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        DCE-MRI與DWI直方圖分析評(píng)估乳腺癌分子分型、預(yù)后和新輔助治療的研究進(jìn)展

        2023-04-06 22:52:45張慧慧都麗娜伍建林
        關(guān)鍵詞:乳腺癌研究

        張慧慧,都麗娜,伍建林

        乳腺癌的高度異質(zhì)性可導(dǎo)致其生物學(xué)行為和臨床預(yù)后的差異[1-2]。激素受體表達(dá)狀態(tài)、人表皮生長(zhǎng)因子受體2(human epidermal growth factor receptor 2,HER2)表達(dá)狀態(tài)、增殖指數(shù)Ki-67高低、核分級(jí)、組織學(xué)分型、腫瘤大小及腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移等均是乳腺癌預(yù)后因素[3]。分子分型亦與病人個(gè)體化治療方案選擇、預(yù)后及復(fù)發(fā)密切相關(guān)[4]。MRI具有多參數(shù)、多序列、軟組織分辨力高等特點(diǎn),是乳腺癌常用且較敏感的影像檢查方法,目前臨床上多采用動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI(DCE-MRI)和擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)序列獲取腫瘤信息。因此,術(shù)前通過(guò)MRI無(wú)創(chuàng)性評(píng)估和預(yù)測(cè)乳腺癌分子分型、預(yù)后因素及新輔助治療(neoadjuvant therapy,NAT)療效具有重要臨床意義。直方圖分析可量化分析圖像像素灰度分布特點(diǎn),挖掘腫瘤內(nèi)無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)影像上形態(tài)學(xué)觀察獲取的信息,從而有助于評(píng)估腫瘤異質(zhì)性,為臨床提供更多有價(jià)值的精準(zhǔn)治療方案及決策信息。本文就近年來(lái)DCE-MRI和DWI直方圖分析在乳腺癌分子分型、預(yù)后及NAT療效的研究進(jìn)展予以綜述。

        1 概述

        1.1 直方圖分析 直方圖分析可以量化圖像像素灰度頻率分布特點(diǎn),通過(guò)直觀簡(jiǎn)潔的方式呈現(xiàn)圖像信息,更好地評(píng)估腫瘤異質(zhì)性。直方圖分析的描述性參數(shù)主要包括:最小值、最大值、均數(shù)、百分位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度及偏度等。除了峰度和偏度是表示曲線分布形狀的參數(shù)外,其余均屬于非分布參數(shù)(包括散點(diǎn)參數(shù)和分散參數(shù))。方差又稱變異值,表示直方圖的離散程度,變異值越大反映腫瘤內(nèi)組織結(jié)構(gòu)差異越大。峰度描述了直方圖曲線頂端尖峭或扁平程度,直方圖曲線越陡峭,表示腫瘤內(nèi)細(xì)胞密集程度越高。偏度描述直方圖曲線分布的不對(duì)稱性,正(負(fù))偏度值表示直方圖曲線右(左)尾部有更多離散數(shù)據(jù)。因此,直方圖分析可以提供更多的量化腫瘤異質(zhì)性的指標(biāo),特別是全域直方圖可以對(duì)腫瘤整體的異質(zhì)性進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估,主要用于腫瘤良惡性及疾病的鑒別診斷、臨床分期及病理分級(jí)、預(yù)后及療效評(píng)估等[5-7]。

        1.2 DCE-MRI與DWI DCE-MRI是在T1WI的基礎(chǔ)上注射對(duì)比劑后進(jìn)行的連續(xù)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描的一種成像方法。DCE-MRI灌注參數(shù)包括:容積轉(zhuǎn)移常數(shù)(Ktrans)、速率常數(shù)(kep)、血管外細(xì)胞外容積分?jǐn)?shù)(ve)等。Ktrans反映血流灌注、血管密度和通透性的組合,kep僅反映血管的通透性。Ktrans和kep值較高反映了新生血管通透性高,腫瘤灌注增加。DWI能夠顯示活體組織中水分子的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng),提供有關(guān)細(xì)胞膜的完整性以及細(xì)胞密度的信息,表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)是DWI評(píng)價(jià)水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的定量參數(shù)。

