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    宮頸癌MRI影像組學(xué)參數(shù)預(yù)測(cè)宮頸鱗癌p53的價(jià)值

    2019-12-25 11:22:14韋明珠趙振華胡紅杰章俞毛海佳黃亞男
    關(guān)鍵詞:勾畫組學(xué)鱗癌

    韋明珠,趙振華,胡紅杰,章俞,毛海佳,黃亞男

    1.浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬邵逸夫醫(yī)院放射科,浙江杭州 310016;2.浙江大學(xué)紹興醫(yī)院(紹興市人民醫(yī)院)放射科,浙江紹興 312000; *通訊作者 胡紅杰 honggiehu@zju.cn

    宮頸癌是女性生殖系統(tǒng)發(fā)病率較高的惡性腫瘤,而且近年發(fā)病者呈年輕化趨勢(shì),宮頸原位癌的高發(fā)年齡為30~35歲,浸潤(rùn)癌為45~55歲。宮頸癌的檢測(cè)方法包括宮頸刮片細(xì)胞學(xué)檢查、宮頸碘試驗(yàn)、陰道鏡檢查、宮頸和宮頸管活檢等,MRI檢查是公認(rèn)的較好的影像學(xué)檢測(cè)方法[1]。宮頸癌術(shù)后一般常規(guī)做P53免疫組化檢測(cè),p53表達(dá)的是一種基因突變,是惡性腫瘤中最常見的基因突變,臨床意義重大,在宮頸癌的發(fā)生及發(fā)展中具有重要作用[2]。

    影像組學(xué)這一概念由Lambin等[3]于2012年提出,其定義為高通量地從放射影像中提取并分析大量高級(jí)的定量影像學(xué)特征,這些特征具有數(shù)據(jù)維度高、定量分析等優(yōu)點(diǎn),可與傳統(tǒng)影像學(xué)、分子生物學(xué)、分子病理學(xué)、信息科學(xué)等相整合并進(jìn)行分析。影像組學(xué)數(shù)據(jù)可判斷組織特性,預(yù)測(cè)患者的預(yù)后及治療效果[4-6]。

    本研究通過對(duì)宮頸鱗癌MRI T2WI圖像影像組學(xué)特征與其病理免疫組化p53表達(dá)分析,預(yù)測(cè)宮頸癌的組織學(xué)分級(jí),從而指導(dǎo)臨床手術(shù)、放化療方案的制訂及預(yù)測(cè)療效等。

    1 資料與方法

    1.1 研究對(duì)象 回顧性分析浙江大學(xué)紹興醫(yī)院2015年4月—2018年1月確診為宮頸鱗癌的53例患者,年齡26~68歲,平均(46.25±20.75)歲。納入標(biāo)準(zhǔn):①盆腔MRI檢查診斷為宮頸占位病變,病灶>0.5 cm;②MRI檢查后1周內(nèi)經(jīng)診斷性刮宮或手術(shù)病理明確診斷。排除標(biāo)準(zhǔn):①M(fèi)RI檢查前行手術(shù)、放療、化療等;②有嚴(yán)重心、肺疾病或肝、腎功能不全;③圖像質(zhì)量不能滿足分析需要。

    1.2 MRI檢查 采用Siemens Magnetom Verio 3.0T MRI掃描儀,專用腹部16通道相控陣線圈行盆腔MRI掃描,所有患者M(jìn)RI檢查均在同一臺(tái)機(jī)器上完成?;颊呷⊙雠P位,雙臂置于頭兩側(cè)。掃描序列包括橫斷面T2WI脂肪抑制序列,矢狀面T2WI,主要采集垂直于病灶所在宮頸管的高分辨T2WI序列圖像。掃描參數(shù):TR 2700 ms,TE 100 ms,視野220 mm,矩陣320×320,層厚3 mm,層間距1 mm,掃描層數(shù)22層,翻轉(zhuǎn)角160°,帶寬108 Hz/像素,脂肪抑制,GRAPPA并行采集模式。SAG T2WI非脂肪抑制序列掃描參數(shù):TR 3900 ms,TE 94 ms,層厚4 mm,層間距2 mm。

