DCE-MRI參考區(qū)域模型聯(lián)合DWI對luminal型乳腺癌的應(yīng)用研究

楊培， 常曉丹， 付姣慧， 汪帝

乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，近年來發(fā)病率逐年升高，且發(fā)病年齡趨于年輕化[1]。不同分子亞型乳腺癌的預(yù)后及對放化療的敏感性均存在顯著差異，目前，基于對雌激素受體(estrogen receptor，ER)、孕激素受體(progesterone receptor，PR)、人表皮生長因子受體2(human epidermal growth factor receptor 2，HER-2)和Ki-67增殖指數(shù)表達狀態(tài)的免疫組織化學(xué)染色分類方法將其分為luminal型、HER-2過表達型和三陰性乳腺癌[2]，其中，luminal型乳腺癌是最常見的亞型(約70%)，臨床上依據(jù)2013年St.Gallen共識將luminal型乳腺癌分為Luminal-A型乳腺癌(Luminal-A breast cancer，LABC)及Luminal-B型乳腺癌(Luminal-B breast cancer, LBBC)，而兩者在臨床特點、治療方式及預(yù)后方面均存在顯著差異[3]。LABC對化療敏感性低，但對內(nèi)分泌治療敏感；而LBBC對化療及內(nèi)分泌治療均敏感[4]，且Ki-67增殖指數(shù)越高的乳腺癌對化療越敏感[5]。因此，在術(shù)前或化療前準確判斷l(xiāng)uminal型乳腺癌的分型對其治療方案的選擇至關(guān)重要。

目前，臨床上最常用的乳腺MRI檢查方法是半定量動態(tài)增強MRI(dynamic contrast enhanced MRI，DCE-MRI)，但不能反映病變及正常組織對比劑濃度的變化[6]。而DCE-MRI參考區(qū)域模型通過藥代動力學(xué)模型定量計算具有生理學(xué)意義的定量參數(shù)，最終反映組織血管生成的程度[7]；此外，擴散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)還可以反映組織微觀結(jié)構(gòu)特征及其變化[8]。已有研究表明，聯(lián)合DCE-MRI和DWI較兩者單獨使用對乳腺病變良惡性的診斷準確性更高[9]，但對于乳腺癌分子分型鑒別診斷的研究甚少。因此，本文聯(lián)合DCE-MRI參考區(qū)域模型和DWI，探討其對LABC和LBBC的鑒別診斷價值，并分析其定量參數(shù)與生物標志物Ki-67表達的相關(guān)性，為luminal型乳腺癌患者的早期診斷和治療方案的確定提供影像學(xué)依據(jù)。

材料與方法

1.研究對象

回顧性分析大連大學(xué)附屬中山醫(yī)院2016年12月-2017年6月的102例經(jīng)術(shù)后病理證實的luminal型乳腺癌患者，所有患者均滿足：①術(shù)前均行DCE-MRI及DWI檢查；②術(shù)后行免疫組化檢測并獲得免疫組化指標。排除標準：①行穿刺活檢病理證實；②DCE-MRI及DWI掃描后數(shù)據(jù)獲取失敗或數(shù)據(jù)不全者；③懷孕期或哺乳期患者；④之前接受過乳腺癌治療的患者。1例雙乳單發(fā)病灶及3例單乳多發(fā)病灶，只納入體積最大的病灶。最終77例女性患者的77個病灶納入研究，患者年齡28～82歲，平均(53.74±11.88)歲。

