基于多參數(shù)MRI 生境成像對膠質(zhì)母細(xì)胞瘤評估的研究進(jìn)展

劉嘉晨 吳昊 方靖琴 張偉國 *

膠質(zhì)母細(xì)胞瘤（glioblastoma，GB）是中樞神經(jīng)系統(tǒng)中最常見且侵襲性最強(qiáng)的原發(fā)性惡性腫瘤[1]。盡管治療技術(shù)不斷進(jìn)步，其預(yù)后仍然較差，接受標(biāo)準(zhǔn)化治療的病人平均生存期并無明顯延長[2]。研究發(fā)現(xiàn)GB 之間及腫瘤內(nèi)部均存在顯著的異質(zhì)性和獨(dú)特的微環(huán)境差異，而這些差異與疾病治療、進(jìn)展及復(fù)發(fā)密切相關(guān)[3-4]。生境成像是基于組織病理學(xué)及分子生物學(xué)的差異，將具有不同影像特征的區(qū)域分割為多個(gè)異質(zhì)性相同或相似亞區(qū)域的圖像處理技術(shù)[5]。該技術(shù)可以無創(chuàng)評價(jià)腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性，提高術(shù)前分級診斷、分子分型及預(yù)測總體生存率等方面研究的準(zhǔn)確性，從而有助于實(shí)施腫瘤個(gè)體化精準(zhǔn)診療[6-7]。本文就生境成像技術(shù)最新研究進(jìn)展及前景進(jìn)行綜述。

1 GB 腫瘤異質(zhì)性與生境成像的概念

1.1 GB 異質(zhì)性 GB 是一種始動機(jī)制復(fù)雜、處于動態(tài)變化的疾病。最初的腫瘤生長可能是由細(xì)胞突變或簡單地上調(diào)表達(dá)基因所引起的，隨著時(shí)間的推移，腫瘤細(xì)胞受局部血流灌注、氧氣濃度等微環(huán)境差異及病人免疫反應(yīng)等因素的共同影響產(chǎn)生了瘤內(nèi)空間異質(zhì)性，使得腫瘤從單個(gè)細(xì)胞的遺傳特性到大規(guī)模成像特性中均表現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性[8-9]。腫瘤與自然界中所有生命系統(tǒng)一樣，遵循達(dá)爾文適者生存的原則，環(huán)境選擇力和細(xì)胞適應(yīng)能力之間相互作用推動了腫瘤演進(jìn)，促進(jìn)了腫瘤生長增殖和治療抵抗的特性[10-11]。例如，GB 腫瘤細(xì)胞可以通過上調(diào)血管內(nèi)皮生長因子刺激血管生成，改變自身周圍環(huán)境以獲得營養(yǎng)[8]；反之，環(huán)境可以通過各種機(jī)制提供選擇性壓力來塑造腫瘤細(xì)胞表型，如存在于灌注不足區(qū)域的腫瘤細(xì)胞能更好地適應(yīng)低氧、低葡萄糖以及高酸性的環(huán)境[11-12]。

1.2 生境與生境成像 研究表明每個(gè)腫瘤并不是單純的同質(zhì)性個(gè)體，而是存在于獨(dú)特微環(huán)境內(nèi)多個(gè)亞區(qū)域組成的生態(tài)系統(tǒng)[13]。這些腫瘤亞克隆之間的遺傳變異使得它們之間相互競爭，并基于局部作用的環(huán)境選擇壓力驅(qū)動之下發(fā)生動態(tài)變化，表現(xiàn)為一種類似于生態(tài)系統(tǒng)中不同物種占據(jù)特定棲息地的形式[12-13]。將這些具有相同環(huán)境選擇能力和細(xì)胞進(jìn)化方式的腫瘤細(xì)胞群集合體稱為生境。

