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    基于PI-RADS V2.1 評分構(gòu)建諾莫圖預(yù)測PSA“灰區(qū)”前列腺癌的價(jià)值研究

    2022-03-10 08:17:30張晶李隴超折霞張瀝
    影像診斷與介入放射學(xué) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:灰區(qū)前列腺癌前列腺

    張晶 李隴超 折霞 張瀝

    前列腺癌是歐美國家男性最常見的惡性腫瘤[1]。在我國發(fā)病率位于男性惡性腫瘤第六位,但呈快速增長趨勢,尤其是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)[2,3]。在臨床實(shí)踐中,前列腺特異性抗原(prostate-specific antigen,PSA)是篩查前列腺癌的主要指標(biāo),但當(dāng)PSA 處于4~10 ng/ml 之間,也就是所謂的“灰區(qū)”時(shí),直接穿刺陽性率僅約18%~25%,約75%~82%的患者接受了不必要的穿刺,且穿刺為有創(chuàng)檢查,可引起如出血、感染、尿潴留等并發(fā)癥[4,5]。因此,如何無創(chuàng)地檢出PSA 處于“灰區(qū)”的前列腺癌,避免過度穿刺活檢,對前列腺癌的早期診斷具有重要意義。

    基于多參數(shù)MRI 的前列腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)版本2.1(ProstateImagingReportingandDataSystem,Version 2.1,PI-RADS V2.1)對前列腺癌的早期診斷和分期具有較大價(jià)值[6],但鮮有研究針對PSA“灰區(qū)”前列腺癌診斷準(zhǔn)確性的報(bào)道[7,8]。此外,目前缺乏適合于我國男性的PSA“灰區(qū)”前列腺癌診斷預(yù)測模型,因此本研究的目的是基于PI-RADS V2.1 評分聯(lián)合其他常見的臨床指標(biāo)如總PSA(total PSA,tPSA)、PSA 密度(PSA density,PSAD)、游 離/總PSA(free/total PSA,f/tPSA)、年齡、體積等建立預(yù)測PSA“灰區(qū)”前列腺癌的諾莫圖模型,指導(dǎo)臨床進(jìn)一步選擇合適的患者進(jìn)行穿刺檢查。

    資料與方法

    1.研究對象

    回顧性分析陜西省人民醫(yī)院2016 年10 月~2021 年10 月之間行多參數(shù)MRI 檢查,臨床懷疑為前列腺癌的患者,共計(jì)873 例,本次研究的納入標(biāo)準(zhǔn):(1)血清PSA 水平4~10 ng/ml;(2)前列腺穿刺活檢術(shù)前行多參數(shù)MRI 檢查;(3)臨床資料完整。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)3 個(gè)月內(nèi)使用5-α 還原酶抑制劑藥物史或內(nèi)分泌治療的患者;(2)曾接受過前列腺相關(guān)手術(shù)治療的患者。

    2.臨床指標(biāo)

    本次研究納入的臨床指標(biāo)主要包括tPSA 值、fPSA 值、f/tPSA 值、年齡、PI-RADS V2.1 評分、直腸指診(digital rectal examination,DRE)、前列腺體積:最大前后徑(cm)×最大左右徑(cm)×最大上下徑(cm)×0.52(單位為ml)、PSAD=tPSA/體積(單位為ng/ml2)、體質(zhì)指數(shù)(BMI)=體重(kg)/身高2(m),(單位為kg/m2)。

    3.掃描方案

    所有患者在前列腺穿刺前兩周內(nèi)行多參數(shù)MRI 檢查,145 例患者采用Philips Ingenia 3.0 T MRI 掃描,59 例采用Philips Ingenia 3.0 T CX MRI設(shè)備掃描,掃描序列包括T2加權(quán)序列(T2-weighted imaging,T2WI)、擴(kuò) 散 加 權(quán) 成 像(diffusion-weighted imaging,DWI)序列,其中b 值包括0、1000、2000s/mm2,圖像后處理軟件自動(dòng)重組表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)圖;動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描(dynamic contrast-enhanced,DCE)序列使用高壓注射器經(jīng)肘靜脈注對比劑(釓布醇或釓噴酸葡胺)0.1 mmol/kg體質(zhì)量,流率2.5 ml/s,采用18 期動(dòng)態(tài)掃描。掃描參數(shù)按照PI-RADS 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定。

    4.圖像分析

    由兩名對PI-RADS 評分系統(tǒng)有豐富經(jīng)驗(yàn)的影像科醫(yī)生按照2019 年P(guān)I-RADS V2.1 版本5 分制評分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行共同閱片,如遇分歧時(shí)通過討論解決,最終達(dá)成一致結(jié)果。對于移行帶病變,以T2WI 為主導(dǎo)序列,DWI 為次要序列;對于外周帶病變,以DWI 為主導(dǎo)序列,DCE 為次要序列。當(dāng)前列腺存在多個(gè)病變時(shí),記錄最高評分。

