李 影,邱麗華

(1.廣安市人民醫(yī)院超聲科,四川 廣安 638000;2.成都醫(yī)學(xué)院臨床醫(yī)學(xué)院,四川 成都 610000;3.宜賓市第二人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心,四川 宜賓 644000)

我國(guó)女性宮頸癌發(fā)病率和死亡率僅次于乳腺癌,且漸呈年輕化趨勢(shì)[1];早期篩查可顯著降低宮頸癌發(fā)病率和死亡率。MRI是早期篩查宮頸癌的常用影像學(xué)技術(shù),無(wú)電離輻射,且對(duì)于軟組織和空間的分辨率均較好,并能進(jìn)行多方位、多序列掃描及功能成像[2];但傳統(tǒng)MRI只能對(duì)腫瘤表觀特征進(jìn)行主觀判斷,而不能定性、定量評(píng)價(jià)腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性。利用影像組學(xué)可自動(dòng)化、高通量提取影像的定量成像特征并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化[3];MRI影像組學(xué)現(xiàn)已用于診斷宮頸癌、術(shù)前分期、評(píng)價(jià)療效及預(yù)測(cè)預(yù)后等。本文對(duì)MRI影像組學(xué)用于研究宮頸癌的現(xiàn)狀及進(jìn)展進(jìn)行綜述。

1 診斷及鑒別診斷

病理學(xué)是診斷宮頸癌的金標(biāo)準(zhǔn),但有創(chuàng)。隨著影像組學(xué)的發(fā)展,近年醫(yī)學(xué)圖像不再僅能反映病變的形態(tài)學(xué)改變,而是可將視覺(jué)圖像轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)據(jù),進(jìn)而無(wú)創(chuàng)、定量診斷及鑒別診斷宮頸病變。LU等[4]基于動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)MRI(dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI)提取宮頸癌影像組學(xué)特征并構(gòu)建模型,采用受試者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線評(píng)價(jià)其診斷宮頸癌的效能,發(fā)現(xiàn)其曲線下面積(area under the curve, AUC)高達(dá)0.96。HU等[5]基于宮頸矢狀位T2WI和T1對(duì)比增強(qiáng)(T1 contrast-enhanced, T1CE)圖像提取影像組學(xué)特征,并構(gòu)建各序列單獨(dú)及聯(lián)合模型,以診斷早期宮頸癌,結(jié)果顯示矢狀位T2WI、T1CE及聯(lián)合模型診斷驗(yàn)證集早期宮頸癌的AUC分別為0.63、0.85及0.85。樊知昌等[6]采用MRI影像組學(xué)模型鑒別ⅠA期宮頸癌與宮頸高級(jí)別鱗狀上皮內(nèi)瘤變(high-grade squamous intraepithelial neoplasia, HSIL),發(fā)現(xiàn)矢狀位T2WI聯(lián)合軸位脂肪抑制T2WI模型的AUC為0.89,但基于軸位T1WI構(gòu)建模型的AUC僅為0.51。上述研究結(jié)果表明,影像組學(xué)可用于診斷及鑒別診斷宮頸癌,但不同模型的診斷效能不同,可能與所用成像設(shè)備、參數(shù),提取特征方法及患者個(gè)體差異等因素有關(guān)。