腫瘤內(nèi)部時(shí)間和空間上的異質(zhì)性可以通過反復(fù)多次穿刺活檢得以證實(shí)，但依賴于小樣本組織的病理活檢并不能夠全面地揭示腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性，并且受限于病人的依從性，甚至可能由于取樣時(shí)的操作不當(dāng)導(dǎo)致大腦部分精細(xì)功能的喪失，刺激腫瘤動力學(xué)發(fā)生改變[10]。在影像學(xué)上，基于MR 影像信號、強(qiáng)化方式的差異，不難發(fā)現(xiàn)腫瘤內(nèi)部存在顯著異質(zhì)性的區(qū)域。然而，觀察者間對醫(yī)學(xué)影像中類似于富血供區(qū)、壞死、水腫和腫瘤邊界等的描述不可避免地存在主觀差異。因此，迫切需要一種精準(zhǔn)、客觀、定量且具有空間性的成像方式表達(dá)腫瘤的異質(zhì)性。生境成像技術(shù)基于這一需求應(yīng)運(yùn)而生?；贛RI 的生境成像技術(shù)是基于病理、基因及分子特性，將MRI 技術(shù)單獨(dú)運(yùn)用或配準(zhǔn)后相互疊加聚類劃分相同或相似的生境，有利于優(yōu)化分析興趣區(qū)（ROI）。在臨床應(yīng)用上，可以根據(jù)實(shí)際需要自定義劃分腫瘤生境，實(shí)現(xiàn)更好的臨床轉(zhuǎn)化。例如，可以利用灌注成像反映血管生成程度及血管通透性，利用擴(kuò)散成像反映細(xì)胞密度，利用波譜成像反映代謝情況，利用氧增強(qiáng)成像反映缺氧情況等。多參數(shù)MRI 更有利于劃分精確的生境，反映腫瘤內(nèi)部潛在的生物學(xué)信息，實(shí)現(xiàn)個(gè)體化精準(zhǔn)診療，改善病人預(yù)后。

2 基于多參數(shù)MRI 的生境成像對GB 的評估和應(yīng)用

2.1 表征GB 病理特征及分子機(jī)制 生境成像在腫瘤環(huán)境和細(xì)胞之間提供了一個(gè)強(qiáng)大的橋梁，可反映影像中觀察到的空間差異與腫瘤內(nèi)部的病理特征、分子特征的直接相關(guān)性[11]。Verma 等[14]從腫瘤的富血供區(qū)、壞死、水腫生境中提取影像組學(xué)特征，如Laws 紋理能量特征、局部各向異性梯度方向共現(xiàn)（co-occurrence of local anisotropic gradient orientations，CoLIAGe）。Laws 紋理能量特征可捕捉腫瘤邊緣、波、波紋等紋理信息；CoLIAGe 特征可在體素水平上捕獲局部梯度張量的高階共現(xiàn)模式，反映組織微結(jié)構(gòu)的細(xì)微局部差異，即瘤內(nèi)異質(zhì)性[15]。采用Spearman 相關(guān)分析建立影像組學(xué)和組織學(xué)之間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)增強(qiáng)生境中的Laws 紋理能量特征、CoLIAGe 特征中的逆差矩描述符（inverse difference moment，IDM）分別與腫瘤細(xì)胞浸潤及血管增生、壞死增強(qiáng)交界的缺氧區(qū)域密切相關(guān)。

腫瘤內(nèi)存在多種不同的信號通路，識別核心信號轉(zhuǎn)導(dǎo)通路有利于揭示腫瘤發(fā)生的根本原因，及時(shí)實(shí)施個(gè)體化治療。Dextraze 等[16]分別在 T1WI、T2WI、FLAIR、T1WI 增強(qiáng)掃描序列影像上采用K 均值聚類算法將腫瘤體素聚類分成高、低強(qiáng)度組，通過不同排列組合方式，共獲得24個(gè)空間生境。在此基礎(chǔ)上結(jié)合臨床特征，選出與總體生存率關(guān)系較密切的空間生境，將此定義為相關(guān)生境（即第2、7、10 號空間生境）。相關(guān)生境與腫瘤異質(zhì)性區(qū)域相對應(yīng)，得到相關(guān)性最強(qiáng)的信號轉(zhuǎn)導(dǎo)途徑。例如，10 號生境與STAT-1和自然殺傷細(xì)胞的活性呈正相關(guān)，與電壓門控鈣通道活性呈負(fù)相關(guān)，后者與GB 水腫機(jī)制相關(guān)，而該相關(guān)生境恰好也對應(yīng)著腫瘤水腫區(qū)域。結(jié)合影像組學(xué)也可以發(fā)現(xiàn)生境中提取的特征與細(xì)胞分化、細(xì)胞黏附與血管生成信號通路密切相關(guān)，而這些機(jī)制正是GB 血管異質(zhì)性形成的關(guān)鍵因素[17]。

