李美芹,劉瑩,趙凡,馮海霞,王婷,王唯偉
乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤,異質(zhì)性明顯,嚴(yán)重威脅女性的生命健康[1]。乳腺癌的預(yù)后與雌激素受體(estrogen receptor,ER)、孕激素受體(progesterone receptor,PR)、增殖細(xì)胞核抗原(Ki-67 antigen,Ki-67)和人類表皮生長(zhǎng)因子受體-2(human epidermal growth factor receptor 2,HER-2)等指標(biāo)相關(guān)[2]。Nottingham預(yù)后指數(shù)(Nottingham prognostic index,NPI)作為一項(xiàng)國(guó)際公認(rèn)的乳腺癌預(yù)后綜合評(píng)估指標(biāo),實(shí)用性強(qiáng),對(duì)于患者的預(yù)后評(píng)估、治療方案的制訂及療效的監(jiān)測(cè)均具有重要價(jià)值[3]。體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)(intravoxel incoherent motion,IVIM)模型采用雙指數(shù)曲線擬合方式,可分離出微循環(huán)血流灌注引起的“假擴(kuò)散”信息[4]。DCE-MRI可利用藥代動(dòng)力學(xué)模型量化評(píng)價(jià)腫瘤的微血管灌注及滲透情況,從而對(duì)病變性質(zhì)做出判斷[5]。國(guó)內(nèi)外較多學(xué)者對(duì)IVIM-DWI或DCE-MRI單一序列在乳腺癌預(yù)后術(shù)前評(píng)估中的價(jià)值進(jìn)行了研究[6,7],但對(duì)于兩者聯(lián)合與乳腺癌預(yù)后因子的相關(guān)性方面的研究尚不多見。
1.一般資料
選取2019年10月-2022年6月在本院經(jīng)病理證實(shí)的166例女性乳腺癌患者,年齡29~79歲,平均(51.37±9.94)歲。納入標(biāo)準(zhǔn):①臨床擬診為乳腺癌且接受IVIM-DWI及DCE-MRI檢查;②MRI檢查后2周內(nèi)行穿刺活檢或手術(shù)并進(jìn)行了乳腺癌的常規(guī)病理檢查及免疫組化檢測(cè)(檢測(cè)指標(biāo)包括ER、PR、HER-2及Ki-67)。排除標(biāo)準(zhǔn):①M(fèi)RI檢查前已接受過(guò)乳腺病灶的穿刺活檢、手術(shù)或放化療;②MRI檢查序列不全或圖像質(zhì)量不佳。
本研究獲得濟(jì)寧醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn),并在MRI檢查前簽署了知情同意書。
2.MRI檢查方法
使用GE Discovery 750W 3.0T MR掃描儀和16通道的雙乳相控陣線圈?;颊呷「┡P位,雙側(cè)乳房自然懸垂于乳腺線圈內(nèi),足先進(jìn)。橫軸面IVIM-DWI采用單次激發(fā)SE-EPI序列,掃描參數(shù):TR 2500 ms,TE 90 ms,層厚4.0 mm,層間距0.4 mm,掃描視野350 mm×350 mm,矩陣128×128,12個(gè)b值分別為0、30、50、80、100、150、200、500、800、1000、1500和2000 s/mm2,激勵(lì)次數(shù)隨著b值的增加依次為1、1、1、1、1、1、1、2、2、4、5和6次,掃描時(shí)間6 min 40 s。DCE-MRI使用3D乳腺容積成像(volume imaging for breast assessment,VIBRANT)序列,層厚1.4 mm,層間距0 mm,視野350 mm×350 mm,翻轉(zhuǎn)角12°,先掃描1期蒙片,結(jié)束后立即通過(guò)肘前靜脈以3.0 mL/s的流率注射0.1 mmol/kg劑量的釓噴酸葡胺,然后在自由呼吸的狀態(tài)下掃描45個(gè)時(shí)相,每個(gè)時(shí)相采集時(shí)間為7 s,總掃描時(shí)間5 min 15 s。
3.圖像后處理及分析
