體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)擴(kuò)散加權(quán)成像參數(shù)值與子宮頸鱗癌病理分化相關(guān)性初步研究

李乃玉 王傳彬 高 飛 韋 超 李信響 方 昕 周 輝 董江寧

MRI擴(kuò)散加權(quán)成像（diffusion weighted imaging，DWI）在子宮頸癌分期及療效評(píng)估中應(yīng)用越來越廣泛[1]，但是常規(guī)單指數(shù)模型擴(kuò)散加權(quán)成像因不能夠有效區(qū)分腫瘤真實(shí)水分子擴(kuò)散和毛細(xì)血管網(wǎng)中血流微循環(huán)灌注，進(jìn)而不能真實(shí)反映腫瘤真實(shí)水分子擴(kuò)散受限的信息，而體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)擴(kuò)散加權(quán)成像（intravoxel incoherent motion diffusionweighted imaging，IVIM-DWI）是采用多b值獲取一系列DWI圖像，通過D值、D*值和f值從而分離出腫瘤組織的擴(kuò)散和灌注信息，能夠更加全面地反映腫瘤組織水分子擴(kuò)散及灌注特性。本文旨在初步探討IVIM-DWI磁共振技術(shù)與子宮頸鱗癌病理分化的相關(guān)性，初步評(píng)估子宮頸鱗癌分化程度及血流灌注，從而幫助臨床制定合理的治療方案。

方 法

1.臨床資料

本組的73例研究對(duì)象是2015年11月～2017年11月來我院就診的子宮頸鱗癌患者，年齡27～73歲。根據(jù)病理結(jié)果分為高分化組7例（含中高分化），中分化組23例，低分化組43例（包含中低分化）。納入標(biāo)準(zhǔn)：①病理活檢確診為宮頸鱗癌并已確定病理分級(jí)；②MRI檢查前未經(jīng)任何治療方法干預(yù)；③MRI顯示可測(cè)量病灶；④簽署知情同意書。

2.掃描方法

所有研究對(duì)象均采用GE Signa 3.0T HDxt MR掃描儀檢查。采用MR平掃、IVIM-DWI（b=0、20、40、60、100、200、400、800、1000、2000s/mm2）及LAVA-Flex動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描，增強(qiáng)對(duì)比劑為釓噴酸葡胺（Gd-DTPA）0.1mmol/kg，注射流速為2.0ml/s，部分掃描序列及參數(shù)如表1。

3.圖像分析感興趣區(qū)（region of interest，ROI）選取

應(yīng)用GE ADW4.5后處理工作站Functool-MADC軟件，由兩位高年資放射科主治醫(yī)師隨機(jī)分配測(cè)量，在b值為1000s/mm2序列中根據(jù)腫瘤的大小、勾畫選取合適的ROI，并避開腫瘤壞死區(qū)及宮頸管區(qū)，至少測(cè)量三次，取其平均值作為統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)。

4.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 17.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。①先進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov正態(tài)分布檢驗(yàn)，D、D*及f值三組數(shù)據(jù)均符合正態(tài)分布，用 x ±s表示；②再進(jìn)行單因素ANOVA方差齊性檢驗(yàn)，三組數(shù)據(jù)方差不齊，故采用K-樣本獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)，總體間比較采用Kruskal-WallisH(K)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整為α'=0.05/3；③組間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義者采用Mann-Whitney 檢驗(yàn)進(jìn)行組內(nèi)兩兩比較；④采用Spearman秩相關(guān)分析IVIM-DWI三組參數(shù)值和子宮頸鱗癌病理分化的相關(guān)性，r為0.71～1.00表示高度相關(guān)，r為0.41～0.70表示中度相關(guān)，r≤0.40為低度相關(guān)。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié) 果

1.73例子宮頸鱗癌

低分化組43例（圖1～3A）：D值(0.50±0.08)××10-3mm2/s、D*(8.55±1.39)×10-3mm2/s、f 值(37.87±13.12)%。中分化組（圖1～3B）23例：D值（0.63±0.11）×10-3mm2/s、D*值 (18.50±2.71)×10-3mm2/s、f值 (23.24±2.75)%。高分化組 7 例（圖1 ～ 3C）：D 值 (0.80±0.07)×10-3mm2/s、D*值(41.25±15.58)×10-3mm2/s、f值 (13.81±2.26)%。

不同病理分化組之間的D、D*及f值額異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05)（表1、2）。D值及D*值與子宮頸癌病理分化呈中度及高度正相關(guān)，r分別為（0.739和 0.870，P值分別為 0.000和 0.000），而 f值與病理分化呈中度負(fù)相關(guān)（r=-0.674，P=0.000）（圖1～3D）。

