基于腫瘤全域ADC直方圖與乳腺癌免疫組化指標(biāo)的相關(guān)性

劉瑜琳，章蓉，岳麗娜，魏清順，盧冬梅，楊曉萍*

1.西電集團(tuán)醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科，陜西西安 710077；2.聯(lián)勤保障部隊(duì)第九四〇醫(yī)院影像診斷中心，甘肅蘭州 730050； *通訊作者 楊曉萍 lwyxp_zxl@sohu.com

雌激素受體（estrogen receptor，ER）、孕激素受體（progesterone receptor，PR）、人類表皮生長(zhǎng)因子受體-2（human epidermal growth factor receptor 2，HER2）和增殖細(xì)胞核抗原-67（Ki-67）可在一定程度上反映乳腺癌的生物學(xué)行為，是臨床選擇治療方案和判斷預(yù)后的重要依據(jù)[1]。擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）能夠無(wú)創(chuàng)地評(píng)估乳腺癌的微觀結(jié)構(gòu)變化特征。但既往研究采用的腫瘤局部平均表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）值或中位ADC值價(jià)值有限，無(wú)法全面反映腫瘤所有體素的基本特征?；谀[瘤全域的ADC直方圖通過(guò)圖像分析技術(shù)量化全腫瘤所有體素的信號(hào)強(qiáng)度，獲得反映ADC值整體分布特征的曲線，對(duì)于腫瘤鑒別、預(yù)后評(píng)估及療效評(píng)判具有一定的價(jià)值[2-4]。本研究采用ADC直方圖對(duì)腫瘤進(jìn)行定量分析，探討其量化參數(shù)在預(yù)測(cè)乳腺癌ER、PR、HER2和Ki-67 表達(dá)中的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 收集2018年10月—2019年5月于聯(lián)勤保障部隊(duì)第九四〇醫(yī)院行術(shù)前乳腺M(fèi)RI 檢查，并經(jīng)穿刺活檢或手術(shù)病理證實(shí)的乳腺癌56例，共57枚病灶，1例為單乳雙灶?；颊呔鶠榕?，年齡30～67歲，平均（48±9）歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①臨床、鉬靶或超聲發(fā)現(xiàn)乳腺癌可疑病變，并行MRI 檢查；②檢查前未行穿刺活檢、放化療及其他治療。排除標(biāo)準(zhǔn)：①存在MRI 檢查或?qū)Ρ葎?yīng)用禁忌證；②MRI 圖像質(zhì)量不佳，無(wú)法進(jìn)行定量分析。所有患者均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 采用GE MR 750 3.0T 超導(dǎo)MR 掃描儀，8 通道相控陣乳腺專用線圈?；颊呷「┡P位，雙側(cè)乳腺自然懸垂于線圈內(nèi)，足先進(jìn)。常規(guī)掃描序列：軸位T2WI-IDEAL（TR 5284.0 ms、TE 85.0 ms）和軸位T1WI（TR 420.0 ms、TE 6.4 ms），層厚4.0 mm，間隔1.0 mm，矩陣320×256，視野（FOV）320 mm×320 mm；DWI 掃描序列（TR 3600.0 ms、TE 60.3 ms），層厚4.0 mm，間隔1.0 mm，矩陣128×128，F(xiàn)OV 320 mm×320 mm，b值分別為0和1000 s/mm2；軸位動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)（DCE）掃描序列：采用3D-VIBRANT序列（TR 4.2 ms、TE 2.1 ms），層厚1.6 mm，無(wú)間隔掃描，矩陣320×256，F(xiàn)OV 360 mm×360 mm。單期掃描時(shí)間58～60 s，連續(xù)采集7個(gè)時(shí)相圖像，對(duì)比劑采用釓噴酸葡胺，流速2.0 ml/s，劑量0.1 mmol/kg。

1.3 圖像分析 所有MRI 圖像以DICOM 格式導(dǎo)入FireVoxel 軟件。腫瘤感興趣區(qū)（ROI）的繪制分別由1名放射科副主任醫(yī)師及主治醫(yī)師采用雙盲法共同完成。參考軸位T2WI和DCE-MRI 圖像，在b值為1000 s/mm2的DWI 圖像上從上到下逐層勾畫病灶邊界（圖1A、B）。ROI 應(yīng)盡可能囊括每個(gè)層面所有腫瘤信息，包括出血、壞死和囊變成分，以便更好地評(píng)估腫瘤異質(zhì)性。此外，考慮到部分容積效應(yīng)影響，ROI勾畫區(qū)域應(yīng)略小于病灶實(shí)際范圍[5]。勾畫完成后，利用軟件累積每層ROI 得到全腫瘤體積。采用單指數(shù)模型擬合公式計(jì)算整個(gè)腫瘤ROI 內(nèi)的ADC值，并得到相應(yīng)ADC 偽彩圖（圖1C）。采用SPSS 23.0 軟件進(jìn)行直方圖分析，計(jì)算ADC值的最小值、最大值、平均值、第10百分位數(shù)（10th）、第25百分位數(shù)（25th）、第50百分位數(shù)/中位數(shù)（50th）、第75百分位數(shù)（75th）、第90百分位數(shù)（90th）、偏度和峰度（圖1D）。

