江春亭,張安南,張衛(wèi)方
(北京大學第三醫(yī)院核醫(yī)學科,北京 100191)
肺癌是嚴重威脅人類生命的惡性腫瘤之一,其臨床分期與預后密切相關,但早期確診率較低,75%以上患者確診時已發(fā)生局部或全身轉移[1]。近年來,隨著低劑量CT的推廣,肺磨玻璃結節(jié)(ground glass nodule, GGN)的檢出率有所提高。肺GGN多為早期支氣管肺癌,尤其是早期細支氣管肺泡癌及不典型腺瘤樣增生,但也可見于炎性病變、局灶性出血或纖維化等[2],其成分復雜,目前仍是診斷難點。作為一種多模態(tài)影像學檢查技術,PET/CT在腫瘤診療方面具有重要價值;但早期肺癌GGN代謝較低,僅依靠FDG攝取率往往無法做出正確診斷。隨著影像學設備的不斷進步及影像組學研究方法的深入,目前已可獲得肺GGN更加豐富的信息,有效提高PET/CT診斷GGN的準確性。本文對PET/CT鑒別良惡性肺GGN、不同浸潤階段肺腺癌性GGN及肺GGN紋理分析等應用進展進行綜述。
肺GGN在高分辨率CT(high resolution CT, HRCT)中多表現(xiàn)為密度低于周圍血管和支氣管的稍高密度影,邊界可較清晰[3];其病理學基礎為多種原因所致肺泡腔不完全填充、肺泡部分萎陷及肺間質增厚等。李亞男等[4]報道,肺GGN的惡性率高達82.4%,以腺癌為主。
惡性肺GGN中,腫瘤細胞密度及增殖速度往往均較低,PET所示FDG攝取率大多僅輕度升高,甚至可無異常,易致漏診。HU等[5]觀察54例PET/CT發(fā)現(xiàn)肺GGN患者,后經(jīng)病理學和臨床確診,認為PET/CT對體積較小、尤其是不存在實性結構的惡性肺GGN 的檢出率較低,但對體積較大者檢出率較高。因此, PET/CT診斷良惡性肺GGN時,應綜合考慮結節(jié)大小、圖像特點及葡萄糖代謝特征。
1.1 代謝特點 目前18F-FDG是PET/CT應用最廣泛的成像劑之一。腫瘤組織對18F-FDG攝取增加,肺炎、結節(jié)病及活動性結核等疾病導致局部粒細胞和巨噬細胞活動增加,也可增加18F-FDG的攝取率[6]。KIM等[7]將高于肺本底標準化攝取值(standard uptake value, SUV)的病變定義為惡性病變,結果顯示PET低于惡性GGN的檢出率僅為62.9%,陽性率為82.9%,假陽性率為58.3%,其鑒別良惡性GGN的準確率較低。另有研究[8]認為,肺良性GGN18F-FDG攝取率略高于惡性,其中炎性病變多表現(xiàn)為廣泛且均勻的18F-FDG攝取增高,而惡性多表現(xiàn)為不均勻攝取增高。CHUN等[9]等報道的68個肺GGN病灶中,良、惡性病變的最大SUV(maximum SUV, SUVmax)分別為(2.00±1.18)和(1.26±0.71)。
1.2 圖像特征 根據(jù) HRCT是否顯示存在實性成分,GGN可分為純GGN(pure GGN, pGGN)及混合GGN(mixed GGN, mGGN),其病理學基礎為mGGN中出現(xiàn)肺泡壁塌陷及腫瘤細胞多層堆積。研究[10]表明,GGN實性成分占比與肺腺癌侵襲性成正相關,與患者存活率成負相關。KIM等[11]認為,若mGGN的實性部分超過結節(jié)總體積的50%,或原pGGN中出現(xiàn)實性成分,應高度懷疑病變可能為惡性;空泡征、胸膜凹陷征、分葉及毛刺等圖像特征可幫助診斷惡性GGN。直徑10 mm可作為鑒別肺GGN良惡性的臨界值,惡性肺GGN最大徑常>8 mm[8,12]。SUVmax值與肺GGN直徑及其實性成分直徑顯著相關,即根據(jù)肺GGN及實性部分的直徑可鑒別良惡性GGN[13-14]。
肺腺癌可分為原位腺癌(adenocarcinoma in situ, AIS)、微浸潤腺癌(micro-invasive adenocarcinoma, MIA)及浸潤性腺癌(invasive adenocarcinoma, IAC)。AIS和MIA屬于ⅠA期肺腺癌,以貼壁生長為主,肺泡上皮細胞被癌細胞替代,HRCT多表現(xiàn)為肺部孤立的GGN,PET/CT多表現(xiàn)為18F-FDG低攝取結節(jié)[15]。MIA較少轉移至淋巴結。研究[16-17]表明,AIS與MIA的臨床預后情況差異無統(tǒng)計學意義,術后5年生存率高達100%或接近100%。
