基于不同擴散模型的擴散加權成像在腦膠質(zhì)瘤分級和預測IDH-1突變的對比分析

黃穎倩，趙 靜，初建平，王玉亮，田一粟，丘海珊，黃子桓

（1.中山大學附屬第一醫(yī)院放射科，廣東廣州 510080；2.華中科技大學協(xié)和深圳醫(yī)院放射科，廣東深圳 518000；3.四川省腫瘤醫(yī)院放射科，四川成都 610000）

膠質(zhì)瘤約占所有中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤的30%，占所有惡性腦腫瘤的80%［1］。傳統(tǒng)的膠質(zhì)瘤分類依據(jù)組織病理學分為四級，但該分類方式對進一步確定腫瘤亞型存在局限性［2］。2016 年中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類首次將分子標記物納入分類標準中［3］。其中最重要的分子標記物為異檸檬酸脫氫酶（IDH）。不同級別和不同分子類型膠質(zhì)瘤的預后差別較大［4］。已有研究表明，同一級別的膠質(zhì)瘤，伴有IDH 突變的患者存活時間明顯長于野生型IDH 患者，IDH 野生型的WHO Ⅱ級或Ⅲ級（沒有微血管增生或壞死）的彌漫或間變型星形細胞瘤具有較差的臨床預后，其患者的整體生存期與IDH 野生型膠質(zhì)母細胞瘤類似，IDH 突變是除了組織病理學分級外能夠反應總體生存期重要的因素之一［3-6］。因此，通過術前無創(chuàng)的方式預測膠質(zhì)瘤的級別及基因表型，對患者個體化手術治療，靶點治療及預后有重要的臨床意義。擴散加權磁共振成像通過敏感地反映水分子擴散運動情況，可以反映膠質(zhì)瘤的級別和突變狀態(tài)，在膠質(zhì)瘤分級、基因預測、預后等方面顯示出重要的臨床價值［7-10］。目前，已經(jīng)有研究分析各個擴散模型（DTI，DKI 和NODDI 等）在膠質(zhì)瘤分級和預測相關基因突變狀態(tài)的應用［9-12］，但尚無研究對比分析上述3 種不同擴散模型哪種更擬合膠質(zhì)瘤的腫瘤內(nèi)環(huán)境，明確上述不同擴散加權模型對膠質(zhì)瘤分級和IDH-1基因狀態(tài)預測的價值。因此，本研究擬基于不同擴散模型（DTI，DKI 和NODDI）的擴散加權成像，依次評估和對比分析其在膠質(zhì)瘤術前評估中的應用價值，主要包括膠質(zhì)瘤級別的預測和IDH-1突變狀態(tài)的檢出，為臨床選擇最優(yōu)的擴散加權成像模型和最優(yōu)的擴散參數(shù)提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 一般資料

本研究已獲得中山大學附屬第一醫(yī)院研究倫理委員會根據(jù)《人體研究倫理指南》批準。成年患者或其法定監(jiān)護人已簽署知情同意書。

回 顧性收集從2014 年5 月 至2019 年12 月170例未接受手術、化療、類固醇治療或立體定向活檢的腦腫瘤患者，進行常規(guī)磁共振和全腦擴散序列掃描。所有經(jīng)組織病理學證實的腦膠質(zhì)瘤病例均納入本研究中，排除標準如下：①圖像偽影明顯；②腫瘤體積小于20 mm3；③復發(fā)的腦膠質(zhì)瘤。經(jīng)排除后最終納入患者66 例（男44 例，女22 例；年齡13～79 歲，中位年齡45 歲）。所有病例在MRI 檢查后3周內(nèi)行手術切除術，相關的臨床資料詳見表1。

