歐陽治強(qiáng) 綜述 魯毅，孫學(xué)進(jìn) 審校

腦膜瘤(meningioma)是除膠質(zhì)細(xì)胞瘤外顱內(nèi)最常見的腫瘤，約占所有顱內(nèi)腫瘤的37%[1]，由腦膜皮細(xì)胞即蛛網(wǎng)膜細(xì)胞所形成。2016年WHO中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類聯(lián)合組織學(xué)與分子學(xué)特征，將腦膜瘤分為3級15個亞型[2]，目前，該分級已被證實能夠預(yù)測手術(shù)治療后的復(fù)發(fā)風(fēng)險，對決定治療時考慮腦膜瘤復(fù)發(fā)和癥狀進(jìn)展極為重要[3-4]。然而，僅僅依靠術(shù)后切除標(biāo)本獲取腦膜瘤組織病理學(xué)或遺傳分子學(xué)特征已不再能滿足神經(jīng)外科醫(yī)生的需求，并且這樣的模式也不利于患者接受最有利的治療。因此，我們需要一個能前瞻性預(yù)測腦膜瘤基因表型的可靠手段來為臨床決策的制定提供重要的參考信息。隨著基因組學(xué)(genomics)研究的深入，腫瘤發(fā)生、發(fā)展的內(nèi)在原因越發(fā)明了，人們將不同基因表型與腫瘤異質(zhì)性(侵襲性、惡性程度、轉(zhuǎn)移及復(fù)發(fā)可能等)相關(guān)聯(lián)，再將這些腫瘤異質(zhì)性通過醫(yī)學(xué)成像技術(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，從而搭建能夠溝通遺傳特性與影像特征的橋梁—影像基因組學(xué)(radiogenomics)，實現(xiàn)通過影像組學(xué)特征分析預(yù)測腫瘤基因表型的可能。

本綜述將首先介紹基因組學(xué)和影像組學(xué)(radiomics)在腦膜瘤中的研究進(jìn)展，隨后就影像基因組學(xué)在其他系統(tǒng)腫瘤中的研究現(xiàn)狀進(jìn)行概述，最后對基于MRI影像基因組學(xué)預(yù)測腦膜瘤基因表型的可行性以及當(dāng)前所面臨的問題和挑戰(zhàn)展開討論。

腦膜瘤基因組學(xué)

人表皮生長因子受體-2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)基因又名C-erbB2基因，該基因于20世紀(jì)80年代被3個研究小組同時獨(dú)立發(fā)現(xiàn)，定位于染色體17q12-21.32，編碼一種由1255個氨基酸所組成的跨膜精蛋白——HER2蛋白。HER2基因是迄今為止人類研究較為透徹的一種原癌基因，其在人體內(nèi)異常增殖是影響乳腺癌生長與轉(zhuǎn)移最為重要的原因之一，大約30%的乳腺癌患者可出現(xiàn)HER2基因的過度表達(dá)，且該類患者一般預(yù)后較差。然而，HER2基因并不只局限于乳腺癌，有研究表明人類約30%的腫瘤組織中存在HER2基因的擴(kuò)增/過度表達(dá)，腦膜瘤亦在其中。Wang等[3]通過使用FISH檢測技術(shù)，對良性非復(fù)發(fā)性、良性復(fù)發(fā)性、非典型性和惡性腦膜瘤各20例進(jìn)行針對HER2蛋白的免疫組化研究，結(jié)果顯示良性非復(fù)發(fā)組、良性復(fù)發(fā)組、非典型性組和惡性組的HER2蛋白陽性率分別為15%、30%、35%和50%，該結(jié)果證實HER2基因的過度表達(dá)與腦膜瘤分級和復(fù)發(fā)密切相關(guān)。Wang等[4,5]的另外兩項研究則表明HER2基因的表達(dá)及調(diào)控可影響腦膜瘤腫瘤細(xì)胞在體內(nèi)的增殖、凋亡、侵襲和轉(zhuǎn)移能力。梁穎莉等[6]的研究進(jìn)一步證實HER2基因陽性表達(dá)程度與腦膜瘤術(shù)后無進(jìn)展生存期密切相關(guān)。

