DWI表觀擴(kuò)散系數(shù)與乳腺癌病理特征、微血管生成的關(guān)系分析＊

河南大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科(河南 開(kāi)封 475000)

鮑志國(guó) 杜 森 周 青 趙 森 尹曉翔 張二寧

乳腺癌是女性最常見(jiàn)的惡性腫瘤，居女性癌癥死因的第一位[1]。早期發(fā)現(xiàn)及確診是影響乳腺癌患者預(yù)后、挽救患者生命的關(guān)鍵，影像學(xué)檢查在乳腺癌篩查和診治中發(fā)揮著重要作用，X線攝影、超聲和磁共振成像(MRI)等均是臨床常用乳腺癌檢查方法[2]。有乳腺癌診療指南推薦MRI作為乳腺癌高危人群的首選篩查方法和傳統(tǒng)影像學(xué)手段不能明確病變的首選檢查方法[3]。同時(shí)，除診斷和鑒別診斷外，MRI也被廣泛應(yīng)用于乳腺癌疾病嚴(yán)重程度評(píng)估、療效監(jiān)測(cè)、預(yù)后預(yù)測(cè)等方面。王芳芳等[4]學(xué)者的研究顯示，動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI圖像病變形態(tài)及強(qiáng)化形式與乳腺癌預(yù)后相關(guān)指標(biāo)、病理分型存在一定相關(guān)性，從影像學(xué)角度評(píng)估乳腺癌的生物學(xué)行為、預(yù)后及病情嚴(yán)重程度等具有可行性?；诖?，本研究選取160例乳腺癌患者作為研究對(duì)象，以探究MRI擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)表觀擴(kuò)散系數(shù)ADC與乳腺癌病理特征、微血管生成的關(guān)系，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料納入2018年1月至2018年12月間收治的160例乳腺癌患者和30例乳腺良性病變者作為研究對(duì)象。乳腺癌納入標(biāo)準(zhǔn)：患者均經(jīng)手術(shù)或病理檢查確診乳腺癌；均行MRI、DWI檢查者；均為初次確診病例；單發(fā)病灶者；年齡＞18歲者；患者知情同意。排除標(biāo)準(zhǔn)：入組前行放化療、內(nèi)分泌及其他抗癌治療者；患者基礎(chǔ)情況差、無(wú)法配合本研究者。本研究已通過(guò)醫(yī)院倫理審核。160例乳腺癌患者均為女性，年齡25～73歲、平均年齡(47.70±12.60)歲。30例良性病變患者均為女性，年齡24～76歲、平均年齡(43.38±13.11)歲。兩組年齡對(duì)比差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)。

1.2 檢查方法所有患者均行MRI及DWI 檢查：均采用Discovery 7503.0T超導(dǎo)MRI系統(tǒng)(美國(guó)GE公司生產(chǎn))和16通道乳腺表面線圈進(jìn)行檢查，患者取俯臥位，足先進(jìn)；先行MRI平掃，包括橫斷面T1WI、T2WI序列掃描，T1WI掃描參數(shù)：TR495ms、TE40ms、層厚4mm、層間距0mm、Fov340mm、矩陣270×560，T2WI掃描參數(shù)：TR4213ms、TE120ms、層厚4mm、層間距0mm、Fov340mm、矩陣270×512；然后行動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描，快速小角度激發(fā)三維成像抑脂T1WI序列，掃描參數(shù)：TR4.7ms、TE1.7ms、層厚1.7m，單期掃描時(shí)間60s，單次掃描結(jié)束后使用高壓注射器經(jīng)前臂靜脈注入0.1mmol/kg釓噴酸葡胺，速率2ml/s，注射完畢立即注入生理鹽水20ml，再掃描5次，共6個(gè)回合，第1、2次掃描間隔約30s；DWI：采用單次激發(fā)平面回波抑脂技術(shù)，b值分別為0、800s/mm2，掃描參數(shù)：TR7099ms、TE51ms、層厚4mm、層間距0mm、Fov340mm、矩陣121×400。