與AIS和MIA相比,IAC腫瘤體積較大,細胞浸潤明顯,增殖速度較快,其18F-FDG攝取率高于AIS及MIA[18]。駱柘璜等[14]對表現(xiàn)為mGGN的肺腺癌SUVmax進行受試者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲線分析,以約登指數(shù)最大值對應SUVmax1.25作為判別IAC的界值,其敏感度和特異度分別為51.9%和100.0%。另有學者[13,19]傾向于以SUVmax1.0作為界值,區(qū)分IAC病灶與MIA或AIS病灶,其敏感度和特異度分別為61%和71%。IAC細胞明顯浸潤,腫瘤邊緣細胞分化程度不一、生長速度不同,多表現(xiàn)為mGGN,形態(tài)多不規(guī)則,易顯露惡性征象。與IAC相比,AIS與MIA更易表現(xiàn)為pGGN。研究[20-21]發(fā)現(xiàn),HRCT所示腫瘤實性成分比值(consolidation tumor ratio, CTR)可反映肺GGN內實性成分在結節(jié)總體積中的占比,CTR升高提示MIA可能發(fā)展為IAC。ZHOU等[20]采用ROC曲線分析SUVmax和CTR區(qū)分IAC、AIS及MIA的能力,結果顯示CTR和SUVmax的可行閾值分別為0.39和0.95,其對應曲線下面積(area under the curve, AUC)分別為0.868和0.798。IWANO等[21]認為CTR>0.38及SUVmax>1.46是聯(lián)合診斷mGGN的最優(yōu)截斷指標,其敏感度和準確率達95.3%和86.2%,明顯優(yōu)于單獨診斷效能。
醫(yī)學圖像紋理分析可定量描述病變性質,反映病變的生物學異質性[22]。生物學異質性是腫瘤不均質的微血管密度、乏氧、細胞增殖及壞死所致,可在不同程度上反映腫瘤的侵襲性。觀察腫瘤異質性對于診斷、分期、預測治療反應及預后等方面具有重要意義。
作為新興的研究方法,18F-FDG PET/CT圖像紋理分析可量化病變內放射性藥物及CT值空間分布的異質性。大小變異性、強度變異性及熵等紋理參數(shù)在同質腫瘤和異質腫瘤中存在統(tǒng)計學差異[22]。熵值代表圖像紋理的復雜程度,反映紋理灰度分布的隨機性,腫瘤異質性越高,熵值越大。研究[22-23]顯示,肺良惡性病變間熵值等紋理特征參數(shù)差異具有統(tǒng)計學意義,結合代謝參數(shù)及紋理特征可有效提高診斷肺內結節(jié)的準確率。
SON等[24]研究發(fā)現(xiàn)浸潤前病變及浸潤性病變之間紋理特征差異存在統(tǒng)計學意義,術前CT定量分析可區(qū)分IAC與AIS或MIA,其中第75百分位CT衰減值和熵值可作為IAC的獨立預測指標,二者聯(lián)合預測IAC的AUC為0.780。LI等[25]利用紋理特征分析IAC、AIS及MIA,發(fā)現(xiàn)體素計數(shù)特征能更好地區(qū)分IAC與AIS,其敏感度為82.5%,特異度為62.5%;相關紋理特征區(qū)分MIA與IAC,敏感度和特異度為81.1%和53.1%。
采用圖像紋理特征分析法,結合PET/CT,可有效判斷GGN的良惡性及侵襲性,其鑒別肺內一過性GGN及持續(xù)性GGN的準確率顯著高于PET/CT結合臨床資料;且對首診發(fā)現(xiàn)的GGN,可根據(jù)其內細微結構變化決定是否進行干預[26]。
PET/CT能同時獲得CT定位信息和PET代謝信息,可提高微小肺GGN的檢出率,敏感度和特異度高,具有無創(chuàng)且可重復的優(yōu)勢,鑒別診斷良惡性肺GGN及不同浸潤階段肺腺癌性GGN具有較大優(yōu)勢。綜合分析GGN圖像特征、病灶大小及18F-FDG攝取率,結合圖像紋理分析,運用影像組學,可提高診斷準確率。目前關于PET/CT診斷肺GGN的報道較少,尤其是紋理分析及影像組學等方面。隨著影像學技術、分割算法及人工智能的發(fā)展及臨床經(jīng)驗的不斷積累,PET/CT用于診斷肺GGN的前景會更加廣闊。