將采集數(shù)據(jù)傳輸至GE Advantage Windows 4.7后處理工作站。IVIM-DWI圖像后處理:利用Function tools中的MADC軟件包,獲得純擴(kuò)散系數(shù)(D)、灌注相關(guān)擴(kuò)散系數(shù)(D*)和灌注分?jǐn)?shù)(f)的偽彩圖。
結(jié)合增強(qiáng)掃描圖像,在IVIM-DWI灰度圖(b=1000 s/mm2)上選取病灶實(shí)性成分最大的層面,避開出血、壞死、囊變等區(qū)域,在腫瘤實(shí)性成分最大的區(qū)域內(nèi)勾畫ROI,大小為50~150 mm2。然后將ROI復(fù)制到D、D*及f的偽彩圖上獲取相應(yīng)參數(shù)值。
DCE-MRI圖像后處理:利用Function tools中的GenIQ軟件(GenIQ General協(xié)議,Standard Tofts model),選擇固定的基線T1值(1200 ms)和基于人群的動(dòng)脈輸入函數(shù)(arterial input function,AIF),獲取參數(shù)容量轉(zhuǎn)移常數(shù)(volume transfer constant,Ktrans)、血管外細(xì)胞外間隙容積比(extravascular extracellular space distribute volume per unit tissue volume,Ve)、速率常數(shù)(rate constant,Kep)的偽彩圖。在45期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)強(qiáng)化最為明顯的一期圖像上選取腫瘤實(shí)性成分最大的層面,避開出血、壞死、囊變等區(qū)域,在腫瘤實(shí)性成分最大的區(qū)域內(nèi)勾畫ROI,大小為50~150 mm2,然后將ROI復(fù)制到Ktrans、Ve及Kep的偽彩圖上獲取相應(yīng)參數(shù)值。每例患者在勾畫ROI時(shí)盡量保證在IVIM-DWI及DCE-MRI圖像上選擇病灶的相同層面及位置。
由2位乳腺影像診斷醫(yī)師(5年以上影像診斷工作經(jīng)驗(yàn))在不知病理結(jié)果的情況下,進(jìn)行圖像分析和數(shù)據(jù)測(cè)量,每個(gè)病灶重復(fù)測(cè)量3次,取3次的平均值并記錄;然后對(duì)兩位醫(yī)師測(cè)量的醫(yī)師再進(jìn)行組間一致性分析,如一致性較好,則以其中一位醫(yī)師的測(cè)量結(jié)果為準(zhǔn)。
4.模型的構(gòu)建
將不同NPI預(yù)后組之間有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的IVIM-DWI及DCE-MRI定量參數(shù)置入二元logistic回歸方程中,獲得對(duì)NPI有鑒別診斷價(jià)值的獨(dú)立影響因素;將上述獨(dú)立影響因素分別構(gòu)建IVIM-DWI、DCE-MRI和IVIM-DWI+DCE-MRI多參數(shù)模型。
5.病理及免疫組化分析
術(shù)后大體標(biāo)本采用石蠟薄片行HE染色。①NPI分組標(biāo)準(zhǔn):NPI=腫瘤最大直徑(cm)×0.2+淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況評(píng)分+病理分級(jí)評(píng)分。腫瘤最大徑根據(jù)手術(shù)切除的大體標(biāo)本測(cè)量獲得;淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況是基于術(shù)后病理檢查結(jié)果來(lái)確定,分為1~3期,分別對(duì)應(yīng)于無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、1~3個(gè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移和>4個(gè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移這3種結(jié)果,分別記為1~3分;病理分級(jí)為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級(jí),分別記為1~3分。患者的NPI評(píng)分<3.4判定為預(yù)后良好,≥3.4判定為預(yù)后不良[8]。