        2 對(duì)乳腺癌分子分型的預(yù)測(cè)價(jià)值

        參照2013年圣加侖(St Gallen)共識(shí),乳腺癌根據(jù)雌激素受體(estrogen receptor,ER)、孕激素受體(progesterone receptor,PR)、HER2表達(dá)和Ki-67表達(dá)高低(低表達(dá)<20%、高表達(dá)≥20%)分為L(zhǎng)uminal A型、Luminal B型、HER2過(guò)表達(dá)型、三陰(triplenegative,TN)型4種分子亞型。這種分子分型旨在為病人制定個(gè)體化治療方案,評(píng)估病人治療療效及預(yù)后。其中,Luminal A型臨床上最常見,腫瘤生物學(xué)行為良好,內(nèi)分泌治療敏感,且預(yù)后好、復(fù)發(fā)率低;Luminal B型,受體狀態(tài)復(fù)雜,惡性程度高于Luminal A型,在內(nèi)分泌治療基礎(chǔ)上應(yīng)增加化療和靶向治療。HER2過(guò)表達(dá)型和TN型,腫瘤分化差、侵襲力強(qiáng)、轉(zhuǎn)移率高,激素受體缺乏而內(nèi)分泌治療無(wú)效,但前者靶向治療效果好,后者因缺乏3種受體只能進(jìn)行化療,故預(yù)后差、復(fù)發(fā)率高。Luo等[8]采用DCE-MRI對(duì)乳腺癌分子亞型進(jìn)行研究,比較不同分子亞型間的灌注參數(shù),結(jié)果顯示Luminal A型的Ktrans、kep、ve的最大值,Ktrans偏度,ve均值和第90百分位數(shù)均顯著低于Luminal B型;Luminal B型中HER2+者的Ktrans最大值、中位數(shù)、均值、各百分位數(shù)和kep第90百分位數(shù)顯著高于HER2-者。Lafc?等[9]對(duì)81個(gè)乳腺癌病灶采用DCE-MRI中T1WI增強(qiáng)晚期的直方圖進(jìn)行研究,結(jié)果顯示Luminal A組和Luminal B組間偏度均值分別為-0.417、-0.220,其差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。何等[10]研究51例乳腺癌病人臨床資料及全域ADC直方圖,結(jié)果顯示Luminal A型全域ADC第5~40百分位數(shù)均低于其他3種亞型。吳等[11]研究顯示HER2過(guò)表達(dá)型乳腺癌的ADC偏度顯著低于Luminal型(Luminal A型和B型),且3種亞型組間的ADC第95百分位數(shù)的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,其中HER2過(guò)表達(dá)型ADC第95百分位數(shù)最高,而Luminal型較低。Kim等[12]研究還顯示Luminal B(HER2-)亞型ADC最大值、中位數(shù)、均值及第10/90百分位數(shù)顯著低于其他亞型,考慮Lumianl B(HER2-)亞型中Ki-67受體高表達(dá),腫瘤細(xì)胞增殖活躍,惡性程度較Luminal A型高,因此其非分布參數(shù)最低。Nagasaka等[13]比較了101例不同亞型乳腺癌病灶進(jìn)行DCE-MRI灌注參數(shù),結(jié)果顯示TN型乳腺癌的ve變異值顯著高于Luminal A型和Luminal B型。除了DWI的定量參數(shù)ADC直方圖外,袁等[14]和劉等[15]研究發(fā)現(xiàn)DWI影像直方圖分析中灰度最小值的鑒別效能最高,表明該方法有望成為鑒別乳腺癌分子分型的無(wú)創(chuàng)工具和輔助手段。