2 評(píng)估病理分型、分期及組織分化程度

宮頸癌病理分型、分期、組織分化程度均與治療方式、療效及預(yù)后密切相關(guān)。WANG等[7]回顧性分析96例術(shù)前接受盆腔MR檢查的宮頸癌患者,包括50例宮頸鱗癌和46例宮頸腺癌,分別于矢狀位、軸位T2WI,增強(qiáng)矢狀位、軸位T1WI及表觀彌散系數(shù)(apparent diffusion coefficient, ADC)圖中提取影像組學(xué)特征,結(jié)果顯示宮頸腺癌紋理異質(zhì)性高于宮頸鱗癌,基于以上5個(gè)MR序列圖像構(gòu)建的聯(lián)合模型鑒別宮頸鱗癌與腺癌的AUC為0.89,高于各單獨(dú)序列模型。一項(xiàng)回顧性研究[8]針對(duì)宮頸鱗癌和腺癌的最大相對(duì)強(qiáng)化(maximum relative enhancement, MRE)率和最大強(qiáng)化(maximum enhancement, ME)率偽彩圖提取腫瘤的紋理特征,發(fā)現(xiàn)基于MRE率偽彩圖提取的3個(gè)灰度區(qū)域大小矩陣(gray level size zone matrix, GLSZM)和2個(gè)灰度游程長(zhǎng)度矩陣(gray run length matrix, GLRLM)特征參數(shù)均與宮頸癌國(guó)際婦產(chǎn)科聯(lián)合會(huì)(International Federation of Gynecology and Obstetrics, FIGO)分期呈正相關(guān)(r=0.332～0.392,P=0.014～0.039),基于ME率偽彩圖提取的灰度共生矩陣的自相關(guān)特征參數(shù)與腫瘤分化程度呈正相關(guān)(r=0.383,P=0.016);以MRE率偽彩圖聯(lián)合ME率偽彩圖的多參數(shù)模型診斷宮頸腺癌的AUC為0.83,其預(yù)測(cè)FIGO ⅡB～ⅢA宮頸癌的AUC為0.74,預(yù)測(cè)低分化宮頸癌的AUC為0.71;表明利用MRI影像組學(xué)能獲取宮頸癌病理分型、分期和分化的影像學(xué)標(biāo)志物,表征肉眼無(wú)法辨識(shí)的腫瘤內(nèi)部固有異質(zhì)性,有助于術(shù)前評(píng)估宮頸癌[9]。

3 評(píng)估基因表型

腫瘤基因表達(dá)與其生物學(xué)特性潛在相關(guān)。影像組學(xué)可用于分析腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性,進(jìn)而評(píng)估其生物學(xué)特性及基因表達(dá)[10-12]。DENG等[10]分析118例接受血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子(vascular endothelial growth factor, VEGF)基因表達(dá)檢測(cè)的宮頸癌患者,基于MRI篩選出9個(gè)影像組學(xué)特征,以之建立的預(yù)測(cè)VEGF表達(dá)模型預(yù)測(cè)訓(xùn)練集(79例)及測(cè)試集(39例)腫瘤VEGF表達(dá)陽(yáng)性的AUC分別為0.82和0.70,且經(jīng)決策曲線分析證實(shí)其臨床實(shí)用性較佳。INCE等[11]提取41例宮頸癌的盆腔T1CE、T2WI影像組學(xué)特征,采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型,結(jié)果顯示基于T1CE、T2WI及二者聯(lián)合的支持向量機(jī)(support vector machines, SVM)模型評(píng)估宮頸癌人乳頭狀瘤病毒(human papillomavirus, HPV)基因表達(dá)的準(zhǔn)確率分別為83%、95%和95%,邏輯回歸(logistic regression, LR)模型的準(zhǔn)確率分別為83%、81%和92.5%。

4 評(píng)估淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、淋巴血管間隙浸潤(rùn)

盆腔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移(pelvic lymph node metastases, PLNM)、淋巴血管間隙浸潤(rùn)(lymphovascular space infiltrates, LVSI)與宮頸癌分期、治療方案及預(yù)后等均顯著相關(guān)[13]。CUI等[14]基于多序列MRI選擇性提取瘤周影像組學(xué)特征,結(jié)合臨床參數(shù)構(gòu)建列線圖,結(jié)果顯示其預(yù)測(cè)訓(xùn)練集(108例)早期宮頸癌LVSI的AUC為0.77,在驗(yàn)證集(55例)的AUC則為0.79。YU等[15]聯(lián)合應(yīng)用153例宮頸癌患者的臨床參數(shù)、MRI所見(jiàn)淋巴結(jié)狀態(tài)及自ADC圖提取的紋理特征建立聯(lián)合模型,其預(yù)測(cè)訓(xùn)練集(102例)PLNM的AUC為0.86,在驗(yàn)證集(51例)為0.87。趙小菊等[16]報(bào)道,基于軸位脂肪抑制T2WI與ADC圖建立的影像組學(xué)標(biāo)簽評(píng)估宮頸癌PLNM的AUC分別為0.85、0.89,評(píng)估LVSI的AUC分別為0.82、0.85。

