張 虎,張 濤,徐 芳,張曉金
(蕪湖市第二人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科,安徽 蕪湖 241000)
據(jù)最新全球癌癥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示[1],2020 年全球新發(fā)女性乳腺癌約230 萬例,占全球最常見36 種癌癥的11.7%,已然超越肺癌成為全球發(fā)病率最高的惡性腫瘤。乳腺癌常用影像學(xué)檢查方法有:超聲、X線鉬靶和MRI。MRI 對(duì)乳腺癌診斷的準(zhǔn)確性、靈敏度優(yōu)于X 線鉬靶、超聲等技術(shù)[2,3],但也存在假陽性率高等問題。乳腺癌影像學(xué)檢查主要需解決兩個(gè)問題:①早期定性診斷,患者可在乳腺癌根治術(shù)或病灶切除術(shù)中獲益,部分良性病變可避免不必要的外科干預(yù);②進(jìn)展期乳腺癌分期診斷和新輔助化療(neoadjuvant chemotherapy,NAC)療效評(píng)估,為患者合理、精準(zhǔn)、個(gè)體化治療方案的實(shí)施提供循證醫(yī)學(xué)證據(jù),使患者利益最大化。在以上兩點(diǎn)中,MRI 有著獨(dú)特優(yōu)勢(shì)[4-6]。MRI 新技術(shù)、影像組學(xué)和人工智能等在乳腺癌診治中的價(jià)值日益彰顯,研究成果豐碩。本文就MRI 在乳腺癌診治中的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述,旨在為實(shí)現(xiàn)乳腺癌早診、早治及個(gè)體化治療方案的實(shí)施提供參考。
部分患者M(jìn)RI 增強(qiáng)檢查中存在乳腺背景實(shí)質(zhì)強(qiáng)化(background parenchymal enhancement,BPE),BPE 由纖維腺體異常強(qiáng)化所致,屬生理性。BPE 的存在給乳腺病灶的評(píng)估帶來了極大挑戰(zhàn),且不可避免,特別是雙側(cè)乳腺BPE 不對(duì)稱分布、隨機(jī)分布時(shí)易與非腫塊性乳腺癌混淆,需仔細(xì)甄別。一般來說,BPE 受雌激素水平、微血管密度和月經(jīng)狀態(tài)等影響,可呈周期性變化[7],在月經(jīng)周期的黃體期達(dá)到高峰,所以選擇適宜的檢查時(shí)間尤為重要,故絕經(jīng)前患者推薦在月經(jīng)來潮后7~10 d 行乳腺M(fèi)RI 檢查,可避免或減輕BPE 的影響,有利于乳腺病灶的顯示,提高診斷的正確率。
乳腺M(fèi)RI 檢查可使用普通MRI 掃描儀,但需使用乳腺專用線圈,多數(shù)專家推薦使用乳腺專用MRI(DB-MRI)設(shè)備,其最大優(yōu)點(diǎn)是磁場(chǎng)均勻、圖像質(zhì)量高,有利于病變分析,對(duì)病灶后續(xù)活檢和治療后評(píng)估有很大幫助。DB-MRI 為容積采樣,掃描更迅速,圖像層厚更薄,對(duì)于小病灶、微小轉(zhuǎn)移灶更易發(fā)現(xiàn),其推薦序列為RODEO 脈沖序列。但DB-MRI 同樣存在局限性[8],主要有:①增強(qiáng)第1 期采集時(shí)間為90 s,可能遺漏超早期強(qiáng)化病灶;②DB-MRI 平掃為T1WI,主要反映組織解剖信息,對(duì)病變顯示不如常規(guī)T2WI;③由于梯度線圈的限制,不能直接進(jìn)行DWI等功能成像。因此,該項(xiàng)技術(shù)還需專業(yè)人員繼續(xù)探究、不斷發(fā)掘、更新完善。
2.1 動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI(DCE-MRI)DCE-MRI 已廣泛應(yīng)用于臨床工作中,主要包括半定量、定量?jī)蓚€(gè)研究方向的參數(shù),前者評(píng)判指標(biāo)包括時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線(time signal intensity curve,TIC)、最大信號(hào)值、達(dá)峰時(shí)間、強(qiáng)化率等;后者包括轉(zhuǎn)移速率常數(shù)(Ktrans)、血管內(nèi)速率常數(shù)(Kep)、血管外細(xì)胞外間隙容積分?jǐn)?shù)(Ve)等。連鵬等[9]利用半定量方法回顧性分析132 例乳腺病變并與術(shù)后病理對(duì)照,發(fā)現(xiàn)乳腺癌多早期強(qiáng)化,TIC 多為Ⅲ型、良性病變以Ⅰ型曲線居多。