圖1 女，30歲，左側(cè)乳腺浸潤(rùn)性癌，非特殊型。DCE-MRI 示左乳病灶環(huán)形腫塊樣強(qiáng)化（A）；DWI（b=1000 s/mm2）圖示沿腫瘤邊界勾畫ROI（B）；C、D 分別為ADC值分布偽彩參數(shù)圖和ADC直方圖；病理免疫組化染色示ER 70%、PR 50%、HER2（-）、Ki-67 5%（×100，E～H）

1.4 免疫組化結(jié)果判定標(biāo)準(zhǔn) ER、PR和Ki-67 陽(yáng)性為細(xì)胞核染色，HER2 陽(yáng)性為細(xì)胞膜著色。①ER、PR：≥1%腫瘤細(xì)胞核著色判定為陽(yáng)性，<1%為陰性[6]。②HER2 表達(dá)分為（-）、（+）、（++）和（+++）。將（-）、（+）判定為HER2 陰性組，（+++）判定為陽(yáng)性組，對(duì)于（++）病例需進(jìn)一步行熒光原位雜交基因檢測(cè)，擴(kuò)增者為陽(yáng)性，反之為陰性[7]。③Ki-67：<20%腫瘤細(xì)胞核著色為Ki-67 低表達(dá)，反之為高表達(dá)[8]。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 23.0 軟件，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以±s表示，組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料以M（Q1，Q3）表示，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。采用Spearman秩相關(guān)分析ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌免疫組化指標(biāo)的相關(guān)性。P<0.05 表示有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 病理及免疫組化結(jié)果 57枚乳腺癌病灶中，左乳病灶27枚，右乳病灶30枚。病理類型：浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌37枚（64.9%），浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌合并導(dǎo)管內(nèi)癌8枚，導(dǎo)管內(nèi)癌3枚，浸潤(rùn)性小葉癌2枚，混合型乳腺癌2枚，浸潤(rùn)性小管癌合并導(dǎo)管內(nèi)癌1枚，小細(xì)胞神經(jīng)內(nèi)分泌癌1枚，乳頭及皮下組織Paget 病并表淺浸潤(rùn)性癌并導(dǎo)管內(nèi)癌1枚，乳腺篩狀癌1枚，導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀癌1枚（圖1）。

表1 57枚乳腺癌ER、PR、HER2和Ki-67 表達(dá)狀態(tài)與ADC直方圖參數(shù)分析結(jié)果比較

免疫組化結(jié)果：ER 陽(yáng)性43枚，陰性14枚；PR陽(yáng)性30枚，陰性27枚；HER2 陽(yáng)性15枚，陰性42枚；Ki-67 高表達(dá)40枚，低表達(dá)17枚。

2.2 乳腺癌免疫組化指標(biāo)與ADC直方圖參數(shù)分析結(jié)果比較 HER2 陽(yáng)性組ADC值（10th、25th、50th）均高于HER2 陰性組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P均<0.05）；Ki-67 高表達(dá)組ADC值（偏度和峰度）均高于Ki-67 低表達(dá)組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P均<0.05）；ADC值所有直方圖參數(shù)在ER和PR 陽(yáng)性組和陰性組間差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P均>0.05），見表1。

2.3 ADC直方圖參數(shù)分析結(jié)果與乳腺癌免疫組化指標(biāo)的相關(guān)性 ADC值（10th、25th、50th）與HER2 表達(dá)均呈正相關(guān)（r=0.286～0.339，P<0.05）；ADC值（偏度和峰度）與Ki-67 表達(dá)均呈正相關(guān)（r=0.305、0.296，P均<0.05）。

3 討論

ADC值是DWI 序列中用于描述水分子擴(kuò)散受限的參數(shù)。直方圖分析不僅能夠提供病灶信號(hào)強(qiáng)度分布的平均值，還能通過(guò)直方圖參數(shù)的分布趨勢(shì)獲取病灶內(nèi)部的異質(zhì)性特征。