2.2 對GB 病人預(yù)后評估 GB 是一種高度血管生成的惡性腫瘤，血管生成的異質(zhì)性會對腫瘤細(xì)胞代謝產(chǎn)生相應(yīng)的影響，由于細(xì)胞對抗血管生成治療的反應(yīng)不同，因此預(yù)后不同。腫瘤中不同血流變化的區(qū)域在影像學(xué)上表現(xiàn)為不同的信號特征，利用血流動力學(xué)組織特征（hemodynamic tissue signature，HTS）劃分生境是目前對GB 預(yù)后進(jìn)行預(yù)測較為成熟的方法。Juan-Albarracin 等[7]提出采用HTS 方法將常規(guī)MRI 序列與血流參數(shù)進(jìn)行影像上的疊加聚類描述生境。首先通過獲取術(shù)前常規(guī)MR 影像將GB 劃分為增強(qiáng)區(qū)域與水腫區(qū)域；然后在此基礎(chǔ)上結(jié)合灌注參數(shù)相對腦血容量（relative cerebral blood volume， rCBV） 與相對腦血流量 （relative cerebral blood flow，rCBF）值，將上述2 個(gè)區(qū)域細(xì)分為增強(qiáng)區(qū)域高血管生境（high-angiogenic enhancing tumor habitat，HAT）、增強(qiáng)區(qū)域低血管生境（low-angiogenic enhancing tumor habitat，LAT）、腫瘤外周浸潤水腫生境（infiltrated peripheral edema habitat， IPE）及腫瘤外周血管源性水腫生境（vasogenic peripheral edema habitat，VPE）。通過 Cox 比例風(fēng)險(xiǎn)分析發(fā)現(xiàn) HAT、LAT 及IPE 生境中的rCBV 值與GB 病人預(yù)后密切相關(guān)，較低的rCBV 值意味著更長的生存時(shí)間；Kaplan-Meier 生存分析結(jié)果顯示，按rCBVmax或rCBFmax中位數(shù)劃分的人群在LAT 與HAT 的生存期存在顯著差異?？紤]到在不同的區(qū)域，不同人種罹患疾病的概率不同，單中心樣本不能夠代表一種疾病的特異性，隨后進(jìn)行了多中心實(shí)驗(yàn)，但預(yù)后也沒有明顯差異[18]。Fuster-Garcia 等[19]使用臨床和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量建立預(yù)后模型（模型1），在此基礎(chǔ)上分別添加整個(gè)增強(qiáng)區(qū)域的灌注參數(shù)信息和HTS 方法得到的生境灌注參數(shù)信息建立模型2 與模型3，上述模型之間比較了預(yù)測總體生存率與真實(shí)總體生存率的差異。研究結(jié)果表明，加入生境信息的模型3 相比其他2 個(gè)模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測預(yù)后，顯著地提升傳統(tǒng)預(yù)后模型的預(yù)測能力。

Zhou 等[20]首先根據(jù)中位生存時(shí)間將GB 病人分為2 個(gè)生存組，通過空間映射將序列兩兩配準(zhǔn)疊加，選擇具有信號相關(guān)性的生境進(jìn)行研究，例如高細(xì)胞密度高灌注生境、低細(xì)胞密度低灌注生境，驗(yàn)證了空間特征生境對生存組的區(qū)分能力，尤其是水腫區(qū)域具有最理想的區(qū)分能力。然而，其中信號不相關(guān)的區(qū)域也值得關(guān)注，如T1WI 增強(qiáng)掃描低信號與T2WI 高信號的區(qū)域重疊，這種高細(xì)胞密度的低灌注區(qū)域具有特殊的臨床意義，因?yàn)樗鼈兇碇m應(yīng)低灌注微環(huán)境條件的細(xì)胞群體，這一類不匹配區(qū)域可能是治療抵抗的原因所在[11]。