Survivin基因是Ambrosini等[7]于1997年經(jīng)效應(yīng)細(xì)胞蛋白酶受體(effector cell prctease receptor-1,EPR-1)cDNA在人類基因組庫的雜交篩選中分離出來的，是凋亡抑制基因家族的新成員[8]。Survivin基因直接作用于一種調(diào)節(jié)細(xì)胞生長、分化與凋亡的蛋白酶-天冬氨酸-胱氨酸特異性蛋白酶(cysteinyl aspartate specific proteinase,Caspase)，通過抑制Caspasc-3和Caspasc-7的活性，從而間接抑制細(xì)胞凋亡。Survivin基因具有腫瘤特異性，幾乎在所有的腫瘤組織中均有表達(dá)，腦膜瘤亦不除外。Das等[9]通過90例良性腦膜瘤的隊列分析，發(fā)現(xiàn)Survivin基因在94%(85/90)的樣本中呈陽性表達(dá)。Fazilet等[10]的研究發(fā)現(xiàn)Survivin基因表達(dá)程度與核蛋白指數(shù)Ki-67之間呈正相關(guān)關(guān)系，即Suevivin表達(dá)與腦膜瘤惡性程度存在重要聯(lián)系。另外，焦建同等[11]的研究發(fā)現(xiàn)Survivin IDS6～12組患者的復(fù)發(fā)和死亡風(fēng)險比IDS0～4組分別增高12倍和3倍，且無復(fù)發(fā)生存期和生存期均明顯縮短，證實了Survivin基因陽性表達(dá)與腦膜瘤復(fù)發(fā)密切相關(guān)，可作為預(yù)測腦膜瘤不良預(yù)后的有效指標(biāo)。

B細(xì)胞淋巴瘤-2(B cell lymphoma-2,Bcl-2)基因也是一種凋亡抑制基因，最初在伴有t(14,18)染色體異位的濾泡狀B細(xì)胞淋巴瘤中被發(fā)現(xiàn)。目前，基因組學(xué)研究已發(fā)現(xiàn)多個與Bcl-2同源性較高的基因，它們都參與Bcl-2基因介導(dǎo)的細(xì)胞凋亡，一部分起協(xié)同作用，另外一部分起拮抗作用。Bcl-2基因編碼一種定位于線粒體、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)及核周膜的蛋白質(zhì)——Bcl-2蛋白?，F(xiàn)階段研究表明，Bcl-2基因不僅能抑制p53基因介導(dǎo)的細(xì)胞凋亡機(jī)制，還能通過抗氧化、離子通道蛋白和吸附/錨定蛋白以及抑制鈣離子跨膜流動等機(jī)制實現(xiàn)抑制細(xì)胞程序性死亡。迄今，國內(nèi)外有關(guān)Bcl-2基因與腦膜瘤侵襲性、惡性程度、復(fù)發(fā)及預(yù)后相關(guān)性的研究還相對較少，郭孝龍等[12]與宋魏等[13]的研究皆表明Bcl-2的陽性表達(dá)與腦膜瘤的分級無明確相關(guān)性。然而，Roessler等[14]通過對62例腦膜瘤患者進(jìn)行免疫組化分析，發(fā)現(xiàn)腦膜瘤中Bcl-2陽性腫瘤細(xì)胞數(shù)量與腫瘤等級之間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系?；贐cl-2介導(dǎo)抑制細(xì)胞凋亡機(jī)制的復(fù)雜性，有關(guān)Bcl-2及其家族基因表達(dá)同腦膜瘤發(fā)生、發(fā)展的聯(lián)系還有待進(jìn)一步研究。

