guò)對(duì)活檢或手術(shù)的小樣本進(jìn)行評(píng)估,無(wú)法獲得全腫瘤的異質(zhì)性信息。并且病理學(xué)檢查過(guò)程中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)以下情況:免疫組織化學(xué)和熒光原位雜交中HER2受體狀態(tài)結(jié)果不一致,免疫組織化學(xué)和熒光原位雜交都無(wú)法確定HER2受體狀態(tài)[27],以及穿刺和術(shù)后標(biāo)本的分子分型前后不一致。因此,影像組學(xué)可以為乳腺癌分子分型的正確分類(lèi)提供輔助依據(jù)和補(bǔ)充,有助于乳腺癌治療計(jì)劃的制訂和療效預(yù)測(cè)。

        乳腺X線(xiàn)攝影影像組學(xué)在識(shí)別乳腺癌分子分型中的研究相對(duì)較少。Ma等[28]和Son等[29]分別從乳腺X線(xiàn)攝影和DBT的合成圖像中提取紋理特征來(lái)鑒別分子分型,結(jié)果發(fā)現(xiàn),影像組學(xué)在TNBC與非TNBC鑒別中的AUC較高,分別為0.865和0.838,而其他分子分型之間鑒別的AUC均低于0.8。

        乳腺M(fèi)RI影像組學(xué)常使用DCE成像圖像提取腫瘤的組學(xué)特征來(lái)分析并預(yù)測(cè)乳腺癌的分子分型。Agner等[30]提取了DCE成像圖像中的腫瘤形態(tài)和紋理特征,結(jié)合支持向量機(jī)分類(lèi)器來(lái)鑒別TNBC與其他分子分型的乳腺癌。Blaschke等[31]和Chang等[32]從DCE成像圖像中提取腫瘤紋理特征來(lái)預(yù)測(cè)乳腺癌的分子分型和識(shí)別TNBC。MRI影像組學(xué)不僅可以分析腫瘤的特征,也可以對(duì)其周邊的背景實(shí)質(zhì)強(qiáng)化(background parenchymal enhancement,BPE)組織進(jìn)行分析,間接評(píng)估腫瘤的分子生物學(xué)特性,這主要因?yàn)锽PE與纖維腺體類(lèi)型、乳腺癌的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)、分子類(lèi)型和治療反應(yīng)存在相關(guān)性[33]。Fan等[34]提取了腫瘤和周邊BPE的紋理特征,并結(jié)合年齡和月經(jīng)這兩個(gè)臨床特征,區(qū)分管腔A型、管腔B型、HER2陽(yáng)性和TNBC這4種分子分型乳腺癌。Wang等[35]提取了DCE成像藥代動(dòng)力學(xué)參數(shù)Ktrans、Kep和Ve的腫塊和BPE的紋理特征來(lái)區(qū)別乳腺癌分子分型,發(fā)現(xiàn)腫塊和BPE的紋理特征為識(shí)別惡性度更高的TNBC提供了一種無(wú)創(chuàng)的影像學(xué)評(píng)估手段。這些研究結(jié)果表明,MRI或其定量參數(shù)圖的影像組學(xué)特征在預(yù)測(cè)和鑒別乳腺癌分子分型中具有一定的診斷效能。

        3 影像組學(xué)在乳腺癌NAC效果預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

        NAC是局部晚期乳腺癌的規(guī)范療法,可以使腫瘤降期以利于手術(shù),或使不能手術(shù)的患者獲得手術(shù)機(jī)會(huì);若能達(dá)到病理學(xué)完全緩解(pathological complete response,pCR),則預(yù)示有較好的遠(yuǎn)期效果;對(duì)于腫瘤較大且有保乳意愿的患者可以提高其保乳率。

        NAC效果預(yù)測(cè)是影像組學(xué)近年來(lái)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。Wang等[36]從對(duì)比增強(qiáng)能譜乳腺攝影(contrast enhancement spectral mammography,CESM)的組學(xué)特征中篩選出11個(gè)特征,結(jié)合3個(gè)臨床特征(Ki-67增殖指數(shù)、HER2狀態(tài)和BPE),對(duì)97例乳腺癌測(cè)試組和27例驗(yàn)證組pCR預(yù)測(cè)的AUC分別為0.877和0.81,但該研究中沒(méi)有提及乳腺癌的分子分型。

