非小細(xì)胞肺癌和肺炎性腫物18F-FDG 代謝分布差異的研究

林 琳,林耀云,王 楊,王家富,王洋洋,李 勇

(哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院 PET-CT室，黑龍江 哈爾濱150001)

近年來隨著18F-FDG PET-CT在臨床應(yīng)用時間及病例的積累，許多研究者發(fā)現(xiàn)單純依據(jù)腫瘤對18F-FDG攝取能力大小(即SUVmax值)來鑒別肺內(nèi)良、惡性腫瘤會出現(xiàn)較大偏差，肺內(nèi)炎性腫物與肺癌的SUVmax值范圍存在著相互的交叉[1-2]。18F-FDG作為葡萄糖的類似物，參與腫瘤的糖代謝過程，既包括有氧代謝，又包括糖酵解[3]，代謝情況與瘤體組成成分及腫瘤微環(huán)境(TME)密切相關(guān)。TME的高度異質(zhì)性[4]使組織內(nèi)糖代謝復(fù)雜多變，因此18F-FDG在瘤體內(nèi)的分布并不是均勻一致的。

肺癌與肺炎性腫物的組織結(jié)構(gòu)、生物學(xué)特點(diǎn)及微環(huán)境都存在著明顯的差異。本研究希望通過分析NSCLC和肺炎性腫物內(nèi)部18F-FDG分布的特點(diǎn)，探討是否可以利用病變內(nèi)部18F-FDG分布差異進(jìn)行肺癌與肺炎性腫物的鑒別。

1 資料與方法

1.1 研究對象回顧性分析2019年于哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院PET/CT室檢查的肺部病變患者并分成兩組，均通過手術(shù)、活檢或隨訪明確病理診斷。一組為20例NSCLC患者，其中男性7例，女性13例，年齡范圍：45-77歲，中位年齡60.5歲。病理類型為鱗狀細(xì)胞癌9例；腺癌11例。另一組為20例肺內(nèi)炎性腫物患者，其中男性13例，女性7例，年齡范圍：36-82歲，中位年齡56歲。

1.2 儀器與方法本實(shí)驗(yàn)使用的是Philips GEMINI GXL16型PET-CT。CT管電流50 mAs，管電壓120 kV。PET一個床位2 min。患者禁食4-6 h?？崭寡菨舛刃∮?.0 mmol/L。18F-FDG靜脈注射0.15 mCi/kg。代謝1 h后檢查。

1.3 圖像分析我們主要觀察18F-FDG在病變內(nèi)三維及SUVmax層面的分布特點(diǎn)。采用SUVmax的不同百分比作為閾值標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)置梯度參數(shù)包括SUVmax的34%、40%、50%、60%、70%、80%、90%閾值區(qū)。其中，34%SUVmax是經(jīng)過病理及影像實(shí)驗(yàn)證實(shí)的肺內(nèi)多數(shù)腫瘤的可信體積[5]，因此本研究將此閾值下的腫瘤代謝體積簡化為腫瘤體積。將位于80%SUVmax閾值以上區(qū)域定為腫瘤內(nèi)的高代謝區(qū)，將90%SUVmax閾值以上區(qū)域定為腫瘤的“熱點(diǎn)”。利用PMOD軟件P3D圖像處理模塊、PBAS圖像處理板塊中的VOI自動勾畫功能及MATLAB軟件，生成色溫圖、等高線圖及18F-FDG PET三維的離體表面圖。圖像由3名副主任醫(yī)師共同閱片，商議后確定診斷。

2 結(jié)果

2.1 NSCLC與肺炎性腫物的SUVmax比較20例NSCLC患者的SUVmax為：10.02±3.32，范圍為：5.06-18.08。20例炎性腫物的SUVmax為：6.80±2.29，范圍為：3.52-11.39。雖然兩者的SUVmax存在著重疊部分，但兩者相比較有統(tǒng)計(jì)學(xué)的差異(t=3.482，P<0.05)。另外，從表1還可以看到，NSCLC與肺炎性腫物的好發(fā)年齡是有差異的(t=2.278，P<0.05)，而NSCLC與肺炎性腫物在體積比較上并沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(t=0.407，P>0.05)。

表1 NSCLC與肺炎性腫物的患者年齡、腫瘤體積、SUVmax值差異比較

2.218F-FDG在NSCLC與肺炎性腫物三維空間內(nèi)分布的特點(diǎn)NSCLC患者的PET-CT18F-FDG 3D表面重建影像多近似球形或橢球形，而炎性腫物的3D表面重建影像分葉多明顯、形態(tài)較多變(χ2=12.907，P<0.001)。根據(jù)每例患者在不同閾值條件下的18F-FDG分布圖的形態(tài)變化，可以看到瘤體內(nèi)部18F-FDG分布并不均勻，腫瘤與炎性腫物的代謝體積都是隨著SUVmax閾值的增加而逐漸縮小，因此都存在高代謝區(qū)。高代謝區(qū)單一集中分布還是多發(fā)散在分布與腫物的性質(zhì)無關(guān)(χ2=0.404，P>0.05)，但與腫物的體積關(guān)系密切(t=6.805，P<0.01)，見表2、3，圖1。

表2 高代謝區(qū)分布情況與腫物性質(zhì)的關(guān)系[n(%)]