②ER和PR評(píng)估方法:細(xì)胞核染色陽(yáng)性的腫瘤細(xì)胞占比≥1%為陽(yáng)性,<1%為陰性。③HER-2的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn):無(wú)染色或≤10%的癌細(xì)胞呈現(xiàn)不完整的、微弱的細(xì)胞膜染色記為HER-2(0);>10%的浸潤(rùn)性癌細(xì)胞呈現(xiàn)不完整的、微弱的細(xì)胞膜染色記為HER-2(+);>10%的癌細(xì)胞呈現(xiàn)弱至中等強(qiáng)度的完整細(xì)胞膜染色或≤10%的癌細(xì)胞呈現(xiàn)強(qiáng)而完整的細(xì)胞膜染色標(biāo)記為HER-2();>10%的癌細(xì)胞呈現(xiàn)強(qiáng)、完整、均勻的細(xì)胞膜染色標(biāo)記為HER-2()。(0)和(+)為HER-2陰性,()為HER-2陽(yáng)性,()為 HER-2可疑陽(yáng)性而需進(jìn)一步行FISH檢測(cè),FISH結(jié)果顯示基因擴(kuò)增則為HER-2陽(yáng)性,反之則為陰性。④Ki-67分組標(biāo)準(zhǔn):高倍鏡下(×200)觀察任意10個(gè)視野,計(jì)算每個(gè)視野內(nèi)Ki-67染色陽(yáng)性細(xì)胞數(shù)占全部細(xì)胞數(shù)的比例,取10個(gè)視野比例值的平均值,該值≥14%為Ki-67高表達(dá),<14%為Ki-67低表達(dá)[9]。
6.統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
使用SPSS 22.0和MedCalc 15.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(interclass correlation coefficient,ICC)對(duì)兩位觀察者測(cè)量的IVIM-DWI及DCE-MRI定量參數(shù)值的組間一致性進(jìn)行分析(0.11~0.40為一致性較低,0.41~0.60為一致性中等,0.61~0.80為一致性良好,ICC>0.80為一致性較強(qiáng))。采用Kolmoforov-SmirnovZ檢驗(yàn)分析IVIM-DWI及DCE-MRI定量參數(shù)是否符合正態(tài)分布,再使用Levene檢驗(yàn)分析參數(shù)值的方差齊性,符合正態(tài)分布的參數(shù)以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示,組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),不符合正態(tài)分布的參數(shù)則以 M(P25,P75)表示,組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。采用ROC曲線分析IVIM-DWI、DCE-MRI及IVIM-DWI+DCE-MRI模型對(duì)Nottingham指數(shù)預(yù)后分組的預(yù)測(cè)效能,計(jì)算AUC、敏感度、特異度和符合率。采用Delong檢驗(yàn)對(duì)不同變量或模型之間AUC的差異進(jìn)行分析。以P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
1.臨床病理資料
166例中,143為浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌,11例為導(dǎo)管原位癌,7例為浸潤(rùn)性乳頭狀癌,3例為浸潤(rùn)性小葉癌,1例為黏液癌,1例為篩狀癌。根據(jù)基因分型,19例為L(zhǎng)uminal A型,88例為L(zhǎng)minal B型,26例為HER-2陽(yáng)性型,33例為三陰型。按照Nottingham指數(shù)值,將患者分為預(yù)后良好組(40例)和預(yù)后不良組(126例)。
2.一致性分析
兩位醫(yī)師測(cè)量的D、D*、f、Ktrans、Kep及Ve值的ICC值(0.811~0.897)均大于0.80,表明一致性均較強(qiáng)。
3.不同預(yù)后組間IVIM-DWI及DCE-MRI參數(shù)的比較