Lee 等[21]根據(jù) GB 病人總體生存時(shí)間，以 12 個(gè)月為界限，將病人分為2 種生存等級，對不同生存等級MR 影像中信號強(qiáng)度生境進(jìn)行空間點(diǎn)模式分析用于預(yù)測預(yù)后。由于MRI 信號灰度強(qiáng)度的異質(zhì)性可能代表著不同的腫瘤生境，該研究首先分析T1WI增強(qiáng)掃描和FLAIR 影像中ROI 內(nèi)的所有像素，分為低強(qiáng)度和高強(qiáng)度組，構(gòu)成高、低信號強(qiáng)度生境；然后將上述2 種序列的圖像進(jìn)行疊加重建，量化圖像為256 個(gè)灰度級；最后在ROI 上疊加二維矩陣網(wǎng)格，在每一個(gè)網(wǎng)格上得到2 個(gè)序列高低強(qiáng)度共4 個(gè)特征的質(zhì)心。于空間點(diǎn)模式特征函數(shù)中代入質(zhì)心坐標(biāo)，根據(jù)特征函數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差獲得多個(gè)空間特征。通過Kaplan-Meier 和受試者操作特征（ROC）曲線分析評價(jià)生境空間特征與病人生存期的關(guān)系，研究結(jié)果顯示來自于空間點(diǎn)模式的部分空間特征能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測GB 病人12 個(gè)月的生存狀態(tài)，準(zhǔn)確度達(dá)75%。

2.3 對GB 分型 2016 年WHO 中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類中首次引入腫瘤分子特征，結(jié)合以往的組織病理學(xué)特征對膠質(zhì)瘤進(jìn)行分型，為了解腫瘤異質(zhì)性的研究、實(shí)現(xiàn)個(gè)體化精準(zhǔn)醫(yī)療提供了新思路。Wu 等[6]將已知異檸檬酸脫氫酶（isocitrate dehydrogenase，IDH）突變狀態(tài)的高級別膠質(zhì)瘤病人分為3 組，分別為GB、WHOⅢ級和高級別膠質(zhì)瘤，HTS 方法與IDH突變狀態(tài)結(jié)合分析，結(jié)果顯示生境中的rCBV 值在以上3 組中對IDH突變型與野生型之間均有很強(qiáng)的識別能力。例如，相較于IDH野生型，IDH突變型在HAT 與LAT 中的rCBV 值都顯著降低。此外，MR生境成像還可結(jié)合轉(zhuǎn)錄表達(dá)數(shù)據(jù)將GB 分為經(jīng)典型、神經(jīng)元型、間充質(zhì)型和前神經(jīng)元型4 個(gè)亞型[22]。研究瘤周水腫區(qū)域時(shí)發(fā)現(xiàn)，IPE 生境中較高的rCBV值與GB 前神經(jīng)元亞型相關(guān)，提示該區(qū)域的血管行為與轉(zhuǎn)錄表達(dá)有相關(guān)性[23]；而在其治療過程中，前神經(jīng)元型經(jīng)放化療后可能轉(zhuǎn)變?yōu)殚g充質(zhì)型，后者侵襲性更強(qiáng)，與不良預(yù)后密切相關(guān)，采用生境成像通過分析灌注參數(shù)可以將兩者很好地區(qū)分開來[24]。

2.4 鑒別GB 進(jìn)展與假性進(jìn)展 在GB 的治療中，鑒別假性進(jìn)展與腫瘤進(jìn)展是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。部分GB 病人在接受放化療后，由于炎癥反應(yīng)與血管通透性一過性升高，表現(xiàn)出與疾病進(jìn)展相似的影像學(xué)表現(xiàn)，但兩者治療方案截然不同[25]。評估2 次治療間的形態(tài)學(xué)變化，常通過測量影像中增強(qiáng)病灶的最大范圍。然而，治療后的增強(qiáng)區(qū)域?qū)B 的治療評估沒有特異性，因?yàn)樗粌H反映了腫瘤誘導(dǎo)血管生成導(dǎo)致的血管通透性增加，也反映了輻射效應(yīng)、缺血等其他因素引發(fā)的血腦屏障破壞[26]。因此，有研究者[26]開發(fā)了一種新的擴(kuò)散組織學(xué)成像（diffusion histology imaging，DHI）方法，該方法結(jié)合了基于擴(kuò)散的光譜成像指標(biāo)（diffusion basis spectrum imaging，DBSI）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將具有高分辨率的組織病理學(xué)圖像進(jìn)行降維采樣，與低分辨率的DBSI 圖像相對應(yīng)，能夠準(zhǔn)確預(yù)測高細(xì)胞密度、腫瘤壞死和腫瘤浸潤生境[26]。這種DHI 劃分生境的方法有可能從本質(zhì)上為GB 進(jìn)展、假性進(jìn)展和放射性壞死鑒別診斷提供解決方案。