2型神經(jīng)纖維瘤病(neuro fibromatosis type 2,NF2)基因于1993年同時由兩個實驗室分離并鑒定，是一種抑癌基因[20]，該基因定位于染色體22q12.2，編碼一種由595個氨基酸所組成的蛋白質(zhì)-Merlin蛋白。Merlin是一種多功能的抑癌蛋白，能與PIKE、eIF3c發(fā)生相互作用，影響細(xì)胞周期蛋白D1(cyclin D1)的表達(dá)和細(xì)胞增殖，介導(dǎo)接觸依賴性增殖抑制，當(dāng)NF2基因突變時，會使編碼的Merlin蛋白丟失，導(dǎo)致2型神經(jīng)纖維瘤病以及散發(fā)性腦膜瘤的發(fā)生[21,22]。NF2基因的表達(dá)在很大程度上決定了腦膜瘤的好發(fā)部位、男女發(fā)病比例以及惡性轉(zhuǎn)化，Youngblood等[23]通過對3016例腦膜瘤所組成的巨型隊列進(jìn)行驅(qū)動基因靶向測序，發(fā)現(xiàn)非NF2基因突變型腦膜瘤好發(fā)于前顱底區(qū)域，且非NF2基因突變型腦膜瘤的男性患者明顯多于女性。Zhang等[24]則通過使用Agilent SureSelect Human All Exon試劑盒在Illumina HiSeq2000平臺上對5個惡性腦膜瘤進(jìn)行外顯子組基因測序，發(fā)現(xiàn)NF2基因突變在腦膜瘤惡性轉(zhuǎn)化進(jìn)程中起重要作用。另外，Clark等[25]進(jìn)一步證實非NF2基因突變型腦膜瘤幾乎都為良性(Ⅰ級)，且染色體穩(wěn)定性高，好發(fā)于顱底內(nèi)側(cè)面，相反，NF2基因突變和/或22號染色體缺失的腦膜瘤更有可能是非典型腦膜瘤(Ⅱ級)，且染色體穩(wěn)定性差，好發(fā)于小腦半球。

腦膜瘤影像組學(xué)

1.診斷及鑒別診斷

腦膜瘤病理亞型眾多，其中血管瘤型腦膜瘤(angiomatous meningioma,AM)與顱內(nèi)孤立性纖維性腫瘤/血管外皮細(xì)胞瘤(solitary flibrous tumor/hemangiopericytoma,SFT/HPC)的形態(tài)學(xué)特點具有高度相似性，然而，SFT/HPC侵襲性較高，局部復(fù)發(fā)率可達(dá)90%[26]，術(shù)前準(zhǔn)確區(qū)分兩種腫瘤對于手術(shù)方案的制定、后期治療及預(yù)后評估有著重要意義，僅通過常規(guī)可視化MRI序列鑒別兩者難度較大且可靠性較差。Kanazawa等[27]對43例確診為SFT/HPC、AM和其他Ⅰ級腦膜瘤的術(shù)前MRI表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)進(jìn)行紋理分析，比較并評估三組的ADC值和紋理參數(shù)，結(jié)果顯示ADC圖紋理分析中熵鑒別AM與SFT/HPC的靈敏度和特異度均為100%。而張爍等[28]的研究進(jìn)一步證實熵值具有較高的鑒別效能。臨床中除AM與SFT/HPC的術(shù)前鑒別診斷較為困難外，橋小腦角區(qū)(cerebello pontine angle,CPA)腦膜瘤與前庭神經(jīng)鞘瘤(vestibular schwannoma,VS)術(shù)前MRI檢查常因缺乏特征性表現(xiàn)，鑒別診斷亦較為困難，又因兩種腫瘤常規(guī)手術(shù)入路的不同(橋小腦角區(qū)腦膜瘤經(jīng)枕下乙狀竇后入路切除，前庭神經(jīng)鞘瘤常行擴(kuò)大經(jīng)迷路入路切除[29])，術(shù)前準(zhǔn)確診斷對于手術(shù)方案的制定尤為關(guān)鍵。鄭昀旭等[30]對35例橋小腦角區(qū)腦膜瘤與前庭神經(jīng)鞘瘤的術(shù)前T1WI圖像進(jìn)行紋理分析，發(fā)現(xiàn)異質(zhì)性鑒別兩種腫瘤的效能最高，ROC曲線下面積(area under curve,AUC)為0.87，靈敏度和特異度分別為84.2%、75.0%。