5 評(píng)估療效

用于評(píng)估治療宮頸癌效果時(shí),影像組學(xué)突破了傳統(tǒng)MRI僅能提供一維信息的限制,可高維度、定量表征腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性,實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)并指導(dǎo)優(yōu)化治療方案。蘇亞英等[17]分別以DCE-MRI瘤內(nèi)容積感興趣區(qū)(volume of interest, VOI)及瘤周5 mm VOI(VOI+5 mm)影像組學(xué)標(biāo)簽預(yù)測(cè)進(jìn)展期宮頸鱗癌對(duì)于同步放化療(concurrent chemotherapy and radiation therapy, CCRT)的反應(yīng),發(fā)現(xiàn)以瘤內(nèi)影像組學(xué)標(biāo)簽及VOI+5 mm影像組學(xué)標(biāo)簽預(yù)測(cè)CCRT的AUC均≥0.75,且后者在訓(xùn)練集(n=88、AUC=0.86)和驗(yàn)證集(n=38、AUC=0.82)中的AUC均高于前者(n=88、AUC=0.77和n=38、AUC=0.75)。BOWEN等[18]基于多參數(shù)功能MRI影像組學(xué)模型預(yù)測(cè)放射治療后宮頸癌的反應(yīng),發(fā)現(xiàn)其AUC為0.86。

6 預(yù)測(cè)生存期

目前治療宮頸癌的主要方式包括手術(shù)、放射、化學(xué)及免疫治療等,通常根據(jù)臨床分期進(jìn)行選擇;但受個(gè)體差異影響,即使腫瘤分期相同,療效亦可能不同,進(jìn)而影響預(yù)后。利用影像組學(xué)可于治療前篩選與預(yù)后生存高度相關(guān)的影像學(xué)特征、挖掘多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分層而對(duì)預(yù)后進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)臨床決策具有提示意義[19]。既往研究[20-21]對(duì)接受根治性子宮切除術(shù)的早期(ⅠB～ⅡA)和局部進(jìn)展期(ⅠB1～ⅡA2)宮頸癌患者于術(shù)前預(yù)測(cè)其無(wú)病生存期(disease-free survival, DFS),結(jié)果顯示,基于MRI的影像組學(xué)評(píng)分(radiomics score, Rad-score)與DFS相關(guān),提示Rad-score可作為早期(ⅠB～ⅡA)宮頸癌患者預(yù)后的影像學(xué)標(biāo)志物;Rad-score聯(lián)合臨床參數(shù)列線圖預(yù)測(cè)訓(xùn)練集(126例)和驗(yàn)證集(55例)患者DFS的AUC分別為0.88、0.82。此外,基于MRI的Rad-score亦可用于預(yù)測(cè)CCRT后ⅡB～ⅣA期宮頸癌患者總生存期(total survival, OS),Rad-score模型預(yù)測(cè)訓(xùn)練集(126例)中OS的哈勒爾一致性C指數(shù)(C-index)為0.79,而在驗(yàn)證集(55例)中為0.75[22]。AUTORINO等[23]以MRI影像組學(xué)特征預(yù)測(cè)ⅠB2～ⅣA期宮頸癌患者接受新輔助放化療(neoadjuvant chemoradiotherapy, NACRT)后2年OS,其在訓(xùn)練集(142例)和驗(yàn)證集(33例)中的AUC分別為0.73、0.91。

7 存在問(wèn)題及發(fā)展前景

MRI影像組學(xué)用于宮頸癌臨床具有廣闊前景,但目前尚處于臨床轉(zhuǎn)化前期,面臨諸多嚴(yán)峻考驗(yàn):現(xiàn)有研究成果多基于回顧性、小樣本、單中心研究,可能存在選擇偏倚和假陽(yáng)性結(jié)果;對(duì)于采集圖像、收集數(shù)據(jù)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),研究方法亦有所不同,不同研究中心的所用圖像分割、特征提取及影像組學(xué)分析軟件等存在差異,使其重復(fù)性和可靠性均有待提高[24]。另外,僅利用傳統(tǒng)單一序列MRI影像組學(xué)模型可能導(dǎo)致預(yù)測(cè)效能不佳,應(yīng)充分整合、優(yōu)化多參數(shù)MR序列,以進(jìn)一步提高模型的臨床應(yīng)用價(jià)值。