    5.病理標(biāo)準(zhǔn)

    由1 名具有豐富穿刺經(jīng)驗(yàn)的泌尿外科副主任醫(yī)師行經(jīng)直腸超聲引導(dǎo)的12 針系統(tǒng)性穿刺(視具體情況,可在異常部位加穿1~2 針)。符合手術(shù)指征的患者行前列腺根治性切除術(shù),兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的泌尿生殖系統(tǒng)病理醫(yī)生記錄病變的位置和Gleason 評分。

    6.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

    采用R 4.1.2 軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。計(jì)量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示,兩組間比較采用t 檢驗(yàn);計(jì)數(shù)資料采用率或百分比表示,組間比較采用卡方檢驗(yàn)。使用二分類Logistic 回歸分析確定預(yù)測“灰區(qū)”前列腺癌的獨(dú)立指標(biāo),應(yīng)用R 軟件建立諾莫圖模型,采用Bootstrap 自抽樣方法對該模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證,通過一致性指數(shù)(C 指數(shù))和校準(zhǔn)曲線評價(jià)該模型的預(yù)測準(zhǔn)確度和一致率。諾莫圖模型的診斷效能通過繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線并計(jì)算曲線下面積(area under curve,AUC)評估,并比較諾莫圖模型與其他獨(dú)立預(yù)測因素的診斷效能。應(yīng)用Delong檢驗(yàn)評價(jià)以上指標(biāo)AUC 值是否存在差異,以P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    結(jié)果

    1.一般資料

    本研究最終納入204 例患者,其中前列腺癌72 例,良性病變132 例。所有前列腺癌患者中,35例Gleason 評分為3+3 分,37 例Gleason 評分為3+4 分及以上。與良性病變組的患者相比,前列腺癌組的患者具有以下特征:年齡更大(P=0.004),tPSA 值更高(P=0.006),PSAD 值更高(P<0.001),前列腺體積更?。≒<0.001),PI-RADS V2.1 得分越高(P<0.001)(表1)。

    表1 204 例患者臨床指標(biāo)的單因素分析

    2.多因素Logistic 回歸

    應(yīng)用Logistic 回歸法確定獨(dú)立預(yù)測指標(biāo)(P<0.05),結(jié)果顯示PSAD、體積、PI-RADS V2.1、年齡和tPSA 是獨(dú)立預(yù)測因素。而fPSA、f/tPSA、DRE 和BMI 參數(shù)的差異不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,被除外。表2示PI-RADS V2.1 評分和臨床指標(biāo)多因素Logistic回歸分析,PI-RADS V2.1 評分的OR 值最大。

    表2 各指標(biāo)的多因素Logistic 回歸分析結(jié)果

    3.建立諾莫圖預(yù)測模型與舉例說明

    根據(jù)多因素Logistic 回歸分析確定的獨(dú)立預(yù)測指標(biāo),應(yīng)用R 軟件建立預(yù)測“灰區(qū)”前列腺癌風(fēng)險(xiǎn)的諾莫圖模型,納入5 項(xiàng)臨床變量(PSAD、體積、PI-RADS V2.1、年齡、tPSA)如圖1 所示。

    圖1 預(yù)測PSA“灰區(qū)”前列腺癌諾莫圖模型

    經(jīng)過Bootstrap 自抽樣方法重復(fù)抽樣100 次后進(jìn)行模型的內(nèi)部驗(yàn)證,該諾莫圖模型的C 指數(shù)為0.896,具有良好的預(yù)測準(zhǔn)確度。校準(zhǔn)曲線顯示諾莫圖模型對預(yù)測“灰區(qū)”前列腺癌的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)具有良好的一致性和穩(wěn)定性(圖2)。