2.分級預(yù)測

2016年WHO中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類將腦膜瘤分為良性、中間型和惡性3個等級，該分級已被證實能夠預(yù)測手術(shù)治療后的復(fù)發(fā)風(fēng)險，對決定治療時考慮腦膜瘤復(fù)發(fā)和癥狀進(jìn)展極為重要[31,32]。常規(guī)意義上病理學(xué)結(jié)合免疫組化是腦膜瘤分級診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”，然而該手段為有創(chuàng)性且通過外科手術(shù)治療后所得的病理分級結(jié)果往往不能指導(dǎo)手術(shù)方案的制定，對患者預(yù)后評價的時效性不佳，給人一種亡羊補(bǔ)牢的感覺。因此，腦膜瘤術(shù)前影像分級診斷成為了研究熱門，MRI平掃及增強(qiáng)掃描能夠?qū)哂械湫陀跋駥W(xué)特征的良惡性腦膜瘤進(jìn)行區(qū)分，現(xiàn)階段磁共振ADC值、動態(tài)增強(qiáng)/動脈自旋標(biāo)記-灌注成像(DEC/ASL-PWI)定量分析技術(shù)已能為腦膜瘤分級診斷提供有利信息[33,34]，但可靠性與實用性還有待進(jìn)一步研究。影像組學(xué)方面，Laukamp等[35]基于多參數(shù)MRI特征分析對非侵襲性腦膜瘤術(shù)前分級準(zhǔn)確性進(jìn)行研究，對71例腦膜瘤術(shù)前MRI圖像數(shù)據(jù)，包括T1WI、T2WI、液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)(FLAIR)、擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)、表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)及T1WI對比增強(qiáng)序列(T1CE)進(jìn)行影像組學(xué)特征分析，最終獲得了4個預(yù)測效能較好的組學(xué)特征，分別為FLAIR形狀的圓度AUC為0.80，F(xiàn)LAIR/T1CE-灰階聚類陰影級別AUC為0.80，DWI/ADC灰階可變性AUC為0.72,FLAIR/T1CE灰階能量AUC為0.76。此外，Zhu等[36]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)從181例腦膜瘤病例中提取2048個影像組學(xué)特征，通過RF模型篩選重要性值超過0.001的深度學(xué)習(xí)特征，在此基礎(chǔ)上經(jīng)過線性判別分析分類器建立影像組學(xué)深度學(xué)習(xí)(deep learning radiomics,DLR)模型，后經(jīng)多中心驗證得到DLR模型預(yù)測腦膜瘤分級的AUC為0.811，靈敏度和特異度分別為76.9%和89.8%。方謙昊等[37]通過對CNN-LeNet-5模型從softmax層、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、迭代下降速率、epoch幾個方面進(jìn)行改進(jìn)，使得腦膜瘤影像組學(xué)分級模型AUC升高至0.91。