1.3 評(píng)估方法取乳腺癌患者及良性病變患者的病檢組織，經(jīng)10%甲醛溶液固定后制作用于免疫組化的切片，免疫組化染色后采用多倍鏡觀察。微血管密度(MVD)由CD105標(biāo)記，在×100倍鏡下找出三個(gè)血管比較密集的區(qū)域，×400倍鏡下計(jì)算三個(gè)區(qū)域血管數(shù)量，取平均值作為MVD[5]。血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子(VEGF)陽(yáng)性細(xì)胞表現(xiàn)為胞質(zhì)呈紅色或棕紅色顆粒狀，VEGF根據(jù)染色強(qiáng)度分為-(細(xì)胞未被染色)、+(細(xì)胞中6%～10%著色)、++(細(xì)胞中有11%～50%著色)、+++(超過(guò)50%細(xì)胞著色)[6]。DWI資料傳送至MRI系統(tǒng)自帶工作站進(jìn)行自動(dòng)分析，所有圖像資料均由2名臨床經(jīng)驗(yàn)豐富的影像學(xué)醫(yī)師共同評(píng)估，兩者意見(jiàn)不一致共同討論得出一致結(jié)果。

表1 不同病理類(lèi)型乳腺癌ADC對(duì)比

表2 不同分級(jí)浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌ADC對(duì)比

表3 不同病理類(lèi)型乳腺癌與ADC值的關(guān)系

表4 各組患者病灶微血管生成狀況對(duì)比

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法采用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，計(jì)量數(shù)據(jù)以(±s)表示，兩組組間分析行t檢驗(yàn)，多組組間分析行單因素方差分析，計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)以[n(%)]表示，行χ2檢驗(yàn)，相關(guān)性分析采用Spearman、Pearson相關(guān)性分析，P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 病理檢查結(jié)果160例乳腺癌患者中，浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌134例、導(dǎo)管原位癌18例、其他8例；浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌組織學(xué)分級(jí)根據(jù)Grade分級(jí)分為Ⅰ級(jí)8例、Ⅱ級(jí)94例、Ⅲ級(jí)32例。

2.2 良惡性、不同類(lèi)型乳腺癌的ADC對(duì)比各病理類(lèi)型乳腺癌ADC均低于對(duì)照組(P＜0.05)，浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌ADC低于導(dǎo)管原位癌及其他類(lèi)型(P＜0.05)，導(dǎo)管原位癌與其他類(lèi)型乳腺癌對(duì)比差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)。浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌不同組織學(xué)分級(jí)ADC對(duì)比差異有不同統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)，Ⅰ級(jí)及Ⅱ級(jí)ADC均低于Ⅲ級(jí)(P＜0.05)，Ⅰ級(jí)與Ⅱ級(jí)對(duì)比差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)，見(jiàn)表1-2。

2.3 乳腺癌病理特征與ADC值的關(guān)系ROC曲線顯示：ADC診斷乳腺癌的最佳臨界值為1.435，曲線下面積為0.930；診斷浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的最佳臨界值為1.215，曲線下面積為0.678，見(jiàn)表3及圖1、圖2。Spearman相關(guān)性分析顯示：浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌ADC值與其組織學(xué)分級(jí)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.511，P=0.000)。

圖1 為乳腺癌診斷ROC；

圖2 為浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌診斷ROC。

2.4 各組患者病灶微血管生成狀況對(duì)比乳腺癌VEGF陽(yáng)性率和MVD均高于對(duì)照組(P＜0.05)，見(jiàn)表4。

2.5 乳腺癌病灶微血管生成狀況與DWI ADC的關(guān)系Spearman相關(guān)分析顯示：ADC與VEGF、MVD均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.522、P=0.000，r=-0.568、P=0.000)。