    諾莫圖跟據(jù)圖中線段可得出各預(yù)測變量所對應(yīng)的分值,各項(xiàng)分值相加后記為總分,總分對應(yīng)的預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)值,即病理結(jié)果為前列腺癌的概率。舉例:病例1(圖3):88 歲患者,PSA 9.48 ng/ml,前列腺體積44.43 ml,PSAD 0.21,PI-RADS V2.1 評分3 分,則其對應(yīng)的積分分別為28、8、10、25、60,總分131,對應(yīng)的病理結(jié)果為前列腺癌的概率為75%。病例2(圖4):69 歲患者,PSA 4.48 ng/ml,前列腺體積37.342 ml,PSAD 0.12,PI-RADS V2.1 評分3分,則其對應(yīng)的積分分別為13、1、11、12、60,總分97 分,預(yù)測結(jié)果為前列腺癌的概率為27%。病例3(圖5):65 歲患者,PSA 5.1 ng/ml,前列腺體積41.44 ml,PSAD 0.12,PI-RADS V2.1 評分3 分,則對應(yīng)的積分分別為11、1、11、12、60,總分95 分,預(yù)測結(jié)果為前列腺癌的概率為25%。病例4(圖6):81 歲患者,PSA 9.32 ng/ml,前列腺體積52.45 ml,PSAD 0.18,PI-RADS V2.1 評分4 分,則其對應(yīng)的積分分別為23、8、9、22、76,總分138,對應(yīng)的病理結(jié)果為前列腺癌的概率為85%。

    圖2 諾莫圖模型校準(zhǔn)曲線

    圖3 男,88 歲,前列腺癌(Gleason 評分3+3=6 分)。a)T2WI 軸位,右側(cè)體部移行帶邊界不清低信號灶;b)DWI 軸位,右側(cè)移行帶病灶呈等信號,內(nèi)見點(diǎn)狀高信號;c)ADC 圖病灶呈稍低信號。PI-RADS V2.1 評分為3 分 圖4 男,69 歲,前列腺慢性炎癥。a)DWI 軸位,左側(cè)外周帶局灶性高信號;b)ADC 圖病變呈等信號;c)T1 增強(qiáng)掃描第2 期軸位示病變均勻輕度強(qiáng)化。PI-RADS V2.1 評分為3 分 圖5 男,65 歲,前列腺增生。a)T2WI 軸位,右側(cè)移行帶斑片狀稍低信號;b)DWI 軸位,病變呈局灶性高信號;c)ADC 圖,病變呈稍低信號。PI-RADS V2.1評分為3 分 圖6 男,81 歲,前列腺癌(Gleason 評分3+4=7 分)。a)DWI 軸位,右側(cè)外周帶斑片狀高信號;b)ADC 圖病變呈稍低信號;c)T1 增強(qiáng)掃描第2 期軸位示病變不均勻輕度強(qiáng)化。PI-RADS V2.1 評分為4 分

    4.評估PSA“灰區(qū)”前列腺癌的預(yù)測效能

    對諾莫圖模型和各獨(dú)立臨床指標(biāo)進(jìn)行ROC曲線分析,研究結(jié)果顯示諾莫圖模型AUC 值最高,其他臨床獨(dú)立指標(biāo)中,PI-RADS V2.1 評分(AUC 值=0.854)比 年 齡、PSAD、體 積、tPSA,AUC值更高(表3、圖7)。

    圖7 諾莫圖模型及各臨床指標(biāo)預(yù)測PSA “灰區(qū)” 前列腺癌的ROC 曲線

    表3 諾莫圖模型及各臨床指標(biāo)預(yù)測PSA“灰區(qū)”前列腺癌的診斷效能

    討 論

    1.PSA 和PI-RADS V2.1 診斷“灰區(qū)”前 列腺癌的特點(diǎn)和不足

    血清PSA 是目前篩查前列腺癌的重要手段,國內(nèi)外指南均認(rèn)為PSA 大于4 ng/ml 為指標(biāo)異常[9,10]。然而,PSA 值受多種因素的影響,包括前列腺按摩、良性前列腺增生、結(jié)石、前列腺炎、尿潴留或留置導(dǎo)尿等[11,12]。此外,前列腺體積、BMI 等也是影響PSA 的主要因素,因此單純靠PSA 一項(xiàng)指標(biāo)難以滿足對前列腺癌的早期篩査及評估,尤其對于PSA 處“灰區(qū)”的患者來說誤診率較高[13,14]。

    2019 年P(guān)I-RADS V2.1 發(fā)布,細(xì)化了評分指標(biāo),旨在提高閱片者一致性和移行帶前列腺癌的診斷準(zhǔn)確性,但當(dāng)評分為3 分時(shí)仍不確定是否需進(jìn)行穿刺活檢。同時(shí),PI-RADS 評分主觀性強(qiáng),與閱片者的經(jīng)驗(yàn)有很大關(guān)系,因此單純依靠PI-RADS診斷“灰區(qū)”前列腺癌仍有一定局限性[15]。