圖A～E分別為ROI選擇ADC圖、D值、D*值、f值及病理圖片。圖1 53歲，病理為低分化，細(xì)胞異形性高、胞質(zhì)稀少：D值0.473×10-3mm2/s 、D*值7.11×10-3mm2/s、f值37.7%。圖2 67歲，病理為中分化，細(xì)胞核大、不規(guī)則，胞質(zhì)不豐富：D值0.505×10-3mm2/s、D*值15.533×10-3mm2/s、f值25.1%。圖3 59歲，病理為高分化，細(xì)胞分化成熟，可見豐富的嗜酸性胞質(zhì)：D 值 0.734×10-3mm2/s、D*值 38.933×10-3mm2/s、f值 10.5%。

圖4 f值ROC 曲線下面積0.868。圖5 D值及D*值曲線下面積分別為0.739和0.866。圖6 D值及D*曲線下面積分別為 0.976 和 0.985。

表1 掃描參數(shù)

表2 不同病理分化宮頸鱗癌IVIM-DWI（D值、D*值和f值）掃描參數(shù)結(jié)果比較

表3 D（10-3mm2/s）值、D*（10-3mm2/s）值和f（%）值組間參數(shù)結(jié)果比較

2.各參數(shù)診斷效能曲線

f值ROC曲線下面積為0.868，以28%為最佳診斷閾值時(shí)，診斷低分化宮頸鱗癌的敏感度和特異度分別為79.1%和100%（圖4）。D值及D*值曲線下面積分別為 0.739和 0.866（圖 5），以（D=0.55、D*=13.31）為最佳診斷閾值時(shí)，診斷中分化宮頸鱗癌的敏感度和特異度分別為（87.0%和70.0%、100%和86%）（圖1～3E）。D值及D*值曲線下面積分別為 0.976和 0.985（圖 6），以（D=0.72、D*=19.91）為最佳診斷閾值時(shí)，診斷高分化宮頸鱗癌的敏感度和特異度分別為（100%和93.9%、100%和89.4%）（圖1～3F）。

討 論

1.IVIM-DWI成像的基本原理及其反映腫瘤分化的可能性

對(duì)于生物組織而言，水分子的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)用于描繪組織的特性，而毛細(xì)血管網(wǎng)中血流的微循環(huán)代表灌注。IVIM-DWI是一種基于雙指數(shù)模型描述體素微觀運(yùn)動(dòng)的成像方法，在IVIM-DWI參數(shù)中，D（diffusion）值為真擴(kuò)散系數(shù)，反映組織中相對(duì)真實(shí)的水分子的擴(kuò)散狀態(tài)；D*（perfusion）為假擴(kuò)散系數(shù)，反映毛細(xì)血管網(wǎng)的微循環(huán)血流灌注情況代表；f值為灌注分?jǐn)?shù)（perfusion f），表示體素內(nèi)微循環(huán)灌注效應(yīng)占總體擴(kuò)散效應(yīng)的容積百分比[2-3]。國內(nèi)外學(xué)者[4-5]將IVIM-DWI應(yīng)用于子宮頸癌組織與正常宮頸組織的比較，其結(jié)果是D值、D*值及f值對(duì)于區(qū)分癌組織和正常宮頸組織有很大的潛力，能夠很好地反映子宮頸癌細(xì)胞的密集度和核漿比，所以有可能間接地反映惡性腫瘤組織分化程度。

2.IVIM-DWI參數(shù)中D、D*及f值與子宮頸鱗癌病理分化的相關(guān)性初步探討

不同分化子宮頸鱗癌組織具有不同的組織結(jié)構(gòu)：高分化鱗癌最顯著特點(diǎn)是細(xì)胞分化成熟，具有豐富的胞質(zhì)；中分化鱗癌的細(xì)胞核大而不規(guī)則，胞質(zhì)不豐富；低分化鱗癌細(xì)胞異形性更高，胞質(zhì)稀少。我們知道，D值主要反映組織中相對(duì)真實(shí)水分子的布朗運(yùn)動(dòng)，它的主要影響因素是細(xì)胞外間隙及細(xì)胞內(nèi)水分子擴(kuò)散，隨著子宮頸癌分化程度的提高，其細(xì)胞內(nèi)外間隙擴(kuò)大導(dǎo)致水分子運(yùn)動(dòng)受限減低，表現(xiàn)為D值的增加。本組中隨著子宮頸癌病理分化的提高，D值與其呈高度正相關(guān)，其結(jié)果與腫瘤細(xì)胞密度減少、細(xì)胞內(nèi)外間隙明顯增大、組織內(nèi)自由水增加等原因致水分子擴(kuò)散受限密切相關(guān)相符合[6]。本研究中，利用ROC曲線分析D值在對(duì)低、中、高分化子宮頸鱗癌的診斷效能評(píng)估中發(fā)現(xiàn)：盡管各分化組子宮頸鱗癌的D值均存在明顯的差異，但是在低分化組中，D值診斷效能較低，AUC為0.116；不同的是在中、高分化組中，D值的AUC分別為0.739及0.976，說明反映細(xì)胞密集度為主的擴(kuò)散系數(shù)D值具有較大意義，提示不同分化的子宮頸鱗癌的水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)有較明顯差異，與部分學(xué)者[7-8]研究發(fā)現(xiàn)D值與子宮頸鱗癌分化程度呈正相關(guān)相符合。