1.2 MRI檢查方法

采用德國Siemens Magnetom Verio 3.0T MR 掃描儀及12 通道頭顱相控陣線圈進行數(shù)據(jù)采集。掃描的序列包括軸位T1WI 及T2WI 平掃、冠狀位和軸位T2液體衰減反轉(zhuǎn)恢復序列（fluid?attenuated inver?sion recovery，T2FLAIR）、軸位DWI 和軸面、矢狀位3D T1WI mprage 增強序列。T1WI 參數(shù)：重復時間（repetition time，TR）400 ms，回波時間（echo time，TE）8.9 ms；T2WI 參數(shù)：TR 4 000 ms，TE 100 ms；FLAIR 參數(shù)：TR/TE 9 000 ms/110 ms，反轉(zhuǎn)時間（inversion time，TI）2 500 ms，層厚5 mm，層間距0.5 mm，視野（field of view，F(xiàn)OV）260 mm×260 mm。全腦擴散加權成像采用雙極自旋回波擴散序列：有3 個b 值（0、1 000 和2 000 s/mm2），每個非零b 值有30 個擴散梯度方向，參數(shù)為：TR 5 500 ms，TE 83.6ms，F(xiàn)OV 220 mm×220 mm，層厚4 mm，掃描時間6 min 3 s。3D T1WI mprage 增強掃描參數(shù)：TR 1 880 ms，TE 2.62 ms，層厚1 mm，F(xiàn)OV 256 mm×256 ms。以2 mL/s 的速度注射造影劑（0.1 mmol/kg體質(zhì)量的Gd-DTPA，Magnevist，Schering，Berlin，Germany），然后以相同的注射速度注射20 mL 的9 g/L生理鹽水沖洗。

1.3 圖像分析

圖像觀察及數(shù)據(jù)分析由一名神經(jīng)影像診斷的高年資主治醫(yī)師在未知病理學結果的前提下共同完成。將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成nifti 格式，并對擴散數(shù)據(jù)進行渦流校正。使用NODDI 的MATLAB 工具箱（http：//www.nitrc.org/projects/noddi_toolbox）導出相應的NODDI 圖像，包括icvf 和odi。采用b=0 和1 000 s/mm2的擴散加權圖像進行DTI 擬合，三個b 值（0，1 000 和2 000）的擴散成像進行DKI 擬合，并使用DKE 軟件（http：//www.nitrc.org/projects/dke，version 2.5.1）計算得到DKI 參數(shù)圖（MK、Kr、Ka）和DTI 參數(shù)圖（MD、FA）。全部的NODDI、DTI 和DKI各參數(shù)圖通過基于體素的非線性配準方法與FLAIR 圖像和增強T1WI 圖像進行配準。最后使用Image J（Version 1.46r，NIH，USA）進行ROI 的勾畫。根據(jù)FLAIR 和T1WI 增強圖像，在腫瘤的最大層面及其鄰近的層面分別放置3 個ROI 于腫瘤實質(zhì)區(qū)域，仔細避開大血管、腦膜、壞死囊變及出血區(qū)。并分別記錄ficvf、odi、MK、Kr、Ka、MD 和FA 這7個定量參數(shù)值詳見（圖1）。

1.4 組織病理學檢查

根據(jù)2016 版WHO 中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤的分級標準，將腫瘤分為Ⅱ，Ⅲ和Ⅳ級。其中WHO Ⅱ級和Ⅲ級劃分為低級別膠質(zhì)瘤，WHO Ⅳ級劃分為高級別膠質(zhì)瘤。采用免疫組織化學檢查方法檢測IDH-1的突變狀態(tài)。判定標準為細胞質(zhì)和（或）細胞核呈棕黃色至深棕黃色，且明顯高于背景則為IDH-1陽性細胞。