近年來,DCE-MRI 在乳腺癌NAC 療效評(píng)估中廣泛應(yīng)用,有研究顯示DCE-MRI 定量參數(shù)可在NAC 后1~2 個(gè)療程內(nèi)預(yù)測(cè)化療效果[10],主要由于NAC 后,腫瘤細(xì)胞死亡速度加快,細(xì)胞密度減低,細(xì)胞外間隙相對(duì)擴(kuò)大,病灶總體微循環(huán)減慢、灌注減弱所致。周意明等[11]利用DCE-MRI 的定量、半定量參數(shù)預(yù)測(cè)NAC 早期療效,結(jié)果顯示顯著反應(yīng)組(21例)和非顯著反應(yīng)組(40 例)Ktrans、TIC 等參數(shù)指標(biāo)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,預(yù)測(cè)NAC 早期療效的曲線下面積(AUC)均>0.7。半定量參數(shù)多指標(biāo)聯(lián)合運(yùn)用AUC 值為0.812,定量參數(shù)多指標(biāo)聯(lián)合運(yùn)用診斷效能最高,AUC 為0.851,這表明DCE-MRI 的半定量、定量參數(shù)均可有效預(yù)測(cè)NAC 早期療效。
乳腺癌病理類型眾多,對(duì)于惡性程度較高的三陰性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC),余娟等[12]研究了術(shù)前空心針活檢得到病理并結(jié)合免疫組化證實(shí)的52 例TNBC,在NAC 前后均進(jìn)行DCE-MRI 檢查,31 例完全緩解(CR)病例的Ktrans、Kep、Ve值在NAC 前后均有顯著差異,在非CR 組中只有Ktrans值有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,其認(rèn)為NAC 后腫瘤血供減少,Ktrans、Kep反映血管通透性數(shù)值降低;再者,NAC 使腫瘤細(xì)胞減少、細(xì)胞外間隙相對(duì)增大,即Ve增加。但是Ve受影響因素較多,其評(píng)估NAC 早期療效的效能還有待考證。上述參數(shù)中,Ktrans值的AUC最大,為0.964,其靈敏度、特異性也較高。Musall BC等[13]研究認(rèn)為,造影劑注射1 min 時(shí)乳腺腫瘤功能性體積在CR 組和非CR 組中差別最顯著,AUC 為0.85。其結(jié)果表明,DCE-MRI 可以很好地預(yù)測(cè)TNBC早期NAC 的療效,篩選出更敏感的患者,使TNBC患者個(gè)體化治療有的放矢。然而,TNBC 亞型眾多,對(duì)NAC 的反應(yīng)和預(yù)后不盡相同,如何制定更加合理的治療方案,還需更細(xì)化、更大樣本量的研究。
2.2 彌散加權(quán)成像(DWI)DWI 是反映活體組織水分子布朗運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的一種功能成像技術(shù),可通過定量參數(shù)表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)值來反映不同生理、病理狀態(tài)下水分子運(yùn)動(dòng)受限程度。彌散信號(hào)的高低主要受彌散敏感系數(shù)(b)值、T2穿透效應(yīng)等影響。該技術(shù)最早用于中樞神經(jīng)系統(tǒng),對(duì)病變顯示非常敏感,如急性腦梗死等。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和MRI 機(jī)器的更新,DWI 對(duì)腦部以外的病變運(yùn)用越來越廣泛,并發(fā)揮著重要作用,如乳腺、肝臟及某些良惡性腫瘤的鑒別等。李賢華等[14]利用ADC 值研究乳腺浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的惡性程度,其結(jié)果顯示腫瘤最大徑、間質(zhì)比、分級(jí)與ADC 值呈負(fù)相關(guān)。劉鴻利等[15]研究ADC 直方圖參數(shù)與乳腺癌分子亞型的相關(guān)性并得出結(jié)論,除ADCmin外,其余ADC參數(shù)與乳腺癌的分子分型均存在相關(guān)性,HER-2 陽性組的各項(xiàng)ADC 參數(shù)值均高于其他類型乳腺癌。ADC 值定量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較高,可能與腫瘤本身血供、腫瘤細(xì)胞密集程度及細(xì)胞核大小有關(guān)[16]。張曉晶等[17]利用DWI 和DCE-MRI 對(duì)29 例行NAC 的乳腺癌患者進(jìn)行治療前后對(duì)比,結(jié)果表明NAC 后乳腺癌ADC 值明顯上升,TIC 曲線Ⅲ型者明顯減少,腫塊最大徑明顯縮小,效果顯著。DWI 對(duì)乳腺癌的診斷、惡性程度、不同病理類型鑒別及NAC 的療效評(píng)估均有一定價(jià)值,尤其是定量ADC 值,可提供鑒別信號(hào)和NAC 前后對(duì)比。