2.檢查設(shè)備及方法

采用Siemens 3.0T Magnetom Verio超導(dǎo)MRI掃描儀，16通道乳腺專用相控陣表面線圈?；颊呷「┡P位，雙側(cè)乳房自然懸垂于線圈內(nèi)。常規(guī)橫軸面、冠狀面、矢狀面定位掃描后，先采集橫軸面T2WI脂肪抑制序列：TR 4000 ms，TE 70 ms，矩陣192×192，視野360 mm×360 mm，層厚5 mm，間距2 mm；橫軸面T1WI脂肪抑制序列：TR 6 ms，TE 2.36 ms，矩陣192×192，視野360 mm×360 mm，層厚1.2 mm，間距1 mm。采集DWI，使用擴散加權(quán)平面回波成像(EPI)序列，TR 8300 ms， TE 85 ms，矩陣192×192，視野360 mm×360 mm，層厚5 mm，間距2 mm，采集b值為0和800 s/mm2。最后采集多期動態(tài)掃描序列DCE-MRI，先采集多翻轉(zhuǎn)角圖像，包括2°、15°，以獲得T1原始圖。采集動態(tài)序列，先采集2期平掃圖像，然后注入釓雙胺注射液歐乃影，劑量0.1 mmol/kg，注射流率3 mL/s，隨后以同樣流率注入20 mL生理鹽水。參數(shù)：TR 4.14 ms，TE 1.42 ms，矩陣320×192，視野360 mm×360 mm，層厚1 mm，間距0.2 mm，翻轉(zhuǎn)角10°。動態(tài)增強共11期圖像，每期約28 s。

3.圖像后處理及分析

由兩名經(jīng)驗豐富的放射科副主任醫(yī)師采用盲法對所有圖像進行評估，意見不一致時，由第3名主任醫(yī)師來評估。將所有患者的多翻轉(zhuǎn)角和動態(tài)增強圖像導(dǎo)入Omni-Kinetics軟件進行后處理。結(jié)合T2WI、DWI及DCE-MRI圖像明確病灶位置，取病灶最大層面及其上、下兩個層面，避開囊變壞死區(qū)、血管及脂肪等結(jié)構(gòu)，盡量包含病變強化最明顯區(qū)域，勾畫興趣區(qū)(region of interest，ROI)，取3個層面的平均值行統(tǒng)計學(xué)分析。以病灶興趣區(qū)層面的對側(cè)胸大肌獲得動脈輸入函數(shù)，呈不規(guī)則形[10]，面積19～21 mm2(圖1a)，運用“參考區(qū)域模型”作為藥代動力學(xué)模型，計算各病灶相對于肌肉組織的Ktrans和Kep等參數(shù)。

在DWI序列中評估ADC值，確定信號強度高于正常乳腺組織的病灶后，選取病灶最大層面及其鄰近兩個層面，手動繪制橢圓形或圓形ROI，避開囊變、壞死區(qū)，盡可能包含病灶，以三個層面的平均值作為最終的ADC值。

4.病理學(xué)分析

所有患者均手術(shù)切除乳腺癌，行前哨淋巴結(jié)活檢和/或腋窩淋巴結(jié)清掃，通過常規(guī)HE染色鏡檢評估淋巴結(jié)有無轉(zhuǎn)移。參照手術(shù)切除標本測定腫瘤大小、組織類型、腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)。運用SP法染色行免疫組化，檢測ER、PR、HER-2及Ki-67的表達狀態(tài)。判斷標準：①ER和PR陽性腫瘤細胞核達到或超過1%為陽性，反之為陰性[11]；②HER-2，染色強度評分記為0、1+、2+或3+。其中0或1+被認為是HER-2陰性，3+被認為是HER-2陽性，評分為2+的患者，進一步行熒光原位雜交(fluorescence in situ hybridization，F(xiàn)ISH)檢測，基因擴增者為陽性，無基因擴增者為陰性；③Ki-67的表達，隨機選擇10個高倍視野，計數(shù)500個以上細胞的細胞核著色判斷為陽性，計算陽性細胞所占比例即為Ki-67增殖指數(shù)。

5.統(tǒng)計學(xué)分析

運用SPSS 20.0軟件行統(tǒng)計學(xué)分析。定性資料采用卡方檢驗或Fisher確切概率法。定量資料運用Kolmoforov-Smirnov檢驗是否服從正態(tài)分布；正態(tài)分布的兩兩比較采用兩獨立樣本t檢驗，非正態(tài)分布的兩兩比較采用Mann-Whitney U檢驗。采用Spearman相關(guān)分析評價DCE-MRI全定量參數(shù)及ADC值與Ki-67陽性表達率的相關(guān)性。根據(jù)受試者操作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲線評估各定量參數(shù)的最佳閾值及曲線下面積(area under curve，AUC)。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

