影像組學(xué)在非小細(xì)胞肺癌EGFR突變診療中的研究進(jìn)展

徐鑫，李繼會，周夜夜，葛書山，曹津銘，桑士標(biāo)，鄧勝明

肺癌是世界上發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤，其中80%為非小細(xì)胞肺癌(non-small-cell lung cancer，NSCLC)[1]。根據(jù)美國國立衛(wèi)生研究院的一項調(diào)查顯示[2]：超過60%的NSCLC患者表達(dá)表皮生長因子受體(epidermal growth factor receptor，EGFR)。盡管現(xiàn)代醫(yī)學(xué)治療方法逐漸精細(xì)化、個體化，NSCLC患者的預(yù)后生存仍不理想[3]。近年來，隨著分子生物學(xué)的發(fā)展，針對EGFR突變的靶向治療也逐漸發(fā)揮重要作用，并被證實能夠有效改善EGFR突變患者的預(yù)后生存[4]。因此，EGFR突變狀態(tài)是確定個性化治療策略的重要生物標(biāo)志物。影像組學(xué)能夠從計算機(jī)斷層掃描(computed tomography，CT)和正電子發(fā)射掃描成像(positron emission tomography，PET)等圖像中提取特征來描述腫瘤的生物學(xué)特性。本文旨在展示影像組學(xué)在非小細(xì)胞肺癌EGFR突變診療中的價值。

影像組學(xué)特征鑒別非小細(xì)胞肺癌EGFR突變

1.鑒別EGFR突變與EGFR野生型

影像組學(xué)不可能完全取代組織活檢，但可以提供額外的生物學(xué)信息，如腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性[5]。NSCLC與大多數(shù)實體腫瘤一樣，也表現(xiàn)出廣泛的分子異質(zhì)性，因腫瘤代謝、氧化作用及基因突變產(chǎn)生的區(qū)域異質(zhì)性也被證實[6]。標(biāo)準(zhǔn)取樣方法獲得的腫瘤組織隨機(jī)樣本不能完全反映腫瘤的異質(zhì)性，也不能提供完整的腫瘤基因型信息[7]。因此，應(yīng)用影像組學(xué)特征來預(yù)測非小細(xì)胞肺癌EGFR突變的可行性被廣泛研究。

Sacconi等[8]對比68例ⅢB或Ⅳ期肺腺癌患者的影像組學(xué)特征，多因素分析表明均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度與EGFR突變明顯相關(guān)。Agazzi等[9]的研究也得出類似結(jié)果，他們將84例轉(zhuǎn)移性肺腺癌分為EGFR突變、ALK重排及野生型三個亞組，發(fā)現(xiàn)組間偏度的差異顯著，其中EGFR突變組偏度最高，ALK重排組偏度最低。Digumarthy等[10]分析25例EGFR突變與44例野生型肺腺癌的影像組學(xué)特征，多因素分析表明峰度是EGFR突變的獨立預(yù)測因素。Sacconi等[8]和Agazzi等[9]的研究均認(rèn)為偏度能夠預(yù)測EGFR突變，峰度則不能，原因可能是他們的研究樣本均為晚期，而Digumarthy等[10]的納入標(biāo)準(zhǔn)無臨床分期的限制。

上述研究中，影像組學(xué)特征的提取均在抗腫瘤治療前完成，避免因治療引起的腫瘤生物學(xué)改變影響定量特征的數(shù)值。與之相反，Aerts等[11]分析47例早期NSCLC患者的圖像資料，發(fā)現(xiàn)吉非替尼治療前后，Gabor Energy的變化能夠預(yù)測EGFR突變。Huang等[12]納入50例早期(I或II期)NSCLC病例，發(fā)現(xiàn)吉非替尼治療三周前后緊湊系數(shù)和強(qiáng)度均值的差值也能預(yù)測EGFR突變。