    1.3 影像組學(xué)特征提取 將所有患者的T2WI圖像導(dǎo)入GE Analysis Kinetics分析軟件,得到每一個(gè)病例基于病灶大小、邊緣形態(tài)、位置信息、灰度共生矩陣、灰度步長(zhǎng)矩陣算法等的影像組學(xué)特征數(shù)據(jù)共396個(gè)。由2名從事婦科影像診斷10年以上的影像醫(yī)師參考T2WI橫斷面和矢狀面病灶的部位,通過觀察分析,一致認(rèn)為在T2WI橫斷位圖像上顯示的病灶的每個(gè)層面勾畫、分割病灶,并融合各層面病灶,計(jì)算出感興趣區(qū)(ROI)內(nèi)的定量影像特征參數(shù)。ROI的大小取決于病變大小,且盡量與病灶邊緣保持一致,觀察到宮頸癌信號(hào)在T2WI圖像上呈稍高信號(hào)或高信號(hào),與周圍組織分界清楚,選擇T2WI進(jìn)行腫瘤勾畫,取得每個(gè)病灶的組學(xué)特征,T2WI SAG圖像作為輔助參考。所采取勾畫的病灶均位于宮頸,無(wú)遠(yuǎn)處盆腔轉(zhuǎn)移病灶或腫大淋巴結(jié)。

    1.4 病理檢查及免疫組化染色 盡量選取術(shù)前MRI影像組學(xué)所勾畫的腫瘤區(qū)域,用10%甲醛溶液固定,組織脫水后,二甲苯透明后常規(guī)石蠟包埋,包埋處理完善的蠟塊進(jìn)行連續(xù)切片,切片后進(jìn)行HE染色及p53免疫組化染色,免疫組化染色嚴(yán)格參照試劑盒說明進(jìn)行,于200倍顯微鏡下觀察。根據(jù)p53結(jié)果分為陰性和陽(yáng)性,p53陽(yáng)性指細(xì)胞核內(nèi)出現(xiàn)深染的棕黃色顆粒,為陽(yáng)性表達(dá)細(xì)胞。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 19.0軟件,p53陽(yáng)性與陰性數(shù)比較采用χ2檢驗(yàn),比較陰性組及陽(yáng)性組患者低分化及中高分化的差異;正態(tài)分布的計(jì)量資料以表示,采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較兩組T2WI圖像組學(xué)參數(shù)(每個(gè)病例396個(gè)數(shù)據(jù))的差異,采用受試者工作特征(ROC)曲線分析敏感度與特異度。P<0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 臨床表現(xiàn)及病理結(jié)果 53例宮頸鱗癌患者病理學(xué)上P53陽(yáng)性32例,陰性21例。病灶最大徑0.60~10.30 cm,平均(5.25±2.75)cm;根據(jù)鱗癌細(xì)胞分化程度分為低分化和中高分化,p53陽(yáng)性組與陰性組與細(xì)胞分化程度見表1,p53陽(yáng)性組中低分化鱗癌占75.0%(24/32),明顯高于p53陰性組的52.3%(11/21),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.042)。宮頸癌病灶勾畫與病理結(jié)果見圖1。

    表1 53例宮頸鱗癌p53陽(yáng)性與陰性組細(xì)胞分化程(例)

    圖1 宮頸癌病灶勾畫與病理結(jié)果。

    2.2 影像組學(xué)特征 兩組間4個(gè)影像組學(xué)參數(shù)包括強(qiáng)度值范圍、最大強(qiáng)度、短行程優(yōu)勢(shì)和反差分矩比較,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。ROC曲線評(píng)價(jià)影像組學(xué)特征預(yù)測(cè)的敏感度及特異度,短行程優(yōu)勢(shì)和反差分矩的ROC曲線下面積最大(表2,圖2)。

    表2 影像組學(xué)特征鑒別宮頸癌p53表達(dá)的ROC結(jié)果

    圖2 影像組學(xué)特征鑒別宮頸癌p53表達(dá)的ROC曲線

    3 討論

    影像組學(xué)方法是對(duì)CT、MRI和PET等大量醫(yī)學(xué)圖像提取定量影像學(xué)特征并進(jìn)行分析,找到疾病的影像學(xué)標(biāo)識(shí)物,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、診斷及預(yù)后評(píng)估等[7]。本組病例中,MRI T2WI因其有明顯的組織成像差異,橫斷位結(jié)合矢狀位圖像,能明確定位,并可清晰顯示宮頸正常及異常信號(hào),低信號(hào)肌質(zhì)環(huán)顯示清晰,病灶呈略高信號(hào),對(duì)比明顯,容易勾畫病灶[8-9],還可以重復(fù)分析。通過MR掃描病灶能清晰顯示結(jié)合 DWI圖像及增強(qiáng)圖像,病灶范圍和形態(tài)更明確,從病灶本身顯示及組學(xué)勾畫準(zhǔn)確度,本研究在平掃T2WI圖像上勾畫病灶最準(zhǔn)確,對(duì)比最明顯,能客觀反映病灶的真實(shí)情況。