1.5 統(tǒng)計學方法

采用IBM SPSS Statistics 25 軟件進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學分析。首先分別使用S-W 檢驗和Levene 檢驗對各定量參數(shù)進行正態(tài)性檢驗和方差齊性檢驗。正態(tài)分布的資料用±s表示，非正態(tài)分布的資料用M（P25～P75）表示。采用獨立樣本t檢驗（滿足正態(tài)分布且方差齊）或Mann-Whitney 秩和檢驗（非正態(tài)分布或方差不齊）比較高級別組與低級別組、IDH-1突變組和IDH-1野生組各擴散定量參數(shù)的差異。對于差異有統(tǒng)計學意義的定量參數(shù)，繪制受試者工作特征（ROC）曲線評價各定量參數(shù)對于診斷膠質(zhì)瘤高低級別、IDH-1基因突變的效能，得到相應的敏感度，特異度。

2 結果

2.1 臨床資料

低級別腦膠質(zhì)瘤組的年齡為（40.61±11.51）歲；高級別腦膠質(zhì)瘤組年齡為（50.46±13.05）歲，其差異具有統(tǒng)計學意義。IDH-1陽性組與野生組年齡差異無統(tǒng)計學意義。納入病人的臨床資料詳見表1。

2.2 DTI、DKI 和NODDI 各定量參數(shù)對腦膠質(zhì)瘤分級的診斷效能

單因素比較分析發(fā)現(xiàn)，高級別腦膠質(zhì)瘤NOD?DI 和DKI 模型的各定量參數(shù)（ficvf，odi，MK，Ka，Kr）和DTI 的FA 定量參數(shù)顯著高于低級別腦膠質(zhì)瘤并具有統(tǒng)計學差異，DTI 模型的MD 值顯著低于低級別腦膠質(zhì)瘤，且其差異均具有統(tǒng)計學意義（P<0.01；表2）。

對于差異有統(tǒng)計學意義的定量參數(shù)繪制受試者工作特征（ROC）曲線，結果顯示DKI 模型的定量參數(shù)MK 對于鑒別高低級別腦膠質(zhì)瘤的ROC 曲線下面積最大，為0.835（95% CI：0.731，0.939；P<0.01），相應的敏感度和特異度分別為0.893，0.737，截斷閾值為0.596（圖2，表3）。

進一步的Logistic 回歸分析，得到的回歸模型中僅包含年齡和DKI 擴散模型的MK 參數(shù)，該模型的曲線下面積為87.6%（95% CI：79.3%，96.1%）。年齡和MK參數(shù)的比值比（OR）分別為1.10［OR 95%CI：（1.03，1.17）］和2.79［OR 95%CI：（1.61，4.80）］。

圖1 ROI放置舉例Fig.1 An example of ROI placement

2.3 DTI、DKI 和NODDI 各定量參數(shù)對腦膠質(zhì)瘤IDH-1基因狀態(tài)的診斷效能

單因素比較發(fā)現(xiàn)，IDH-1突變型腦膠質(zhì)瘤NODDI 和DKI 各參數(shù)（ficvf，odi，MK，Ka，Kr）和DTI的定量參數(shù)FA 均小于IDH-1野生型腦膠質(zhì)瘤；IDH-1突變型腦膠質(zhì)瘤DTI 的定量參數(shù)MD 高于野生型。其中MK、Ka、Kr、FA 和MD 在兩組間的差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05），ficvf 和odi 在兩組間的差異無統(tǒng)計學意義（表2）。

對于差異有統(tǒng)計學意義的定量參數(shù)繪制受試者工作特征（ROC）曲線，結果顯示DKI 模型的定量參數(shù)Ka對于鑒別IDH 突變型與IDH 野生型膠質(zhì)瘤的ROC曲線下面積最大，靈敏度最高，分別為0.73，0.83，相應的特異度為0.71，截斷閾值為0.57（圖3，表3）。

進一步的Logistic 回歸分析，得到的回歸模型中僅包含DKI模型參數(shù)Kr（P<0.01），該模型的ROC曲線下面積為0.72（95%CI：0.59，0.85）。Kr參數(shù)的比值比（OR）為0.64［OR 95%CI：（0.46，0.89）］。