Ismail 等[27]認(rèn)為由于腫瘤浸潤的不規(guī)則性與侵襲性、腫瘤生長不均勻可能導(dǎo)致形態(tài)的差異，故將腫瘤分為增強(qiáng)生境、水腫生境與腫瘤整體病變生境。從每個(gè)類型生境中獲取形狀特征，包括體積、長軸、短軸及延伸率（ROI 的長軸與短軸之比）的整體病變特征，也包括曲率、銳度、形狀指數(shù)、總曲率的局部曲率度量特征。結(jié)果表明假性進(jìn)展局部明顯的炎癥反應(yīng)會導(dǎo)致更加明顯的瘤周水腫，相較于腫瘤進(jìn)展而言，假性進(jìn)展的瘤周水腫生境的形狀更趨向于拉長，延伸率較高，而腫瘤進(jìn)展的瘤周水腫生境的延伸率較低。Kim 等[28]將經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化治療后的GB 病人納入研究，利用灌注與擴(kuò)散參數(shù)進(jìn)行空間上的疊加，構(gòu)建了空間生境，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)次隨訪復(fù)查，觀察各個(gè)空間生境的動態(tài)演變及面積變化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)低灌注及高細(xì)胞密度這一空間生境與腫瘤進(jìn)展區(qū)域有較好的相關(guān)性。

3 小結(jié)與展望

影像組學(xué)可以量化傳統(tǒng)影像學(xué)中主觀描述的語義特征，可以與分子、遺傳及細(xì)胞特性相關(guān)聯(lián)，還可以客觀、可重現(xiàn)地監(jiān)測腫瘤內(nèi)的時(shí)間演變[10-11]。但是，影像組學(xué)通常將腫瘤視為一個(gè)整體，其定量特征的提取往往產(chǎn)生于整個(gè)腫瘤區(qū)域，因此影像組學(xué)并不足以表達(dá)明確的空間異質(zhì)性[29]。生境成像技術(shù)的出現(xiàn)，提供了一種識別ROI 的新思路。它可以將影像上具有不同病理生理特征的區(qū)域分割成數(shù)個(gè)異質(zhì)性相同或相似的亞區(qū)域，最理想地揭示了腫瘤內(nèi)部的空間異質(zhì)性，同時(shí)也最大程度地保證了亞區(qū)域內(nèi)部的同質(zhì)性。

生境成像是腫瘤細(xì)胞基因組與環(huán)境相互作用的空間分布和時(shí)間演變的集中體現(xiàn)。生境成像技術(shù)并不局限于多參數(shù)MRI，結(jié)合不同的影像檢查方法可進(jìn)行多維度多方位綜合評估，對腫瘤進(jìn)行實(shí)時(shí)且縱向的監(jiān)測，可對腫瘤異質(zhì)性及潛在的生物特性提供更多有價(jià)值的信息，對個(gè)體化精準(zhǔn)醫(yī)療具有重要意義。

然而，目前的生境成像技術(shù)僅能通過對成千上萬個(gè)體素進(jìn)行聚類分析，最大化提取腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性，并不能夠精確地反映腫瘤內(nèi)部分子層面的生物學(xué)信息，生境的精確度還需要更進(jìn)一步的探索與實(shí)踐。如何實(shí)現(xiàn)體素之間的逐一匹配，如何精準(zhǔn)觀察空間生境的時(shí)間演變，如何證實(shí)自定義生境的病理意義都是未來需要深入研究的問題。總之，生境成像技術(shù)在腫瘤研究領(lǐng)域仍表現(xiàn)出巨大的潛力與廣闊的研究和應(yīng)用前景。