結(jié) 果

1.LABC與LBBC的臨床病理特征

納入的77個病灶Ki-67增殖指數(shù)為1%～80%，30例為LABC，47例為LBBC，LBBC的陽性淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移高于LABC(P=0.002)。兩組間年齡、月經(jīng)狀態(tài)、腫瘤直徑及病理類型差異無統(tǒng)計學(xué)意義(表1)。

2.LABC與LBBC兩組間定量參數(shù)的比較

表1 LABC與LBBC的臨床病理特征

LBBC平均Ktrans值明顯高于LABC(P=0.002)，平均ADC值明顯低于LABC(P=0.000)，兩組間Kep差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.875，表2，圖 1、2)。

表2 LABC與LBBC間DCE-MRI定量參數(shù)及ADC值的比較

3.Ktrans值、Kep值及ADC值與Ki-67增值指數(shù)的相關(guān)性

本研究77例Luminal型乳腺癌中，Ktrans值與Ki-67表達呈正相關(guān)(r=0.369，P=0.001)，ADC值與Ki-67表達呈負相關(guān)(r=-0.465，P<0.0001)，Kep值與Ki-67表達無相關(guān)性(P=0.392，圖 3、4)。

4.Ktrans值和ADC值對Luminal型乳腺癌的鑒別診斷效能

ROC曲線分析顯示，鑒別LABC和LBBC的Ktrans和ADC最佳閾值分別為0.724/min(敏感度74.5%、特異度63.3%、AUC=0.689、P=0.005)和0.853×10-3mm2/s(敏感度63.3%、特異度76.6%、AUC=0.741、P=0.000)；聯(lián)合Ktrans和ADC值的敏感度為71.0%、特異度為71.0%、AUC=0.777、P=0.000(表3、圖 5)。

表3 聯(lián)合ADC值對Luminal型乳腺癌的鑒別診斷效能

討 論

本研究結(jié)果顯示，LBBC比LABC更易出現(xiàn)腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，與王學(xué)麗等[12]報道一致，淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率高的乳腺癌預(yù)后較差，這可以為LBBC預(yù)后較LABC差提供依據(jù)。兩組間年齡、月經(jīng)狀態(tài)、腫瘤直徑、病理類型等無明顯差異，與劉鐘芬等[13]研究結(jié)果一致。

圖1 女，53歲，左乳浸潤性導(dǎo)管癌，ER、PR陽性，HER-2陰性，Ki-67表達10%。a) 橫軸面DCE-MRI圖； b) 為a圖同層面處理后的Ktrans，病灶Ktrans=0.631/min； c) 為a圖同層面處理后的Kep圖，病灶Kep=0.171/min； d) ADC圖，ADC=0.968×10-3mm2/s。 圖2 女，47歲，右乳浸潤性導(dǎo)管癌， ER、PR陽性，HER-2陰性，Ki-67表達35%。a) 橫軸面DCE-MRI圖； b) 為a圖同層面處理后的Ktrans圖，病灶Ktrans=1.102/min； c) 為a圖同層面處理后的Kep圖，病灶Kep=0.012/min； d) 為ADC圖，ADC=0.723×10-3mm2/s。

圖3 Ktrans值與Ki-67的相關(guān)性。 圖4 ADC值與Ki-67的相關(guān)性。

乳腺癌是一種血管依賴性腫瘤，其生長、增殖、代謝和轉(zhuǎn)移離不開腫瘤血管生成。全定量DCE-MRI可動態(tài)測定血管內(nèi)外對比劑濃度的變化，衍生全定量灌注參數(shù)Ktrans和Kep，從而定量評價腫瘤血流灌注情況，更能準確反映腫瘤血管生成情況[14]。李麗環(huán)等[15]發(fā)現(xiàn)，LABC與LBBC的Ktrans值和Kep值差異無統(tǒng)計學(xué)意義，而本研究結(jié)果顯示，LBBC患者Ktrans值高于LABC，差異有統(tǒng)計學(xué)意義，Kep值差異無統(tǒng)計學(xué)意義，推測其結(jié)果不一致的原因可能是藥代動力學(xué)模型的選擇不同[10]。此外，在本研究中，luminal型乳腺癌Ktrans值與Ki-67增殖指數(shù)呈正相關(guān)，而Kep值與Ki-67增殖指數(shù)無明顯相關(guān)性，這與Shin等[16]研究結(jié)果類似。全定量參數(shù)Ktrans值反映腫瘤血管通透性和血管密度，Ki-67是一種核增殖抗原，反映細胞的增殖活性。乳腺癌中Ki-67表達狀態(tài)與血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)受體2之間存在顯著相關(guān)性，它在腫瘤血管生成中起重要作用，并誘導(dǎo)血管通透性升高[17]，且Ki-67增殖指數(shù)越高的乳腺癌，腫瘤的微血管密度越大[18]，表現(xiàn)出較高的血管生成活性和血管通透性，因此Ktrans值大，而Kep僅反映血管滲透性，提示Ktrans值對鑒別LABC與LBBC具有一定參考價值。本研究中Ktrans值鑒別診斷LABC與LBBC的AUC為0.689，敏感度、特異度分別為74.5%、63.3%，表明Ktrans值有一定診斷效能。