3 討論

磁共振擴散成像是唯一可以觀察生物組織內(nèi)水分子運動及細胞膜完整性的一項磁共振技術。自擴散加權成像運用于臨床30年以來，DWI和DTI都得到了廣泛的應用。它們認為水分子在生物體內(nèi)的擴散成高斯分布［13-14］，即生物組織水分子以自由，非受限的方式進行擴散運動［15］，在給定的時間內(nèi)水分子的位移與時間的均方根成正比，是一種線性相關關系，但在生物組織復雜的結構中，會因細胞膜及細胞器導致水分子的運動受限或受阻，導致在生物組織中水分子成非高斯運動狀態(tài)［13-14］，因此，DTI 無法描述真實場景下水分子在腦組織結構中的擴散行為，DKI 技術應運而生，它是DTI 模型的延伸，以水分子的非高斯擴散為依據(jù)［16］，可描述生物組織內(nèi)水分子擴散運動時偏離高斯分布的程度，從而量化水分子擴散受限的程度和擴散的不均質(zhì)性［17］。然而，DKI 也有局限性，它沒有考慮的水分子運動的內(nèi)在生物物理模式，比如軸突的膜電位增高或軸突密度下降等。為反應更復雜的水分子在生物組織內(nèi)的擴散模式，2012 年有學者發(fā)明了NODDI 模型，它能區(qū)分3 種微結構環(huán)境的組織結構［18］。NODDI 將生物組織內(nèi)水分子的運動分成3個部分，神經(jīng)突內(nèi)，神經(jīng)突外，腦脊液，這3部分相加等于1，它能推斷且量化神經(jīng)突的直徑、密度和方向分布（軸突和樹突）。因此NODDI 可用來描述腦灰質(zhì)和白質(zhì)的微觀結構，反映皮質(zhì)區(qū)及灰質(zhì)核團的復雜性［19］?？偠灾?，DTI 反映水分子運動的方向性，DKI 反映水分子運動的不均質(zhì)性，而NODDI則反映了水分子在微結構中的受限或受阻模式，從而反映微結構的復雜性。3 種擴散成像的基本依據(jù)相似，但其計算方法各有所不同，本研究通過計算多個不同擴散模型的定量參數(shù)，對腫瘤區(qū)域水分子的擴散程度和方向進行定量評估，在腦膠質(zhì)瘤的術前診斷，WHO 分級，及預測IDH-1突變等方面有重要臨床意義。本研究通過對比分析高級別腦膠質(zhì)瘤和低級別腦膠質(zhì)瘤、IDH-1突變型腦膠質(zhì)瘤和IDH-1野生型腦膠質(zhì)瘤不同擴散模型各定量參數(shù)，發(fā)現(xiàn)擴散模型DKI 的定量參數(shù)MK 對鑒別高低級別膠質(zhì)瘤價值最大，ROC 曲線下面積為0.84，截斷閾值為0.60，該結果與Tan［20］、Zhang［21］及Jiang［22］等的結果類似，均表示定量參數(shù)MK 對鑒別高低級別膠質(zhì)瘤最優(yōu)。我們的研究中，定量參數(shù)Ka 對預測IDH基因狀態(tài)診斷性能最佳，ROC曲線下面積為0.73，截斷閾值為0.57，而在Tan 等［20］的研究中則發(fā)現(xiàn)MK 和Kr參數(shù)對IDH 基因狀態(tài)的診斷性能更高，可能還需要更多的研究及更大樣本量的研究進一步分析證實。

表1 納入患者的主要臨床信息Table 1 The clinical information of included patients

圖2 NODDI、DKI和DTI各定量參數(shù)鑒別高、低級別膠質(zhì)瘤腫瘤實性區(qū)域的ROC曲線Fig.2 ROC curves of NODDI，DKI and DTI metrics for identifying high grade gliomas and low grade gliomas

圖3 DKI和DTI各定量參數(shù)預測IDH-1基因突變狀態(tài)的ROC曲線Fig.3 ROC curves of DKI and DTI metrics for identify?ing IDH-1 mutation status