目前，常用的影像組學(xué)分析軟件主要為矩陣實驗室或計算機(jī)編程語言，少部分研究應(yīng)用其他軟件進(jìn)行分析，提取的特征較為新穎，但其診斷效能有待大規(guī)模研究進(jìn)一步證實。Clay等[13]使用計算機(jī)輔助結(jié)節(jié)評估與風(fēng)險收益(the computer-aided nodule assessment and risk yield，CANARY)工具分析129例Ⅰ期肺腺癌病灶的紋理特征，并以顏色為編碼，分別為：紫(V)、靛藍(lán)(I)、藍(lán)色(B)、綠色(G)、黃色(Y)、橙色(O)、紅色(R)、青色(C)和粉紅色(P)，通過顏色符號的組合來表示病灶的紋理分布。研究發(fā)現(xiàn)腫瘤中V-I-R-O成分越多或Y-P成分越少(Y-P與V-I-R-O呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.78)，EGFR突變幾率越低，即V-I-R-O成分每減少10%，EGFR突變幾率增加23%。當(dāng)V-I-R-O成分≤71%腫瘤體積時，鑒別EGFR突變的敏感度為80%，特異度為52%；當(dāng)Y-P成分≥23.5%腫瘤體積時，鑒別EGFR突變的敏感度為80%，特異度為53%。多因素分析表明：Y和G是EGFR突變的獨立預(yù)測因素，Y和G在紋理分布中占比越大，EGFR突變幾率越高。Li等[14]使用雙能譜計算機(jī)層析成像工作站Viewer軟件(GE Healthcare)提取定量特征，Logistic回歸分析表明吸煙史與標(biāo)準(zhǔn)化碘濃度(normalized iodine concentration，NIC)是EGFR突變的獨立預(yù)測因素。Viewer軟件不支持腫瘤的三維體積分析，特征提取來源于二維圖像，不能反映腫瘤整體生物學(xué)特征，這也是該研究的局限性。

上述研究表明影像組學(xué)特征能夠有效鑒別EGFR突變，在患者拒絕活檢或活檢無法取得有效的腫瘤組織時為靶向治療的選擇提供參考。此外，靶向治療前后影像組學(xué)特征的變化也能預(yù)測EGFR突變。

2.鑒別EGFR突變亞型

90%的EGFR突變表現(xiàn)為19外顯子缺失和21外顯子L858R點突變，少部分為18和20外顯子突變[15]。部分研究側(cè)重EGFR整體突變狀態(tài)，沒有進(jìn)一步探討與突變亞型的關(guān)系。研究表明肺癌對靶向治療的敏感性因EGFR突變亞型的不同而有所差異，19外顯子突變相較于21外顯子突變具有更好的治療效果和更長的生存期[16]。因此，為適應(yīng)個體化治療的需要，基于影像組學(xué)特征預(yù)測EGFR突變亞型的可行性被廣泛研究。

Ozkan等[17]分析46例EGFR突變(25例19外顯子突變、21例21外顯子突變)及20例EGFR野生型的灰度紋理特征(gray-level texture feature)，結(jié)果顯示EGFR突變組與EGFR野生組的對比度(contrast)、相關(guān)性(correlation)和逆差矩(inverse difference moment)差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)；在亞組分析中，逆差矩能進(jìn)一步區(qū)分19外顯子突變體與21外顯子突變體，差異有統(tǒng)計學(xué)顯著意義(P<0.05)，而對比度、相關(guān)性差異無明顯統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)，表明逆差矩不僅能夠識別EGFR整體突變，也能進(jìn)一步區(qū)分突變亞型。與Ozkan等[17]研究不同，Rossi等[18]對比9例19外顯子缺失和7例21外顯子L858R點突變的影像資料，發(fā)現(xiàn)兩種突變亞型的影像組學(xué)特征差異無明顯統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)，原因可能是該研究樣本量較小。

Mei等[19]分析296例肺腺癌患者的影像資料，多因素分析表明女性、無吸煙史和一種灰度區(qū)域大小矩陣特征(size zone non uniformity normalized)是EGFR整體突變的獨立預(yù)測因素；在66例19外顯子突變和78例21外顯子突變的亞組分析中，多因素分析表明年齡較小和一種灰度共生矩陣特征(grey level non uniformity normalized)是19外顯子突變的獨立預(yù)測因素；年齡較大、女性和一種形態(tài)特征(maximum 2D diameter column)是21外顯子突變的獨立預(yù)測因素。Li等[20]分析75例19外顯子突變與97例21外顯子L858R點突變的臨床資料，多因素分析表明：偏度、Gabor's MTR variance、Gabor's PTR entropy和女性是預(yù)測19外顯子突變的獨立預(yù)測因素；偏度、球度、女性和吸煙史是預(yù)測21外顯子突變的獨立預(yù)測因素。

Clay等[13]應(yīng)用CANARY軟件提取的影像組學(xué)特征也能預(yù)測突變亞型。在亞組分析中，他們對比了6例L858R點突變、9例EGFR其他突變及103例野生型影像組學(xué)特征分布，發(fā)現(xiàn)L858R點突變組的V-I-R-O成分占比低于EGFR其他突變組(17.6% vs 49.1%)，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)；L858R點突變組的V-I-R-O成分占比明顯低于野生型(17.6% vs 73.0%)，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.02)。

上述研究表明影像組學(xué)特征不僅能夠預(yù)測EGFR整體突變，也能預(yù)測其突變亞型，為臨床個體化治療提供幫助，進(jìn)一步改善患者的預(yù)后生存。此外，由于18和20外顯子突變幾率較低，上述研究中兩者的病例數(shù)均不足，未納入統(tǒng)計學(xué)分析，影像組學(xué)特征對其預(yù)測價值有待后續(xù)大樣本研究進(jìn)一步證實。