3 討 論

近年來(lái)隨著技術(shù)發(fā)展，MRI功能成像在臨床應(yīng)用率也逐漸提高。DWI中ADC值能夠直觀地反映水分子運(yùn)動(dòng)，從分子水平反映人體病理生理狀態(tài)下組織結(jié)構(gòu)的空間組成信息的改變[7]，使臨床診斷由形態(tài)學(xué)進(jìn)入分子水平階段。既往已有學(xué)者就此方面展開(kāi)研究，胡斌等[8]學(xué)者的研究顯示，基于ADC圖像的模型對(duì)于鑒別乳腺BI-RADS4類(lèi)病變良惡性具有價(jià)值，診斷效能高于臨床亞型分類(lèi)方法。付澤鴻等[9]學(xué)者發(fā)現(xiàn)，浸潤(rùn)性乳腺癌ADC的降低與癌細(xì)胞增殖、新生血管生成密切相關(guān)。上述研究說(shuō)明，ADC在診斷乳腺癌和評(píng)估其病情進(jìn)展方面有一定作用。在腫瘤增生、轉(zhuǎn)移過(guò)程中，新生微血管的生成為腫瘤提供必要的營(yíng)養(yǎng)來(lái)維持正常的生理代謝，并促進(jìn)腫瘤細(xì)胞的增殖和轉(zhuǎn)移[10]。微血管生成與DWI ADC的相關(guān)研究較少，故本研究從此入手，以期加深對(duì)ADC值的認(rèn)識(shí)。

本研究結(jié)果顯示，各病理類(lèi)型乳腺癌ADC值均低于對(duì)照組。ROC曲線則顯示，ADC值診斷乳腺癌的曲線下面積為0.930，這表示DWI ADC診斷乳腺良惡性病變效能良好。惡性病變的ADC顯著低于良性病變，是由于惡性腫瘤生長(zhǎng)活躍、細(xì)胞密度高、細(xì)胞外間隙減少，綜合導(dǎo)致惡性腫瘤內(nèi)水分子運(yùn)動(dòng)受限、ADC降低[11]。在不同病理類(lèi)型的乳腺癌中，本研究數(shù)據(jù)顯示，浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌平均ADC小于導(dǎo)管原位癌和其他類(lèi)型。ROC曲線則顯示，ADC診斷浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌曲線下面積為0.678，這表示ADC值也可用于鑒別診斷浸潤(rùn)性導(dǎo)管乳腺癌。浸潤(rùn)性乳腺癌是乳腺惡性病變中發(fā)病率較高的一類(lèi)，其具有更高的侵襲性，預(yù)后較原位差[12]。因此，如能早期預(yù)測(cè)、確診浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌，有利于及早進(jìn)行干預(yù)，改善患者預(yù)后。同時(shí)，本研究還發(fā)現(xiàn)，ADC值也與浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌組織學(xué)分級(jí)相關(guān)。研究結(jié)果顯示，各組織分級(jí)間ADC值對(duì)比差異顯著，浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌ADC值與其組織學(xué)分級(jí)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。相關(guān)文獻(xiàn)顯示，隨分子亞型惡性度增高，腫瘤的分化越來(lái)越差[13]。分化越差者腫瘤細(xì)胞數(shù)目增多，細(xì)胞外間隙減少、密度增高，細(xì)胞外水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)受限更大，因此ADC值降低。

活體MRI的圖像特征能反映乳腺癌的血運(yùn)信息和形態(tài)特征，是間接判斷血管生成和惡性生物學(xué)行為的重要影響檢查方式[14]。ADC值作為客觀定量評(píng)估方式，有利于為臨床評(píng)估乳腺癌患者病灶微血管生成提供更詳細(xì)的信息。本研究結(jié)果顯示，乳腺癌VEGF陽(yáng)性率和MVD均高于對(duì)照組，這表示乳腺癌患者較良性病變患者出現(xiàn)更多的微血管生成。且相關(guān)分析顯示，ADC與VEGF、MVD均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。乳腺癌是一種血管依賴(lài)性腫瘤，腫瘤內(nèi)部血管越豐富、其惡性程度越高，轉(zhuǎn)移能力及侵襲性越強(qiáng)[15]。VEGF是目前比較明確的血管生成因子，在乳腺癌新生血管形成、腫瘤生長(zhǎng)中起關(guān)鍵作用[16]。因此，VEGF、MVD表達(dá)越高，說(shuō)明腫瘤新生微血管越多，促進(jìn)病灶內(nèi)細(xì)胞增殖，進(jìn)而影響水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)，使ADC值降低。

綜上所述，ADC值與乳腺癌患者病理類(lèi)型、浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌組織學(xué)分級(jí)、患者微血管生成均存在相關(guān)關(guān)系，ADC值可用于患者病情評(píng)估。