在生物組織中，灌注就是動(dòng)脈血管將有營養(yǎng)的物質(zhì)傳遞給毛細(xì)血管床的過程，而f值主要反映微循環(huán)血流灌注的比值，與腫瘤微血管生成的密度緊密相關(guān)。通過我們的初步研究發(fā)現(xiàn)，子宮頸鱗癌分化越低、f值越高，說明分化越低腫瘤的灌注所占的比例越高，與周延等[9]的研究報(bào)道一致。在ROC曲線對(duì)f參數(shù)診斷效能評(píng)估中發(fā)現(xiàn)：f值的AUC為0.868，以28%為最佳診斷閾值時(shí)，診斷低分化宮頸鱗癌的敏感度和特異度分別為79.1%和100%，說明了分化越差的腫瘤其腫瘤微血管密度越高，與Lee等[10]試驗(yàn)研究相符合，即f值與腫瘤微血管密度（microvessel density，MVD）及血管內(nèi)皮生長因子（vascular endothelial growth factor，VEGF）密切相關(guān)。

本組研究中，我們發(fā)現(xiàn)D*值與子宮頸鱗癌分化呈高度正相關(guān)，也就是說分化越高的子宮頸鱗癌其血流灌注影響就越高，筆者分析認(rèn)為其原因可能與腫瘤微血管血流速度相關(guān)。Federau等[11]在研究大腦IVIM-DWI灌注參數(shù)中發(fā)現(xiàn)，影響灌注D*值的因素較多，比如：血流速度、血流壓力，導(dǎo)致其研究結(jié)果D*值與腦膠質(zhì)瘤的分級(jí)無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，說明可能會(huì)導(dǎo)致大量的不成熟的新生血管毛細(xì)血管網(wǎng)，這些不成熟的毛細(xì)血管產(chǎn)生脈管癌栓的程度會(huì)隨著腫瘤分化減低而升高，進(jìn)而導(dǎo)致血流速度低于分化好的腫瘤，而D*值主要反映血管內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的能力，可能與血流速度有關(guān)，脈管癌栓形成則會(huì)導(dǎo)致血管內(nèi)間隙縮小，所以可能會(huì)導(dǎo)致D*值隨著分化程度增高而增高，當(dāng)然這方面理論基礎(chǔ)需要進(jìn)一步的研究。在ROC曲線對(duì)D*參數(shù)診斷效能評(píng)估中發(fā)現(xiàn)：在中、高分化組中，D*的AUC分別為0.866和0.985，在反映中高分化組血流灌注方面具有很好的敏感性和特異性，與Liu等[12]研究發(fā)現(xiàn)VEGF與子宮頸癌的分化程度呈負(fù)相關(guān)相符合。

3.D、D*及f值與子宮頸鱗癌病理分化的相關(guān)性研究在臨床應(yīng)用中的價(jià)值展望

對(duì)于Ⅱb期及以上的子宮頸癌，只能夠行綜合放化療，所以在這些不能夠手術(shù)的患者中，早期無創(chuàng)性準(zhǔn)確評(píng)估子宮頸癌病理生理的特征，關(guān)系到子宮頸癌治療方案的制定和對(duì)預(yù)后的預(yù)判[13]。腫瘤組織的生長、侵犯及轉(zhuǎn)移，與腫瘤組織本身的組織分化及血管的生成相關(guān)[14]，要想早期評(píng)估腫瘤組織的病理生理變化，則需要進(jìn)行有創(chuàng)的內(nèi)鏡活檢，而IVIM-DWI是一種無創(chuàng)性的磁共振功能檢查技術(shù)，通過我們的研究發(fā)現(xiàn)f值能夠很好地反映低分化子宮頸癌的灌注特性，D值及D*值可以很好地反映中高分化子宮頸癌的細(xì)胞密集度及灌注特性，能夠早期評(píng)估腫瘤組織的細(xì)胞密集度及血流灌注有無減少等情況，達(dá)到早期評(píng)估腫瘤療效的目的。

本研究不足之處：本研究的局限性在于納入高分化組研究的樣本量偏少，在以后的研究中，將加大樣本量收集進(jìn)行進(jìn)一步研究。

綜上所述，IVIM模型中的D值、D*值及f值在評(píng)估子宮頸鱗癌分化程度及血流灌注方面具有一定的特征，能夠幫助臨床早期評(píng)估子宮頸癌放化療療效，從而幫助臨床制定合理的治療方案。