2.3 體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)成像(IVIM)上世紀(jì)80 年代首次提出IVIM 的概念,活組織體內(nèi)水分子運(yùn)動(dòng)有兩種形式:微循環(huán)灌注和擴(kuò)散,但由于當(dāng)時(shí)MRI 技術(shù)軟硬件設(shè)備的限制,并未進(jìn)行廣泛臨床應(yīng)用。IVIM 成像技術(shù)是基于單指數(shù)擴(kuò)散模型DWI 理論發(fā)展而來的雙指數(shù)模型,參數(shù)主要包括假性擴(kuò)散系數(shù)(pseudo-diffusion,D*),當(dāng)b 值≤200 s/mm2,主要反應(yīng)微循環(huán)灌注;真性擴(kuò)散系數(shù)(pure water diffusion,D),當(dāng)b 值>200 s/mm2,微循環(huán)灌注受到抑制,其反應(yīng)水分子單純擴(kuò)散;灌注分?jǐn)?shù)(perfusion fraction,f),反應(yīng)微循環(huán)灌注在整個(gè)擴(kuò)散過程中的占比。
車樹楠等[18]運(yùn)用IVIM 模型在乳腺良惡性病變的鑒別研究中發(fā)現(xiàn),惡性病灶D 值為0.86×10-3mm2/s,良性病灶為1.28×10-3mm2/s;惡性病灶f 值為(25.50±9.23)%、良性為(15.98±3.68)%,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),表明IVIM 定量參數(shù)可用于鑒別乳腺良惡性病變。有學(xué)者[19]研究IVIM 參數(shù)與乳腺癌預(yù)后危險(xiǎn)因素及分子亞型間的關(guān)系,結(jié)果表明D 值與乳腺癌病理分級(jí)、PR 表達(dá)呈負(fù)相關(guān);D 值和D*值與HER-2 表達(dá)呈正相關(guān),D 值具有鑒別乳腺癌亞型的價(jià)值,但還需更大樣本量研究證實(shí)。呂廣潔等[20]運(yùn)用IVIM 各參數(shù)對(duì)乳腺癌NAC 療效評(píng)估進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),D 值、f 值及ADC 值均有參考價(jià)值,D*值價(jià)值不大。總的來說,IVIM 可用于乳腺癌的診斷、分子亞型鑒別及NAC 療效評(píng)估[21]。
2.4 擴(kuò)散峰度成像(DKI)DKI 主要反映活體組織水分子擴(kuò)散受限程度以及不均質(zhì)性,且呈非高斯運(yùn)動(dòng)分布,能更好的反映病灶內(nèi)部細(xì)微結(jié)構(gòu),是基于DWI 技術(shù)延伸的新技術(shù)。DKI 在乳腺中主要用于良惡性病變的鑒別、腫瘤預(yù)后等。其參數(shù)主要包括平均擴(kuò)散率(MD)、平均峰度(MK)、徑/軸向擴(kuò)散率(R/AD)、徑/軸向峰度(R/AK)、各向異性分?jǐn)?shù)(FA)、峰度各向異性(KA)等,這些參數(shù)均由DKI 圖像后處理獲得。鄭樺等[22]研究了110 例乳腺病變患者,137個(gè)病灶中良性53 個(gè)、惡性84 個(gè),惡性病灶MK、AK、RK、FA 值均高于良性組,MD 值明顯低于良性組;MK、AK、MD 鑒別良惡性病變的AUC 值分別為0.884、0.933、0.892,靈敏度和特異度分別為95.7%、88.5%;86.8%、89.7%;90.3%、89.4%,表明DKI 在鑒別乳腺良惡性病變中具有較高價(jià)值。在生物學(xué)預(yù)后方面,陳倩等[23]研究顯示,人表皮生長(zhǎng)因子受體-2(CerbB-2)陽性組MK 值、ADC 值高于陰性組,這可能與CerbB-2 高表達(dá)腫瘤微血管不成熟,血管通透性增加有關(guān)。但是,也有研究顯示[24],MK、MD 值在HER-2 不同水平患者中無明顯差異,對(duì)于Ki-67 的表達(dá)情況,在百分比水平下研究預(yù)后相對(duì)更合理。隨著MRI 技術(shù)的發(fā)展、完善,相信在乳腺癌預(yù)后方面DKI 能提供更多循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。