3.1 ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌ER、PR 表達(dá)的關(guān)系ER、PR 表達(dá)陽(yáng)性的乳腺癌患者內(nèi)分泌治療有效，患者生存周期較長(zhǎng)[9]。本研究通過(guò)對(duì)腫瘤ADC值進(jìn)行直方圖分析發(fā)現(xiàn)，ADC值所有直方圖參數(shù)在ER、PR陽(yáng)性組和陰性組間差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P均>0.05），與既往研究結(jié)果[10-11]有所差異。Ludovini 等[12]報(bào)道ER 表達(dá)可下調(diào)血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子水平，抑制血管生成，誘導(dǎo)灌注減少；Kamitani 等[13]報(bào)道ER 陽(yáng)性乳腺癌具有較大的細(xì)胞密度。以上2個(gè)因素均可導(dǎo)致ADC值降低。與本研究相似，Kim 等[5]和Sun 等[14]的研究未發(fā)現(xiàn)ADC值在ER、PR 陽(yáng)性組和陰性組間的差異。不同研究結(jié)果出現(xiàn)差異的原因可能與不同研究病理類型的多樣性納入有關(guān)，還可能與ADC值自身相關(guān)。ADC值同時(shí)包含組織中水分子擴(kuò)散和微循環(huán)灌注信息，有諸多因素可通過(guò)該途徑影響ADC值，如腫瘤的灌注效應(yīng)、血管壁的連續(xù)性、細(xì)胞膜的通透性及細(xì)胞密度等，且各種因素作用效應(yīng)不盡一致，這可能會(huì)導(dǎo)致ADC值出現(xiàn)一定的偏倚。

3.2 ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌HER2 表達(dá)的關(guān)系HER2 高表達(dá)乳腺癌患者細(xì)胞增殖活性高，侵襲力強(qiáng)，內(nèi)分泌治療效果差[15]。本研究發(fā)現(xiàn)HER2 陽(yáng)性組ADC 10th、ADC 25th和ADC 50th 均高于HER2 陰性組，與Kim 等[5]的研究結(jié)果相似。HER2 陽(yáng)性乳腺癌中ADC值較高，可能與豐富的腫瘤血供和細(xì)胞外液總體積增多有關(guān)。Rakha 等[16]研究發(fā)現(xiàn)，HER2 表達(dá)可誘導(dǎo)生成血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子，調(diào)控腫瘤新生血管生成。與正常微血管相比，腫瘤血管直徑通常更大，且血管壁不連續(xù)，導(dǎo)致細(xì)胞外液量增加。以上因素均可能通過(guò)灌注效應(yīng)引起ADC值升高。除灌注相關(guān)因素外，ADC值亦受細(xì)胞密度的影響。惡性腫瘤細(xì)胞密度大，排列緊密，細(xì)胞外間隙小，水分子運(yùn)動(dòng)受限，導(dǎo)致ADC值降低。因此，細(xì)胞密度和灌注因素可從2個(gè)相反方向作用于ADC值。本研究結(jié)果傾向于認(rèn)為在HER2 陽(yáng)性乳腺癌中，高灌注效應(yīng)對(duì)ADC值的升高效應(yīng)似乎超過(guò)細(xì)胞密度引起的ADC值降低效應(yīng)。

3.3 ADC直方圖參數(shù)與乳腺癌Ki-67 表達(dá)的關(guān)系Ki-67 與較高的有絲分裂計(jì)數(shù)和疾病復(fù)發(fā)率相關(guān)，是反映腫瘤細(xì)胞增殖活性的重要指標(biāo)，可用于評(píng)估乳腺癌預(yù)后，預(yù)測(cè)療效[17]。本研究結(jié)果顯示，ADC值的偏度和峰度在Ki-67 高、低表達(dá)組間有顯著差異，且均與Ki-67 表達(dá)呈正相關(guān)（r=0.305、0.296，P均<0.05），與You 等[18]和劉鴻利等[19]的結(jié)果相似。偏度和峰度主要反映數(shù)據(jù)分布的直方圖形狀，兩者均能夠較好地反映腫瘤異質(zhì)性[20]。Ki-67 高表達(dá)腫瘤，細(xì)胞增殖旺盛，瘤內(nèi)有絲分裂程度不一、合并囊變、壞死等成分可能性大，瘤組織內(nèi)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，異質(zhì)性明顯，因此瘤內(nèi)各體素測(cè)量的參數(shù)值不均一程度較高，從而表現(xiàn)出較高的偏度和峰度。

本研究的局限性：①納入樣本量較少，今后需要增加樣本量并細(xì)化研究方案；②本研究采用全腫瘤體積法勾畫腫瘤邊界，涵蓋囊變、壞死等成分，故結(jié)果可能與單層面勾畫方法所得結(jié)果存在差異；③本研究?jī)H采用單指數(shù)2個(gè)b值DWI，定量參數(shù)ADC值同時(shí)包含擴(kuò)散及灌注效應(yīng)，今后將進(jìn)一步應(yīng)用多b值、多參數(shù)研究直方圖特征。

總之，全腫瘤ADC直方圖分析較均值能夠提供更多的參數(shù)信息評(píng)估乳腺癌的分子生物學(xué)標(biāo)志物，其中ADC 25th 與HER2 的相關(guān)性最強(qiáng)，可為臨床無(wú)創(chuàng)預(yù)測(cè)乳腺癌的生物學(xué)行為提供客觀依據(jù)。