3.預(yù)后評價

早在2014年Aerts等[38]從1019例肺癌以及頭頸部腫瘤患者的CT掃描數(shù)據(jù)中提取了440個影像組學(xué)特征，包括灰度分布、形狀和紋理等，經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)這些組學(xué)特征與腫瘤的基因表型、預(yù)后表型存在一定關(guān)聯(lián)。目前，有關(guān)影像組學(xué)預(yù)測腦膜瘤預(yù)后表型的研究還相對較少。Gennatas等[39]基于257例接受手術(shù)治療的腦膜瘤患者的術(shù)前信息(患者人口統(tǒng)計學(xué)和影像學(xué)特征)、手術(shù)及術(shù)后信息(切除程度Simpson分級和WHO分級)分別建立預(yù)后預(yù)測模型，發(fā)現(xiàn)兩種模型不僅可以預(yù)測腫瘤局部復(fù)發(fā)(AUC分別0.73、0.74)，還能對總生存期進(jìn)行有效預(yù)測(AUC分別為0.68、0.72)。Speckter等[40]利用T1WI、T2WI以及擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging，DTI)圖像紋理分析預(yù)測伽瑪?shù)斗派渫饪剖中g(shù)(gamma knife radiosurgery,GKRS)治療后腦膜瘤的體積變化，發(fā)現(xiàn)DTI最小特征值(L3)和T2WI標(biāo)準(zhǔn)差(SD)與術(shù)后腫瘤體積變化顯著相關(guān)，可用于腦膜瘤GKRS治療后預(yù)后評價。

影像基因組學(xué)在其他系統(tǒng)腫瘤中的研究現(xiàn)狀

1.乳腺癌影像基因組學(xué)

臨床根據(jù)HER-2基因以及雌、孕激素受體表達(dá)情況，將乳腺癌分為4個分子亞型，即luminal-A、B、C、D型，不同亞型采取的治療方式不同，預(yù)后也不同[41]。2014年Mazurowski等[42]從48例乳腺癌患者術(shù)前MRI圖像中提取了包括形態(tài)、紋理及動態(tài)增強(qiáng)特征等在內(nèi)的23個影像特征，以基因表達(dá)分析結(jié)果為最終參照，分兩部分進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，證實動態(tài)對比增強(qiáng)特征預(yù)測luminal-B型乳腺癌的魯棒性最佳，即乳腺癌增強(qiáng)比和背景組織增強(qiáng)比的比值越高越可能是luminal-B型。此外，薛珂等[43]的研究發(fā)現(xiàn)基于DWI和DCE-MRI影像組學(xué)特征構(gòu)建的預(yù)測模型具有良好的穩(wěn)定性及診斷效能，是識別HER-2過表達(dá)型乳腺癌的一種潛在手段。

2.前列腺癌影像基因組學(xué)

前列腺癌是中老年男性最常見的惡性腫瘤之一，它的發(fā)生與發(fā)展與多種癌基因密切相關(guān)。Mccann等[44]于2016年發(fā)表了首篇關(guān)于前列腺癌影像基因組學(xué)的研究報告，通過對45個外周帶癌灶進(jìn)行以免疫組化結(jié)果為參照的MRI影像組學(xué)特征分析，發(fā)現(xiàn)細(xì)胞外間隙和血漿之間的反向回流速率常數(shù)與基因功能磷脂酶和張力蛋白同源物(phosphatase and tensin homolog,PTEN)基因表達(dá)呈較弱的負(fù)相關(guān)性。然而，該研究因沒有針對多項測試的調(diào)整以及缺乏外部驗證，導(dǎo)致可信度存疑。隨后，Stoyanova等[45]基于多參數(shù)MRI引導(dǎo)下的穿刺活檢術(shù)分析了17個前列腺癌灶的MRI定量特征與前列腺癌風(fēng)險基因表達(dá)譜之間的關(guān)系，經(jīng)多項測試調(diào)整后，發(fā)現(xiàn)有64個影像組學(xué)特征與3個不良預(yù)后基因表型之間存在顯著相關(guān)性。

3.膠質(zhì)細(xì)胞瘤影像基因組學(xué)