不同圖像的影像組學(xué)特征鑒別EGFR突變的對比分析

CT和PET圖像均能提取影像組學(xué)特征。由于兩者成像方式不同，各自特征也表達(dá)了不同的臨床意義：基于CT圖像的影像組學(xué)特征代表組織密度的分布規(guī)律，基于PET圖像的影像組學(xué)特征代表腫瘤代謝的差異性。

Li等[21]納入64例EGFR突變和51例EGFR野生型病例，分別從18F-FDG PET、CT和PET/CT圖像中提取特征，建立模型預(yù)測EGFR突變。結(jié)果顯示基于PET圖像的特征模型預(yù)測效能顯著優(yōu)于CT(P<0.05)；基于PET/CT圖像的特征模型預(yù)測效能最佳，曲線下面積(area under curve，AUC)為0.805，診斷EGFR突變的符合率、敏感度、特異度分別為80.80%、82.6%、78.3%。與Li等[21]研究結(jié)果相近。Nair等[22]回顧性分析50例NSCLC患者的影像資料，分別從增強(qiáng)CT及18F-FDG PET圖像中提取特征，建立模型，結(jié)果表明無論是識別EGFR整體突變，還是區(qū)分突變亞型，基于PET圖像的特征模型預(yù)測效能的AUC均高于CT(0.87 vs 0.83；0.86 vs 0.75)，但差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。

Li等[21]進(jìn)一步研究表明PET影像組學(xué)特征預(yù)測EGFR突變效能優(yōu)于平均標(biāo)準(zhǔn)攝取值(SUVmean)、最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值(SUVmax)和標(biāo)準(zhǔn)攝取峰值(SUVpeak)等傳統(tǒng)PET代謝參數(shù)。Yip等[23]分析348例NSCLC患者18F-FDG PET影像組學(xué)特征，結(jié)果顯示InvDiffmomnor(一種影像組學(xué)特征)預(yù)測EGFR突變效能明顯優(yōu)于腫瘤代謝體積(tumor metabolic volume，MTV)，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)；在腺癌的亞組分析中，InvDiffmomnor預(yù)測EGFR突變效能明顯優(yōu)于MTV和SUVmax(P<0.05)。

上述研究表明基于18F-FDG PET圖像的影像組學(xué)特征預(yù)測EGFR突變效能優(yōu)于CT。原因可能是EGFR突變通過激活A(yù)KT(蛋白激酶B)信號通路誘導(dǎo)糖酵解增加，促進(jìn)葡萄糖消耗[24]，這些糖代謝的改變可被PET成像捕捉，而CT則不能。

影像組學(xué)特征聯(lián)合臨床特征、傳統(tǒng)影像學(xué)特征鑒別EGFR突變

研究表明部分臨床特征也能預(yù)測EGFR突變，如吸煙史、女性[10,14,19-20]等。Yang等[25]分析788例肺腺癌的影像資料，多因素分析顯示：磨玻璃密度的體積、腫瘤直徑與腫瘤實質(zhì)部分的體積均為EGFR突變的獨立預(yù)測因素。Liu等[26]分析385例肺腺癌的影像資料，多因素分析顯示吸煙史、腫瘤體積、胸膜凹陷及強(qiáng)化特征均為EGFR突變的獨立預(yù)測因素。他們進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)：臨床和傳統(tǒng)影像特征的聯(lián)合模型預(yù)測EGFR突變效能明顯優(yōu)于單獨的臨床特征(AUC：0.778 vs 0.690，P<0.05)。兩項研究表明臨床特征和傳統(tǒng)影像學(xué)特征均能預(yù)測EGFR突變，且兩者聯(lián)合預(yù)測效能更佳。在此基礎(chǔ)上，影像組學(xué)的加入能否進(jìn)一步改善預(yù)測效能被廣泛研究。

多數(shù)研究表明影像組學(xué)特征聯(lián)合臨床特征鑒別EGFR突變能力優(yōu)于單獨特征[14,20,27-32]，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。影像組學(xué)特征聯(lián)合傳統(tǒng)影像特征鑒別EGFR突變能力優(yōu)于單獨特征[33](P<0.05)。Digumarthy等[10]和Tu等[34]聯(lián)合影像組學(xué)、臨床及傳統(tǒng)影像特征鑒別EGFR突變效能同樣優(yōu)于單獨特征(P<0.05)。Yang等[35]和Li等[36]研究則認(rèn)為臨床因素的加入并不能改善影像組學(xué)特征對EGFR突變的預(yù)測效能，兩項研究均顯示聯(lián)合特征與影像組學(xué)特征的預(yù)測效能差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)，與大多數(shù)學(xué)者的觀點不符，有待更多研究進(jìn)一步證實(表1)。