不同免疫組化指標(biāo)分組及不同NPI預(yù)后分組之間IVIM-DWI及DCE-MRI參數(shù)值的比較結(jié)果詳見表1~3,典型病例的MRI及病理圖像見圖1。
表2 HER-2、Ki-67不同表達(dá)狀態(tài)組間IVIM-DWI及DCE-MRI參數(shù)的比較
表3 不同NPI預(yù)后組間IVIM-DWI及DCE-MRI參數(shù)的比較
圖1 女,59歲,左乳浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌II級(jí),Luminal B型。a)D值偽彩圖,顯示病灶的D值較低呈藍(lán)綠色,D=0.30×10-3mm2/s;b)D*值偽彩圖,顯示病灶的D*值較高呈紅藍(lán)色,D*=30.8×10-3mm2/s;c)f值偽彩圖,顯示病灶的f值較高呈紅綠色,f=41.0%;d)Ktrans值偽彩圖,顯示病灶的Ktrans值較低呈藍(lán)紫色,Ktrans=0.45min-1;e)Kep偽彩圖,顯示病灶的Kep值較低呈藍(lán)紫色,Kep=0.56min-1;f)Ve值偽彩圖,顯示病灶的Ve值較高呈紅綠色,Ve=0.78;g)ER染色陽(yáng)性表現(xiàn)為腫瘤細(xì)胞核內(nèi)出現(xiàn)棕黃色顆粒;h)PR染色陽(yáng)性表現(xiàn)為腫瘤細(xì)胞核內(nèi)出現(xiàn)棕黃色顆粒;i)HER-2染色陰性,表現(xiàn)為腫瘤細(xì)胞膜無(wú)或呈微弱棕黃色著色;j)Ki-67為高表達(dá),可見腫瘤細(xì)胞核呈棕黃色的細(xì)胞較多。
ER陰性組的D*、f和Ktrans值高于陽(yáng)性組,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。PR陰性組的D*值高于陽(yáng)性組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。HER-2陽(yáng)性組的Ktrans、Ve值大于陰性組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。Ki-67高表達(dá)組的Ktrans、Kep及D*值大于低表達(dá)組,而D值小于低表達(dá)組,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);預(yù)后不良組(NPI≥3.4)的Ktrans、Kep及D*值大于預(yù)后良好組(NPI<3.4),而D值小于預(yù)后良好組,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。
4.IVIM-DWI及DCE-MRI參數(shù)對(duì)NPI預(yù)后的診斷效能
將組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的IVIM-DWI參數(shù)(D、D*)和DCE-MRI參數(shù)(Ktrans及Kep)分別或聯(lián)合納入logistic回歸分析,結(jié)果顯示D、Kep和Kep值為鑒別NPI預(yù)后的獨(dú)立影響因素,相應(yīng)的回歸方程為:P=1/[1+e-(1.871-4.118X1+3.007X2+3.211X3)]?;诨貧w分析,共構(gòu)建了3種模型,即DCE-MRI模型(D)、DCE-MRI模型(Ktrans+Kep)和聯(lián)合模型(D+Ktrans+Kep)。
采用ROC曲線分析3個(gè)單項(xiàng)參數(shù)及3個(gè)模型對(duì)乳腺癌NPI預(yù)后分組的診斷效能,結(jié)果詳見表4和圖2~3。三個(gè)定量參數(shù)中,當(dāng)D≤0.77×10-3mm2/s、Ktrans≥0.24/min、Kep≥0.42/min時(shí),對(duì)NPI預(yù)后不良的診斷效能最佳,其中以D的AUC最大,其診斷效能優(yōu)于Ktrans和Kep(Z=2.232,P=0.026;Z=2.077,P=0.038)。聯(lián)合模型的AUC為0.891,診斷效能高于單一模型(Z=1.963,P=0.049;Z=3.418,P=0.006);敏感度為87.5%,特異度為87.3%,符合率為82.5%。
表4 IVIM-DWI及DCE-MRI參數(shù)及診斷模型對(duì)乳腺癌NPI預(yù)后的診斷效能