膠質(zhì)細(xì)胞瘤是顱內(nèi)最常見的腫瘤，涉及的年齡范圍最廣，WHOⅠ-Ⅳ級皆有分布，而異檸檬酸脫氫酶(isocitrate dehydrogenases,IDH)基因作為膠質(zhì)瘤研究中最主要的基因，其狀態(tài)與膠質(zhì)瘤的惡性程度、預(yù)后等息息相關(guān)。2019年向往[46]對48例膠質(zhì)細(xì)胞瘤患者的術(shù)前T1CE圖像進(jìn)行紋理分析，發(fā)現(xiàn)灰度共生矩陣中的差方差(S)預(yù)測IDH基因表型的AUC為0.79，敏感度為58.8% ，特異度為87.1%。Lewis等[47]對97例膠質(zhì)細(xì)胞瘤患者術(shù)前T2WI、ADC及T1CE圖像進(jìn)行紋理分析，再通過邏輯回歸模型進(jìn)行相關(guān)性檢驗，結(jié)果顯示ADC模型預(yù)測膠質(zhì)細(xì)胞瘤IDH分型的AUC為0.88，靈敏度為85.7%，特異度為78.4%，T2WI預(yù)測的AUC為0.82，靈敏度和特異度分別為83.1%、78.9%，T1CE模型的AUC為0.95，靈敏度和特異度分別為91.9%、100%，而將3種序列組合預(yù)測IDH分型的AUC為0.98，敏感度和特異度分別為90.5%、94.5%。以上兩位學(xué)者的研究均證實基于MRI影像組學(xué)特征分析在預(yù)測IDH基因型中具有重要價值。

4.可行性

經(jīng)過以上概述，我們可知隨著基因組學(xué)研究的深入，越來越多與腦膜瘤發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān)的基因被揭示，對這些基因的表達(dá)狀態(tài)進(jìn)行術(shù)前預(yù)測已然成為神經(jīng)外科醫(yī)生行使臨床決策前較為迫切的需求，而伴隨著影像組學(xué)在腦膜瘤鑒別診斷、分級預(yù)測及預(yù)后評價等方面取得的豐碩成果以及基于影像基因組學(xué)預(yù)測腫瘤基因表型在多系統(tǒng)中得到的驗證，使得基于MRI影像基因組學(xué)預(yù)測腦膜瘤基因表型具備充分的可行性和極高的臨床、科研價值。

5.問題與挑戰(zhàn)

基因表型的測定：基因-蛋白免疫組化檢測試劑缺乏、基因測序費(fèi)用高昂，是影響基因表型測定最主要的原因。另外，測定需要借助穿刺或手術(shù)切除，而穿刺通常容易出現(xiàn)取樣誤差，且不能提供腫瘤內(nèi)的全面分子特征[ 48]?；蚨糠治黾夹g(shù)還有待進(jìn)一步開發(fā)也給影像基因組學(xué)分層預(yù)測帶來了挑戰(zhàn)[49]。

高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化圖像的獲?。篗RI技術(shù)的迅猛發(fā)展為影像特征分析提供了豐富的序列選擇，但由于MRI檢查設(shè)備和掃描序列的不統(tǒng)一、自動分割技術(shù)的欠普及，導(dǎo)致圖像質(zhì)量良莠不齊，從而給基于灰度值的特征如直方圖、紋理分析等帶來不利影響。

多中心驗證：現(xiàn)有的影像組學(xué)研究大多是單一機(jī)構(gòu)的小樣本探索，所得結(jié)論缺乏廣泛驗證，可靠性與準(zhǔn)確性存疑；而多中心驗證需要聯(lián)合具備同級數(shù)據(jù)處理能力的單位，成本高、耗時長。

總之，通過影像基因組學(xué)對腦膜瘤進(jìn)行術(shù)前基因表型的預(yù)測具備較高的臨床及科研價值，相信隨著影像組學(xué)及基因組學(xué)相關(guān)技術(shù)的不斷完善，腦膜瘤術(shù)前基因表型預(yù)測將成為一項給臨床決策帶來深遠(yuǎn)影響的重要技術(shù)手段。