上述研究表明影像組學(xué)特征能夠預(yù)測EGFR突變，但不足以代表NSCLC的總體異質(zhì)性，結(jié)合臨床特征和傳統(tǒng)影像組學(xué)特征可以顯著提高EGFR突變的預(yù)測效能。

表1 影像組學(xué)特征聯(lián)合臨床、傳統(tǒng)影像特征預(yù)測EGFR突變的受試者工作特征曲線下面積

評估EGFR突變患者靶向治療的預(yù)后生存

針對EGFR突變的靶向治療藥物主要有吉非替尼和厄洛替尼，通過阻斷酪氨酸激酶磷酸化抑制癌細(xì)胞的增殖、轉(zhuǎn)移及血管形成[37]，屬于酪氨酸激酶抑制劑(tyrosine Kinase Inhibitor，TKI)。近年來，應(yīng)用影像組學(xué)評估EGFR-TKI治療的預(yù)后生存價值也逐漸被廣泛研究。

Song等[38]納入370例IV期EGFR突變NSCLC患者，分為TKI治療組和一線化療組。從增強(qiáng)CT圖像中提取出1032個表型特征，使用LASSO Cox回歸模型篩選出12個影像組學(xué)特征。根據(jù)這些特征將TKI治療組分為緩慢進(jìn)展組和快速進(jìn)展組。生存分析顯示：快速進(jìn)展組與一線化療組的無進(jìn)展生存時間(progress free survival，PFS)差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)，緩慢進(jìn)展組的PFS與快速進(jìn)展組和一線化療組差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，表明影像組學(xué)特征能夠進(jìn)行風(fēng)險分層，識別可能快速進(jìn)展的高風(fēng)險EGFR突變患者。該作者的另一項研究[39]納入80例EGFR突變NSCLC病例，從增強(qiáng)CT圖像中提取30個影像組學(xué)特征，行EGFR-TKI治療后，生存分析顯示其中兩個特征是PFS的獨立預(yù)測因素，分別是從游程矩陣中提取的特征(short run high gray level emphasis of run length)和從灰度共生矩陣中提取的特征(cluster prominence of gray level co-occurrence)。

上述研究表明影像組學(xué)特征不僅能夠評估EGFR突變患者TKI治療的預(yù)后生存，還能進(jìn)行風(fēng)險分層，識別高風(fēng)險患者，實現(xiàn)EGFR-TKI治療的個體化[40]。

挑戰(zhàn)與展望

影像組學(xué)仍存在一些局限性：①采集參數(shù)的差異：Li等[41]對比1 mm和5 mm兩種CT掃描層厚的影像組學(xué)特征預(yù)測EGFR突變能力，發(fā)現(xiàn)前者的預(yù)測效能優(yōu)于后者。He等[42]應(yīng)用影像組學(xué)特征鑒別孤立性肺結(jié)節(jié)的良惡性，對比1.25 mm和5 mm兩種CT掃描層厚的預(yù)測效能，前者同樣優(yōu)于后者。上述研究均證實采集參數(shù)的差異影響影像組學(xué)特征的診斷效能，需要進(jìn)一步研究確定最佳參數(shù)[43]。②腫瘤勾畫的差異：Huang等[12]分別讓三位放射科醫(yī)師獨立勾畫肺癌輪廓，分別提取影像組學(xué)特征。結(jié)果顯示：三組特征中能夠預(yù)測EGFR突變的影像組學(xué)特征不盡相同，且預(yù)測效能差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，表明觀察者間的差異也會引起EGFR預(yù)測效能的改變，需要統(tǒng)一勾畫標(biāo)準(zhǔn)。③算法的差異：建立模型的算法不同也可能影響診斷效能。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要有隨機(jī)森林(random forest，RF)、支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)等。Koyasu等[44]對比梯度漸近樹(gradient tree boosting)、貝葉斯優(yōu)化(Bayesian optimization)與RF算法建立模型預(yù)測EGFR突變的效能，發(fā)現(xiàn)前兩者均優(yōu)于后者，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，表明隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，算法也需要不斷優(yōu)化以適應(yīng)精準(zhǔn)醫(yī)療的需求。

綜上，我們回顧了影像組學(xué)在肺癌EGFR突變診療中的應(yīng)用。影像組學(xué)不僅能夠預(yù)測EGFR突變及其突變亞型，結(jié)合臨床、傳統(tǒng)影像特征還能進(jìn)一步提高預(yù)測效能，更加全面的評估肺癌的異質(zhì)性和靶向治療的預(yù)后生存，實現(xiàn)個體化診療，具備廣闊的臨床應(yīng)用前景。