    本研究嘗試應(yīng)用影像組學(xué)對(duì)宮頸鱗癌病灶的MRI圖像特征進(jìn)行提取和分析,所選取的均是位于宮頸的浸潤(rùn)性病變,要求病灶均>0.5 cm,宮頸以外的病灶如淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移等未計(jì)入圖像特征篩選之列,進(jìn)而研究影像組學(xué)與病理免疫組化p53之間的相關(guān)性。p53是目前研究較多的癌基因,該基因突變可導(dǎo)致細(xì)胞的惡性轉(zhuǎn)化和腫瘤的發(fā)生、發(fā)展,許多腫瘤均有很高的p53突變率,其突變率與腫瘤細(xì)胞的分化程度有關(guān),分化程度越低、惡性程度越高的腫瘤,p53基因水平越高[10]。本研究結(jié)論與這一特性一致,p53在低分化鱗癌中的陽(yáng)性率明顯高于高分化鱗癌。p53對(duì)宮頸癌放療敏感性和效果均有影響[11-12],p53陰性增加放射敏感性,也是行單獨(dú)放療獲得較好效果的預(yù)后指標(biāo)。突變型p53基因的表達(dá)陽(yáng)性率與宮頸癌病理學(xué)分級(jí)相關(guān)[13],p53基因結(jié)構(gòu)及表達(dá)異常與肝癌、胃癌、結(jié)腸癌、肺癌、乳腺癌等多種惡性腫瘤的發(fā)生、發(fā)展及預(yù)后有關(guān)[14-15]。

    本組病例運(yùn)用AK軟件共獲取每個(gè)宮頸癌病例的396個(gè)影像組學(xué)數(shù)據(jù)參數(shù),結(jié)合免疫組化p53結(jié)果,得出有4個(gè)有差異的組學(xué)數(shù)據(jù)特征,分別是圖像灰度分布的范圍、最大強(qiáng)度值、反差分矩和短行程優(yōu)勢(shì)。其中圖像灰度分布的范圍、最大強(qiáng)度值反映圖像最大強(qiáng)度及范圍,在p53陽(yáng)性病例中T2WI圖像信號(hào)強(qiáng)度高,范圍大,腫瘤分化差,惡性程度高,與臨床相符,容易觀察及推測(cè)。短行程優(yōu)勢(shì)表示較短的行程長(zhǎng)度和更精細(xì)的紋理,在這組數(shù)據(jù)中,MRI圖像呈高信號(hào)居多,病灶>0.5 cm,p53分化程度與病灶的信號(hào)差別及均勻度具有相關(guān)性,敏感度也較高。反差分矩反映圖像紋理的同質(zhì)性,度量圖像紋理局部變化的多少,值越大說明圖像紋理的不同區(qū)域間越缺少變化,局部越均勻,p53陽(yáng)性病灶值顯著高于陰性病灶,兩者差異性明顯,特異度也最高(90%),本組病例也符合這一結(jié)果,提示p53陽(yáng)性細(xì)胞均勻。在病理組織學(xué)上低分化型以未分化細(xì)胞為主,細(xì)胞均勻致密,惡性程度高。

    隨著影像組學(xué)的迅速發(fā)展,對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、特征提取算法的可重復(fù)性以及預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性均提出新的標(biāo)準(zhǔn)及要求[16]。應(yīng)用MRI T1WI圖像的影像組學(xué)特征參數(shù)結(jié)合ANN和KNN等機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以區(qū)分不同類型的肺癌腦轉(zhuǎn)移[17]。MRI對(duì)宮頸癌有很好的定位和分期功能[18],本研究根據(jù)宮頸癌圖像特點(diǎn)用T2WI圖像的影像組學(xué)特征參數(shù)結(jié)合A.K軟件的分析方法,更精準(zhǔn)的圖像勾畫,融合組學(xué)算法,研究腫瘤內(nèi)部特征及腫瘤異質(zhì)性[19]。

    本研究的局限性為:①病灶紋理特征是從手動(dòng)勾畫的ROI中提取,很難避免宮頸基質(zhì)變形對(duì)ROI產(chǎn)生的影響,這可能會(huì)影響紋理特征的準(zhǔn)確性:②宮頸鱗癌的分級(jí)診斷與影像組學(xué)特征有一定的相關(guān)性,但有意義的組學(xué)特征較少,這可能與樣本量選取較少有關(guān),需擴(kuò)大樣本量以減少數(shù)據(jù)量對(duì)準(zhǔn)確性的影響[20]。

    總之,宮頸癌的術(shù)前診斷、分級(jí)及預(yù)后判斷是治療決策的重要依據(jù),術(shù)后病理學(xué)檢查是診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”,目前尚無(wú)可靠的術(shù)前臨床評(píng)價(jià)手段及影像學(xué)方法,影像組學(xué)可通過對(duì)術(shù)前病灶分析,客觀反映病灶內(nèi)部性質(zhì),預(yù)測(cè)宮頸癌惡性程度及病理分級(jí),對(duì)腫瘤的臨床決策具有重要的預(yù)測(cè)價(jià)值。

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