        綜上所述,DCE-MRI灌注參數(shù)及DWI直方圖參數(shù)對(duì)鑒別及預(yù)測(cè)乳腺癌分子分型有較高的臨床價(jià)值。Lumianl A型腫瘤血供均勻、細(xì)胞分化良好,Lumianl B型較Luminal A型血供豐富、惡性程度更高,因此Lumianl B型Ktrans偏度、T1WI增強(qiáng)影像偏度較Lumianl A型更高,直方圖曲線分布逐漸向均值左側(cè)移動(dòng),即更多的數(shù)值分布在均值的左側(cè),提示腫瘤惡性程度越高、血管分布越不均衡,腫瘤的灌注不均勻降低更明顯,從而DCE-MRI偏度更有助于兩者的預(yù)測(cè)與鑒別。HER2過(guò)表達(dá)型和TN型乳腺癌的血供豐富不均勻、侵襲性高,瘤內(nèi)易發(fā)生壞死、纖維化等,間質(zhì)成分占比大,因此TN型ve變異值、ADC峰度均高于Lumianl A型,且HER2過(guò)表達(dá)型ADC各百分位數(shù)均較高。然而,有關(guān)ADC直方圖預(yù)測(cè)乳腺癌分子分型的各項(xiàng)研究結(jié)果并非完全一致,盡管各項(xiàng)研究均顯示Luminal型的ADC參數(shù)值(非分布參數(shù))較低,但具體為L(zhǎng)uminal A型還是B型的參數(shù)值最低,不同研究的結(jié)果存在差異,這可能與磁場(chǎng)場(chǎng)強(qiáng)、b值及興趣區(qū)(ROI)選擇等有關(guān),也可能是由于Ki-67高表達(dá)腫瘤細(xì)胞增殖程度高、細(xì)胞更密集,故ADC值越低,而且ADC值大小與Ki-67的表達(dá)密切相關(guān)。

        3 對(duì)乳腺癌預(yù)后因素的評(píng)估作用

        評(píng)估乳腺癌病人的預(yù)后因素有助于及時(shí)制定最佳精準(zhǔn)個(gè)體化的治療方案。激素受體(hormone receptor,HR)陽(yáng)性的腫瘤對(duì)內(nèi)分泌治療敏感,對(duì)化療不敏感,且不易達(dá)到病理完全緩解(pathological complete response,pCR)[16]。HER2是調(diào)節(jié)細(xì)胞生長(zhǎng)、增殖和存活的重要因子;Ki-67是細(xì)胞增殖程度的指標(biāo),類似于病理特征的核分級(jí),高核分級(jí)代表腫瘤細(xì)胞分裂快、增殖活躍,腫瘤細(xì)胞的增殖程度高提示病人的預(yù)后差,復(fù)發(fā)率及死亡率高;組織學(xué)分級(jí)是影響病人預(yù)后的獨(dú)立因素,且與復(fù)發(fā)評(píng)分顯著相關(guān),低級(jí)別腫瘤(1、2級(jí))的復(fù)發(fā)率顯著低于高級(jí)別腫瘤。Nagasaka等[13]對(duì)乳腺癌病人的臨床資料及DCE-MRI灌注參數(shù)研究發(fā)現(xiàn),相較于Ktrans、kep參數(shù),ve直方圖參數(shù)與乳腺癌預(yù)后因素相關(guān)性更好,ER-組和Ki-67高表達(dá)組中ve變異值均顯著高于對(duì)照組;高核分級(jí)組的ve偏度顯著高于低核分級(jí)組,Ki-67高表達(dá)組中ve均值顯著低于Ki-67低表達(dá)組。Kim等[12]對(duì)乳腺癌的ADC直方圖研究顯示,Ki-67高表達(dá)組的ADC均值、中位數(shù)、最大值及第10/90百分位數(shù)顯著低于Ki-67低表達(dá)組;該研究還發(fā)現(xiàn)Ki-67是ADC值最顯著的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,與國(guó)內(nèi)研究[17-18]的結(jié)果基本相似,且ADC偏度、峰度與Ki-67表達(dá)呈正相關(guān)。Yang等[19]對(duì)HR-組與HR+組,HER2-組與HER2+組之間的kep直方圖進(jìn)行分析,結(jié)果顯示HR-組和HR+組間的所有參數(shù)、HER2-組和HER2+組間除變異值外其他參數(shù)的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,HR-組、HER2+組中均值、百分位數(shù)顯著高于對(duì)照組,峰度及偏度低于對(duì)照組。而張等[20]研究發(fā)現(xiàn),kep峰度和ve第90百分位數(shù)與HER2表現(xiàn)呈正相關(guān)。一些研究[12,17-18]均顯示ADC直方圖中HER2+組ADC特征參數(shù)值高于HER2-組,但在組織學(xué)分級(jí)方面的結(jié)果不完全相同,除分析軟件、b值選擇等原因外,多考慮組織學(xué)分級(jí)系統(tǒng)主觀性強(qiáng),不同病理醫(yī)師對(duì)分級(jí)評(píng)判的精準(zhǔn)掌握程度不同而導(dǎo)致結(jié)果存在差異。腫瘤大小、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移亦是病人預(yù)后及復(fù)發(fā)的重要預(yù)測(cè)因子[21-22]。孫等[23]研究發(fā)現(xiàn)不同b值時(shí)乳腺癌T2-3期組中ADC峰度均顯著高于T1組,提示較大腫瘤ADC分布更為集中。劉等[17]研究顯示腫瘤較大且淋巴結(jié)陽(yáng)性組的ADC均數(shù)、中位數(shù)及第10/90百分位數(shù)均高于對(duì)照組。另有研究[24]顯示淋巴結(jié)陽(yáng)性組的kep偏度顯著高于淋巴結(jié)陰性組,表明腫瘤越大,其內(nèi)更易缺血壞死、囊變或纖維化,腫瘤侵襲性高、異質(zhì)性更大,更易發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。