2.5 磁共振波普成像(MRS)MRS 是反映活體組織物質(zhì)代謝的一種無創(chuàng)檢查手段,乳腺惡性腫瘤患者瘤灶內(nèi)可合成多種代謝物,其中以膽堿(Cho)代謝產(chǎn)物為著,利用1H-MRS 檢測(cè)乳腺腫瘤時(shí),會(huì)出現(xiàn)該峰值升高,其在乳腺良惡性腫瘤鑒別中的價(jià)值較高。在NAC 時(shí),由于藥物作用,腫瘤細(xì)胞被殺滅,其分泌的Cho 明顯下降,使得MRS 在監(jiān)測(cè)乳腺癌NAC 動(dòng)態(tài)療效評(píng)估方面發(fā)揮作用。丁偉偉等[25]研究了67 例單一乳腺癌NAC 前后Cho 峰的變化,治療前有58例Cho 峰升高、治療后只有13 例增高;該研究還顯示1H-MRS 與瘤體大小相關(guān),當(dāng)瘤體<1.0 cm 時(shí),檢測(cè)不到Cho 峰的存在,可能與MRI 空間分辨率低、乳腺癌病理亞型不同有關(guān)。當(dāng)然,惡性腫瘤代謝所產(chǎn)生的物質(zhì)有很多種,除了1H-MRS 標(biāo)記常用外,還有31P-MRS 標(biāo)記物等。隨診MRI 設(shè)備的不斷更新,更多的代謝標(biāo)記物層出不窮,可為乳腺癌的診斷、治療效果評(píng)估、監(jiān)測(cè)腫瘤復(fù)發(fā)提供重要依據(jù)。
影像組學(xué)通過計(jì)算機(jī)高通量提取醫(yī)學(xué)圖像信息,并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù),可用于描述腫瘤的異質(zhì)性,彌補(bǔ)了影像科醫(yī)師肉眼觀察影像信息的不足,近年來發(fā)展迅猛,已應(yīng)用到各個(gè)器官、組織中。影像組學(xué)主要包括以下步驟:圖像采集與處理、病變分割(手動(dòng)、半自動(dòng)或計(jì)算機(jī)識(shí)別)、提取特征并分析(建立模型)。傳統(tǒng)的影像組學(xué)模型為直方圖、紋理分析,Kolios C等[26]在T2WI 分別提取乳腺癌灶核心區(qū)和周邊區(qū)并進(jìn)行紋理分析發(fā)現(xiàn),兩組中有7 個(gè)影像特征可用于預(yù)測(cè)NAC 療效,最佳特征為kNN,準(zhǔn)確性為87%。影像組學(xué)在乳腺疾病的診治中發(fā)揮著重要作用[27],包括乳腺良惡性疾病的鑒別[28],乳腺癌不同病理類型的分類(特別是三陰性乳腺癌)[29],乳腺癌NAC 療效評(píng)價(jià)及預(yù)后,淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況的判別等。這些結(jié)果可靠性強(qiáng),但大多數(shù)存在模型小、樣本量限制問題,對(duì)建立模型訓(xùn)練可能有誤差。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,利用AI 技術(shù)整合更多的數(shù)據(jù)、對(duì)于影像組學(xué)來說具有重要意義。
乳腺M(fèi)RI 檢查應(yīng)選擇適宜的檢查時(shí)機(jī),專用線圈和規(guī)范化操作,還應(yīng)注意BPE 對(duì)圖像的影響。DCE-MRI 是關(guān)鍵序列之一,有較高的臨床價(jià)值,應(yīng)首先選擇應(yīng)用。諸多功能成像序列,如DWI、IVIM、DKI、MRS 等在乳腺癌的診斷、分子亞型分類、NAC療效評(píng)估中潛力巨大,可選擇應(yīng)用。影像組學(xué)和人工智能在乳腺癌診治中應(yīng)用前景廣闊,應(yīng)受到關(guān)注。
乳腺癌的早診、早治有賴于MRI 檢查,MRI 對(duì)乳腺良惡性病變鑒別的準(zhǔn)確性較高。MRI 還可用于乳腺癌分期、判斷淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、分子亞型的分類等,并可預(yù)估NAC 療效,判斷預(yù)后,可為乳腺癌的精準(zhǔn)治療提供客觀依據(jù)。MRI 的廣泛應(yīng)用或可提高乳腺癌患者生存率、生活質(zhì)量,降低病死率,前景值得期待。