        MRI雖然在檢測(cè)NAC后殘留病灶方面要比超聲、X線(xiàn)檢查更加敏感,但是也存在假陽(yáng)性。MRI影像組學(xué)提供的定量特征,可為pCR的預(yù)測(cè)提供客觀(guān)準(zhǔn)確的依據(jù)。Braman等[37]從腫瘤和腫瘤周?chē)M織提取DCE成像圖像的紋理特征來(lái)預(yù)測(cè)pCR,發(fā)現(xiàn)結(jié)合腫瘤周?chē)M織紋理特征和受體狀態(tài),可以很好地預(yù)測(cè)NAC后的pCR。Banerjee等[38]提取藥代動(dòng)力學(xué)參量圖(Ktrans、Kep和Ve)的Reisz紋理特征對(duì)53例TNBC患者NAC療效進(jìn)行預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)Resiz紋理特征對(duì)pCR的AUC達(dá)到0.83,優(yōu)于GLCM紋理特征。近年來(lái),有研究者使用磁共振多參數(shù)成像和影像組學(xué)特征標(biāo)志物(影像組學(xué)評(píng)分,Rad-scores)來(lái)預(yù)測(cè)乳腺癌NAC效果。例如,Liu等[39]提取NAC前基線(xiàn)的T1WI、T2WI、DCE成像和DWI圖像的紋理特征,結(jié)果發(fā)現(xiàn),多參數(shù)影像組學(xué)在ER陽(yáng)性、HER2陰性和TNBC中具有較好的預(yù)測(cè)效果,AUC達(dá)到0.86。

        4 影像組學(xué)在乳腺癌預(yù)后分析中的應(yīng)用

        前哨淋巴結(jié)活檢術(shù)(sentinel lymph node biopsy,SLNB)是乳腺癌外科治療史上里程碑式的進(jìn)步,可避免不必要的腋窩淋巴結(jié)清掃。評(píng)估腋窩淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移有助于預(yù)后的判斷。Mao等[40]和Tan等[41]使用乳腺X線(xiàn)攝影組學(xué)特征和臨床病理學(xué)特征,建立影像組學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)腋窩淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移,結(jié)果表明,該影像組學(xué)列線(xiàn)圖是一種無(wú)創(chuàng)且穩(wěn)定的預(yù)測(cè)腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)的方法。Yang等[42]基于147例乳腺癌(訓(xùn)練集110例,驗(yàn)證集37例)使用乳腺X線(xiàn)攝影腋窩淋巴結(jié)的紋理特征和臨床病理學(xué)危險(xiǎn)因子來(lái)預(yù)測(cè)腋窩淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移狀態(tài),訓(xùn)練集的AUC為0.895,驗(yàn)證集的AUC為0.875。Dong等[43]研究發(fā)現(xiàn),從DWI提取的紋理特征,相比從ADC提取的紋理特征,更能預(yù)測(cè)腋窩淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移狀態(tài)。

        Ki-67增殖指數(shù)可評(píng)估細(xì)胞增殖和治療反應(yīng),與早期乳腺癌的遠(yuǎn)期生存密切相關(guān)[44]。Tagliafico等[45]的研究結(jié)果顯示,70個(gè)浸潤(rùn)性乳腺癌(其中40個(gè)低Ki-67增殖指數(shù)<14%,30個(gè)高Ki-67增殖指數(shù)≥14%)提取的34個(gè)DBT紋理特征與Ki-67增殖指數(shù)具有高相關(guān)性(P<0.001),其中篩選出的5個(gè)特征在區(qū)別高低Ki-67增殖指數(shù)中的AUC為0.698。Ma等[46]基于377例乳腺癌探究DCE成像的影像組學(xué)特征與Ki-67增殖指數(shù)的相關(guān)性,結(jié)果顯示,采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合對(duì)比度、熵和線(xiàn)像度3個(gè)紋理特征,預(yù)測(cè)模型的AUC達(dá)到0.733。

        Chan等[47]基于563例乳腺癌的DCE成像紋理特征建立一套乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)工具,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的AUC達(dá)到0.88,驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的AUC達(dá)到0.77。Sutton等[48]通過(guò)分析95例ER陽(yáng)性乳腺癌患者的DCE成像紋理特征,發(fā)現(xiàn)Oncotype DX(21基因)評(píng)估與DCE成像的峰度特征及腫瘤分級(jí)具有相關(guān)性,可用于ER陽(yáng)性乳腺癌患者的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

        綜上所述,乳腺影像組學(xué)在乳腺癌的早期診斷、分子分型、風(fēng)險(xiǎn)和療效預(yù)測(cè)中顯示了巨大的潛力,盡管影像組學(xué)目前在臨床應(yīng)用中存在非常大的挑戰(zhàn)[6,49]。隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)的發(fā)展,乳腺病灶的智能識(shí)別、分割和分類(lèi),以及集成分析的流程進(jìn)一步優(yōu)化,乳腺影像組學(xué)在臨床實(shí)踐和研究中的應(yīng)用將迎來(lái)更廣闊的發(fā)展前景。

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