        總之,DCE-MRI灌注參數(shù)和ADC直方圖可以對(duì)乳腺癌的預(yù)后因素進(jìn)行較好的評(píng)估。Musa等[25]研究發(fā)現(xiàn),ER/PR表達(dá)與HER2擴(kuò)增之間存在負(fù)相關(guān),主要由于ER激活抑制了HER2轉(zhuǎn)錄,而HER2過(guò)表達(dá)可以促進(jìn)腫瘤新生血管的形成,因此考慮ER/PR-、HER2+腫瘤的高ADC值(非分布參數(shù))與高灌注效應(yīng)有關(guān)。評(píng)估Ki-67表達(dá)相關(guān)研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),其與高增殖性腫瘤的細(xì)胞密集程度高、血管外細(xì)胞外間隙小,具有更高侵襲性、異質(zhì)性的特征相一致。但是DCE-MRI相關(guān)偏度、峰度參數(shù)研究結(jié)果并不一致,可能與ROI和模型選擇不同、分析方法及使用軟件不同等因素有關(guān)。

        4 對(duì)乳腺癌NAT療效的預(yù)測(cè)價(jià)值

        基于MRI預(yù)測(cè)乳腺癌NAT療效是近年研究的熱點(diǎn)。NAT后腫瘤微結(jié)構(gòu)改變要早于其形態(tài)學(xué)改變,有研究者[26]認(rèn)為Ktrans和ve減低可以比腫瘤體積變化更早更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)早期NAT反應(yīng)。Kim等[27-28]采用Miller-Payne分級(jí)系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱MP系統(tǒng))對(duì)乳腺癌病人NAT療效進(jìn)行評(píng)估,并進(jìn)行DCE-MRI灌注參數(shù)研究,結(jié)果顯示顯著反應(yīng)(MP4-5級(jí))、非顯著反應(yīng)(MP1-3級(jí))組間基線DCE-MRI灌注參數(shù)的直方圖參數(shù)差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;而NAT后(2個(gè)周期)顯著反應(yīng)組Ktrans和kep均值,第20、50、75百分位數(shù)顯著低于非顯著反應(yīng)組,且前后降低程度最大;并且NAT后(2個(gè)周期)的ADC均值,最小值及第10、25、50、75百分位數(shù)均顯著升高,ADC最大值、偏度及峰度顯著減低。Lee等[29]研究發(fā)現(xiàn)在乳腺癌病灶和對(duì)側(cè)乳腺背景實(shí)質(zhì)DCE-MRI灌注參數(shù)的結(jié)合模型中,結(jié)合對(duì)側(cè)乳腺背景實(shí)質(zhì)的ve值、腫瘤ve第50百分位數(shù)及偏度的模型對(duì)pCR預(yù)測(cè)能力最高[受試者操作特征曲線下面積(AUC)=0.807]。王等[30]研究顯示,不分亞型或HER2過(guò)表達(dá)型中pCR組的ADC峰度均顯著高于非pCR組;單因素亞組分析中,Ki-67高表達(dá)組及HER2+組中峰度亦可以較好地 預(yù) 測(cè)pCR,AUC分 別 為0.668、0.754;TN型 中pCR組ADC均值和第50百分位數(shù)顯著低于非pCR組。