圖2 IVIM-DWI和DCE-MRI參數(shù)D、Ktrans和Kep的ROC曲線,D值的AUC最大。
乳腺癌的免疫組化指標(biāo)與患者的治療方案及預(yù)后密切相關(guān)。本研究中ER陽(yáng)性組的D*、f和Ktrans值小于陰性組,病理基礎(chǔ)為ER陽(yáng)性表達(dá)可通過(guò)抑制血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子水平,減少腫瘤的微血供,使D*、f和Ktrans值減小[10]。HER-2可促進(jìn)細(xì)胞分裂,提升腫瘤組織的微血供,可使腫瘤對(duì)內(nèi)分泌治療不敏感,但對(duì)靶向藥物如曲妥珠單抗治療敏感[11]。本研究中HER-2陽(yáng)性組Ktrans和Ve值大于陰性組,其病理基礎(chǔ)是HER-2基因誘導(dǎo)血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子生成,增強(qiáng)了瘤內(nèi)微灌注和血管通透性[12]。Ki-67是反映腫瘤細(xì)胞增殖程度的常用量化指標(biāo),本研究發(fā)現(xiàn)Ki-67高表達(dá)組的D值小于低表達(dá)組,而D*、Ktrans及Kep值高于低表達(dá)組,與既往的研究結(jié)果基本一致[13-14]。其相應(yīng)的病理生理機(jī)制是腫瘤Ki-67的高表達(dá)增高了自由水?dāng)U散受限程度;此外Ki-67高表達(dá)的乳腺癌病灶內(nèi)微血管密度高,血管壁通透性增加,局部血供豐富。
IVIM-DWI模型的D及DCE-MRI的Ktrans、Kep是評(píng)估NPI最有價(jià)值的定量參數(shù);將上述參數(shù)聯(lián)合后,診斷效能高于IVIM-DWI及DCE-MRI模型。
NPI作為一項(xiàng)國(guó)際公認(rèn)的乳腺癌綜合預(yù)后指標(biāo),實(shí)用性強(qiáng),對(duì)于患者的預(yù)后評(píng)估、治療方案的制定及療效的監(jiān)測(cè)都有重要價(jià)值[15]。有文獻(xiàn)報(bào)道DWI的ADC值、MRS的Cho峰及超聲血流信號(hào)評(píng)分與NPI均具有顯著相關(guān)性[16,17],但對(duì)于IVIM-DWI和DCE-MRI相關(guān)參數(shù)與NPI的相關(guān)性及其對(duì)預(yù)后的診斷效能的研究較少。腫瘤細(xì)胞的異質(zhì)性、更多的微血管生成、更高的血容量和血管化促進(jìn)了乳腺癌的增殖和轉(zhuǎn)移,相應(yīng)NPI值便會(huì)增高。NPI值越高,即腫瘤細(xì)胞異質(zhì)性越明顯,則D值越低;NPI越高,腫瘤內(nèi)微灌注程度越高,則相應(yīng)地Ktrans及Kep值越高。本研究中D、Ktrans及Kep為鑒別NPI預(yù)后的獨(dú)立影響因素,且D的診斷效能最佳,提示其在反映NPI上的優(yōu)勢(shì)。ROC曲線分析結(jié)果顯示,IVIM-DWI與DCE-MRI參數(shù)構(gòu)建聯(lián)合模型后,診斷效能高于單一模型,特異度及符合率也均能得到大幅提升,更好地彌補(bǔ)了單一模型和單一參數(shù)的不足,也證實(shí)了IVIM-DWI+DCE-MRI聯(lián)合模型判斷預(yù)后因子的可行性。
本研究存在一定的局限性:①納入患者的樣本量較小;②IVIM-DWI模型所選b值個(gè)數(shù)及大小國(guó)內(nèi)外尚無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn);③ROI為手動(dòng)勾畫,具有主觀性,且本研究中僅在腫瘤最大層面上進(jìn)行ROI的勾畫,沒(méi)有基于整個(gè)腫瘤進(jìn)行3D-ROI的勾畫,且ROI的選取與病理組織取材部位可能存在一定的差異,可能導(dǎo)致結(jié)果的偏倚。
綜上所述,聯(lián)合運(yùn)用IVIM-DWI和DCE-MRI定量參數(shù)可較好地評(píng)估乳腺癌的Nottingham指數(shù),在臨床實(shí)踐中可作為常規(guī)MRI的補(bǔ)充,有助于乳腺癌患者術(shù)前個(gè)體化治療及預(yù)后預(yù)測(cè)。