表3 高代謝區(qū)分布情況與腫物體積大小的關(guān)系

2.318F-FDG在NSCLC與肺炎性腫物最大SUV值層面分布的特點(diǎn)及差異從等高線圖中可以看到，NSCLC患者腫瘤內(nèi)熱點(diǎn)接近瘤體的幾何中心者占70%(14/20)，有75%(15/20)腫瘤在不同閾值范圍內(nèi)的等高線形態(tài)十分相似，與周圍正常肺組織界限清晰。與NSCLC相比，炎性腫物熱點(diǎn)近瘤體幾何中心者僅有35%(7/20)，而且不同閾值等高線的形態(tài)差距也較大，相似者僅有25%(5/20),與周圍正常肺組織界限不易區(qū)分，見表4、圖2。

圖1 2例NSCLC和2例肺炎性腫物患者18F-FDG PET 3D影像

表4 18F-FDG在NSCLC與肺炎性腫物最大SUV值層面分布差異比較[n(%)]

3 討論

我們觀察到NSCLC18F-FDG代謝的3D表面重建圖多為近似球形。而炎性腫物的代謝形態(tài)相對復(fù)雜。分析其原因主要與二者形成的機(jī)制有關(guān)。腫瘤以糖酵解為主獲取能量的原因與代謝過程中的基因突變密切相關(guān)[6]。實(shí)體性腫瘤由一個或數(shù)個基因突變的細(xì)胞通過分裂、擴(kuò)增逐漸形成腫瘤個體。而炎性腫物是數(shù)量較多的外源性病原體入侵體內(nèi)導(dǎo)致機(jī)體免疫系統(tǒng)識別、對抗及消滅外源性異物過程。其糖代謝攝取增高的基礎(chǔ)是活化的中性粒細(xì)胞(炎癥早期)及巨噬細(xì)胞(炎癥晚期)對能量的需求[7]。這些活化的炎癥細(xì)胞在腫物邊緣也會存在，因此腫物的18F-FDG代謝形態(tài)較多變。

圖2 NSCLC與肺炎性腫物PET-CT融合圖像、色溫圖與等高線圖

在SUVmax層面上NSCLC與肺炎性腫物的18F-FDG PET影像均為靶環(huán)樣表現(xiàn)，存在低代謝區(qū)、高代謝區(qū)及“熱點(diǎn)”。NSCLC熱點(diǎn)多接近瘤體的幾何中心，高、低代謝區(qū)等高線形態(tài)相似，并與周圍正常組織分界清晰。有病理研究認(rèn)為，早期非小細(xì)胞肺癌對周圍組織的浸潤范圍在0-1 mm占比最大，大于4 mm所占比例最小[8]。這可能是我們從影像上觀察到腫瘤與周圍正常肺組織界限分明的重要原因之一。炎性腫物高、低代謝區(qū)等高線形態(tài)差異較大，與周圍正常組織分界不清，說明肺炎性腫物中18F-FDG代謝并不是穩(wěn)步下降的，這依舊與瘤體內(nèi)活化炎細(xì)胞的分布區(qū)域密切相關(guān)。周妮娜[9]等對高代謝肺占位病變的18F-FDG代謝分布研究后認(rèn)為，多數(shù)肺炎性病變的18F-FDG代謝遠(yuǎn)心端高于近心端，并考慮這是由于慢性炎癥刺激肺外體循環(huán)動脈參與供血導(dǎo)致的，這些血管多位于遠(yuǎn)心端。這可能是很多炎性腫物熱點(diǎn)偏離瘤體幾何中心的原因。與我們的研究類似，王欣欣[10]等人利用MATLAB軟件surf函數(shù)對肺癌和肺炎性腫物SUVmax層面的18F-FDG代謝分布特點(diǎn)進(jìn)行了分析，認(rèn)為肺癌多為單一高代謝區(qū)，而炎性腫物高代謝區(qū)可以出現(xiàn)單一或分散的情況。但其研究受到SUVmax層面的限制。通過三維重建圖像我們看到，實(shí)際上18F-FDG高代謝區(qū)的分布特點(diǎn)主要受到腫物體積大小的影響，不論肺癌還是肺炎性腫物，在體積較小時，高代謝區(qū)都是單一集中分布，而腫物體積明顯增大時，高代謝區(qū)又都會在瘤體內(nèi)分散分布。目前多數(shù)觀點(diǎn)認(rèn)為腫瘤結(jié)構(gòu)和功能的錯亂使得細(xì)胞氧氣進(jìn)入和傳出的正常代謝調(diào)節(jié)被破壞。結(jié)果乏氧成為許多實(shí)體腫瘤典型的病理生理特點(diǎn)[11]。而18F-FDG在乏氧區(qū)及GLUT-1高表達(dá)區(qū)更容易積聚，因此會出現(xiàn)高攝取的影像表現(xiàn)[12]。另外也有觀點(diǎn)認(rèn)為18F-FDG會沉積于新生的肉芽組織和腫瘤壞死組織邊緣的巨噬細(xì)胞中[13]。因此瘤體內(nèi)成分及微環(huán)境的復(fù)雜變化才是對18F-FDG高代謝區(qū)的分布造成明顯影響的原因，這種影響只有在腫物體積較大時才能夠體現(xiàn)。如何利用18F-FDG高代謝區(qū)的分布特點(diǎn)判斷腫物的性質(zhì)還有待進(jìn)一步研究。

綜上，我們認(rèn)為NSCLC與肺炎性腫物的18F-FDG代謝影像存在差異。利用SUV閾值法及數(shù)學(xué)建模的方式將18F-FDG在瘤體內(nèi)代謝分布情況進(jìn)行量化對于判斷肺內(nèi)腫物的性質(zhì)是有價值的。