該研究還發(fā)現(xiàn)高峰度系數(shù)與腫瘤高侵襲性、高級(jí)別相關(guān),這與已知級(jí)別較高的HER2過(guò)表達(dá)型及TN型乳腺癌更易獲得pCR相符。曹等[31]對(duì)DCE-MRI中T1WI增強(qiáng)早期和晚期直方圖進(jìn)行研究,結(jié)果顯示殘余癌組與無(wú)殘余癌組間殘余強(qiáng)化灶體積、增強(qiáng)早期最大值、增強(qiáng)晚期峰度值差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,且多因素分析顯示增強(qiáng)晚期峰度值是殘余癌的獨(dú)立影響因素。

        綜上所述,相較于傳統(tǒng)的MRI檢查,DCE-MRI灌注參數(shù)及ADC直方圖更能準(zhǔn)確定量地評(píng)估病灶對(duì)NAT的早期反應(yīng)及預(yù)測(cè)病灶達(dá)到pCR的能力,進(jìn)而精準(zhǔn)制定、調(diào)整治療方案或適時(shí)終止治療,避免錯(cuò)過(guò)最佳手術(shù)時(shí)機(jī)。但是,定量DCE-MRI的灌注參數(shù)分析所需的時(shí)間分辨力高及后處理耗時(shí),不能在臨床常規(guī)應(yīng)用。目前,采用DCE-MRI中T1WI增強(qiáng)直方圖對(duì)乳腺癌的相關(guān)研究較DCE-MRI灌注參數(shù)直方圖的研究相對(duì)較少,可能是由于功能MRI、紋理分析及影像組學(xué)的廣泛應(yīng)用,可以更大程度放大、形象化微觀結(jié)構(gòu)的改變及提取更多的影像信息,因此對(duì)T1WI增強(qiáng)的一階直方圖分析關(guān)注度減低。盡管一階直方圖分析較為基礎(chǔ),但其預(yù)測(cè)價(jià)值亦不容忽視。

        5 小結(jié)

        應(yīng)用DCE-MRI和DWI直方圖可以分析乳腺癌的異質(zhì)性,反映潛在的分子生物學(xué)行為和變化。近年來(lái)基于體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)成像等DWI的衍生序列,在乳腺癌分子分型及預(yù)后因素等方面的評(píng)估應(yīng)用逐漸增多并取得了一定成果。直方圖分析不需要額外的硬件和附加序列,在已有的影像資料上即可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,可重復(fù)性和一致性較高。將來(lái)需要收集更多的多中心病人以擴(kuò)大樣本量,對(duì)其MRI影像及其直方圖參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證、標(biāo)椎化,使一些直方圖參數(shù)成為臨床上可靠的乳腺癌影像學(xué)標(biāo)志物,為臨床診療提供更大的價(jià)值。

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