圖5 Ktrans值、ADC值及Ktrans聯(lián)合ADC值對luminal型乳腺癌診斷價值的ROC曲線。

DWI是一種檢測活體組織內(nèi)水分子擴散運動的非侵入性功能成像方法，能夠間接反映組織的微觀結(jié)構(gòu)特征及其變化，其量化參數(shù)ADC值可定量評估局部組織變化及腫瘤的生物學(xué)特性[19]。國內(nèi)外已有許多ADC值與乳腺癌生物學(xué)特性的相關(guān)研究[20-23]，對于luminal型乳腺癌，謝宗玉等[21]認為ADC值無法鑒別LABC與LBBC，而Kato等[22]的研究顯示LABC的最小ADC值顯著高于LBBC，但該研究僅包括25例LBBC。本研究結(jié)果顯示LABC患者ADC值高于LBBC，且ADC值與Ki-67表達呈負相關(guān)，與Mori等[23]報道一致。這可能是由于Ki-67表達越高，細胞增殖活性更強，細胞密度高，使細胞外容積減少，水分子擴散受限，導(dǎo)致ADC值降低。筆者通過ROC曲線分析，為ADC值鑒別診斷l(xiāng)uminal型乳腺癌提供依據(jù)，結(jié)果顯示AUC為0.741，敏感度和特異度分別為63.3%和76.6%，說明ADC值對luminal型乳腺癌有一定的鑒別診斷價值。

考慮到Ktrans值鑒別luminal型乳腺癌的敏感度高，但特異度低；而ADC值鑒別luminal型乳腺癌敏感度低，特異度高，因此本研究將Ktrans值和ADC值二者聯(lián)合，顯示敏感度、特異度分別為71.0%、71.0%，AUC為0.777，高于單獨使用ADC值或Ktrans值的診斷水平，DCE-MRI聯(lián)合DWI除了提供腫瘤的形態(tài)學(xué)特征外，還能顯示腫瘤內(nèi)部血管生成的程度和腫瘤微觀結(jié)構(gòu)的變化，更準確地反映腫瘤的整體特征，為luminal型乳腺癌提供了更多的定性、定量數(shù)據(jù)。

本研究不足之處在于： 本研究為回顧性研究，且樣本量較小，無法避免選擇偏倚；未來的研究將增大樣本量，來探討Ktrans值或ADC值是否與Ki-67增值指數(shù)獨立相關(guān)； 本研究只著重于luminal型乳腺癌的灌注和擴散特征，沒有探討定量MRI參數(shù)與臨床預(yù)后的相關(guān)性，高Ki-67增值指數(shù)與預(yù)后不良有關(guān)[24]，進一步的研究將探討定量MRI參數(shù)與臨床預(yù)后的相關(guān)性； 本研究ROI為手動勾畫，存在一定的主觀性； 未將DCE-MRI參考區(qū)域模型與不同模型的定量MRI參數(shù)比較，有待進一步研究。

綜上所述，Ktrans值及ADC值與Ki-67表達有明顯相關(guān)性；DCE-MRI參考區(qū)域模型(Ktrans值)和DWI(ADC值)對LABC和LBBC有較高的鑒別診斷價值，聯(lián)合Ktrans值與ADC值可進一步提高診斷效能，有助于luminal型乳腺癌患者的早期診斷和治療。