表2 不同擴散模型各定量參數(shù)對高、低級別膠質(zhì)瘤和不同IDH-1基因狀態(tài)的比較Table 2 Comparison of quantitative parameters of different diffusion models for identifying glioma grade and IDH-1 mutation status

表3 不同擴散模型對鑒別高低級別腦膠質(zhì)瘤的診斷價值Table 3 The diagnostic values of different diffusion models for identifying high and low grade gliomas

本研究結果顯示，DKI 對高、低級別腦膠質(zhì)瘤的診斷效能較DTI 和NODDI 更優(yōu)。這與Van Cau?ter［23］和Jiang［22］等人的報道相一致。與低級別腦膠質(zhì)瘤相比，高級別腦膠質(zhì)瘤通常具有更高程度的核多形性、細胞增殖和微血管密度，可以通過阻礙和限制而影響水分子的運動。且高級別腦膠質(zhì)瘤腫瘤組織內(nèi)細胞異型性較低級別膠質(zhì)瘤更明顯，細胞密度和血管增生更豐富，水分子擴散受限也更為的明顯［24］，因此，在高級別膠質(zhì)瘤中MD 值更低，反映了更高的細胞密度，水分子受限或受阻也更明顯。DKI 模型的各定量峰度參數(shù)（MK，Ka，Kr）能夠反映膠質(zhì)瘤腫瘤細胞的復雜程度［10，25］，由于高級別膠質(zhì)瘤的異質(zhì)性更明顯，因此高級別膠質(zhì)瘤的組織結構更復雜，其各峰度參數(shù)（MK，Ka，Kr）顯著高于低級別腦膠質(zhì)瘤。NODDI（ficvf，odi）參數(shù)在高級別膠質(zhì)瘤明顯高于低級別膠質(zhì)瘤，可以解釋為腫瘤環(huán)境中水分子各個方向受限效應的增加，但NODDI 在腫瘤中應用較少，有待進一步研究。

有 部分DTI［26］和DKI［27］預 測IDH-1基因狀態(tài)的研究發(fā)現(xiàn)，IDH-1突變的腦膠質(zhì)瘤具有更低的FA 值和MK 值。在我們的研究中，NODDI 對預測IDH-1基因狀態(tài)性能不佳，暫未出現(xiàn)有統(tǒng)計學差異的結果，可能需要更大樣本量的研究來進一步證實。但IDH-1突變型腦膠質(zhì)瘤和IDH-1野生型腦膠質(zhì)瘤的DKI 和DTI 各定量參數(shù)差異均具有統(tǒng)計學意義，其中DKI 模型的定量參數(shù)Ka 對鑒別IDH-1基因狀態(tài)的診斷效能及敏感度均最高。這代表著IDH-1突變型腦膠質(zhì)瘤更均勻的細胞結構和更低的細胞密度，水分子擴散受限程度也更低［10，28］。

本研究也存在一定的局限性：首先，我們的結果中，NODDI對IDH-1基因狀態(tài)的預測意義暫未體現(xiàn)出來，也許更大樣本量的研究可以體現(xiàn)其診斷意義；其次，膠質(zhì)瘤是異質(zhì)性腫瘤，ROI 的勾畫未能對腫瘤的異質(zhì)性進行評價。

綜上所述，本研究對比分析目前三個主流的擴散模型的擴散加權成像對腦膠質(zhì)瘤術前評估的價值，發(fā)現(xiàn)3 種不同擴散模型的擴散加權成像均可以用于預測腦膠質(zhì)瘤級別，其中DKI 的診斷價值最優(yōu)；而對于IDH-1突變狀態(tài)的預測，DKI優(yōu)于DTI表現(xiàn)出較高的診斷價值，而NODDI 對于預測IDH-1的突變狀態(tài)價值有限。因此，相對于DTI 和NOD?DI，DKI 更擬合腫瘤生長的微環(huán)境，推薦用于術前評估膠質(zhì)瘤級別和IDH-1突變狀態(tài)的研究。