    2.諾莫圖診斷“灰區(qū)”前列腺癌的優(yōu)勢

    近年來,國內(nèi)外已有多個(gè)聯(lián)合PSA 的諾莫圖模型被用于預(yù)測前列腺癌[16-20]。與其他預(yù)測方法相比,諾莫圖的優(yōu)勢是將多個(gè)預(yù)測指標(biāo)進(jìn)行整合,然后采用帶有刻度的線段,按照一定的比例繪制在同一平面上,從而用以表達(dá)預(yù)測模型中各個(gè)變量之間的相互關(guān)系,簡單易懂,能夠針對每位患者提供個(gè)體化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。孫嘉樂等[16]報(bào)道基于PIRADS V2.1 評分系統(tǒng)聯(lián)合臨床指標(biāo)構(gòu)建列線圖模型,可以為PSA 小于10 ng/ml 且首次接受前列腺穿刺患者了解患病風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測前列腺癌的AUC 值為0.876。Tang 等[17]基 于4 個(gè) 獨(dú) 立 臨 床 指 標(biāo)(年齡、PSA、體積、DRE)建立預(yù)測前列腺癌風(fēng)險(xiǎn)的諾莫圖模型,其診斷AUC 為0.848。Huang 等[18]基于6 個(gè)獨(dú)立臨床指標(biāo)(年齡、PSA、體積、f/tPSA、前列腺超聲結(jié)果及DRE)建立的預(yù)測前列腺癌風(fēng)險(xiǎn)的諾莫圖模型,其AUC 為0.853。楊志明等[19]構(gòu)建的Logistic 多因素回歸分析模型預(yù)測PSA“灰區(qū)”前列腺癌,其AUC 可達(dá)0.918。南力賓等[20]報(bào)道前列腺癌列線圖預(yù)測模型對前列腺癌具有較高的預(yù)測價(jià)值,預(yù)測模型AUC 為0.810。

    本研究是根據(jù)5 個(gè)獨(dú)立預(yù)測指標(biāo)建立相應(yīng)的諾莫圖模型來預(yù)測“灰區(qū)”前列腺癌的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)單因素和多因素Logistic 回歸分析發(fā)現(xiàn)年齡、體積、PSA、PSAD 和PI-RADS V2.1 評分是前列腺癌發(fā)生的危險(xiǎn)因素,這與上述既往研究結(jié)果類似[18,19]?;谏鲜? 個(gè)臨床變量構(gòu)建諾莫圖預(yù)測模型結(jié)果顯示,AUC 為0.896,敏感度和特異度分別為91.7%和73.5%,模型診斷效能與其他研究相仿,顯著高于單獨(dú)應(yīng)用PI-RADS 評分與其他臨床變量。該結(jié)果提示聯(lián)合應(yīng)用PI-RADS V2.1 評分、年齡、體積及血清學(xué)檢查明顯優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用PI-RADS V2.1評分,聯(lián)合模型將明顯提升“灰區(qū)”前列腺癌的預(yù)測精度與效能。

    然而,與上述研究不同之處在于,本研究只針對“灰區(qū)”前列腺癌,且模型納入了最新版的PIRADS V2.1 評分。此外,本研究諾莫圖模型納入的均為常見臨床變量,在不增加額外醫(yī)療費(fèi)用的前提下可進(jìn)一步提高PSA “灰區(qū)” 前列腺癌的準(zhǔn)確性,減少不必要的穿刺活檢。

    本研究結(jié)果亦發(fā)現(xiàn)基于多參數(shù)MRI 的最新版本的PI-RADS V2.1 評分系統(tǒng),其預(yù)測前列腺癌的AUC 值高達(dá)0.854,診斷效能與先前研究[21]類似,顯著高于體積、年齡、PSA、PSAD。但僅使用PIRADS V2.1 評分3 分為診斷閾值時(shí),敏感度為77.8%,可導(dǎo)致約22.2%的“灰區(qū)”前列腺癌漏診。因此,將PI-RADS V2.1 評分作為納入模型的臨床變量之一比單獨(dú)考慮更合理。

    3.本研究的局限性及未來的研究方向

    局限性:(1)屬于回顧性研究,納入樣本可能存在選擇偏倚;并且納入的樣本數(shù)量較小,因此可能存在抽樣誤差。(2)研究為單中心研究,需進(jìn)一步行多中心聯(lián)合研究對數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。(3)本次研究僅對該模型進(jìn)行了內(nèi)部驗(yàn)證,后續(xù)研究需要進(jìn)行外部驗(yàn)證來確認(rèn)本模型的有效性。

    綜上所述,基于PI-RADS V2.1 聯(lián)合臨床指標(biāo)建立的個(gè)體化諾莫圖預(yù)測模型,可用于預(yù)測血清PSA 處于“灰區(qū)”的前列腺癌,有助于早期識別和篩查前列腺癌患者并提供個(gè)體化的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算以減少不必要的穿刺活檢。諾莫圖模型與PSAD、PSA、PI-RADS V2.1 評分、年齡、體積相比,對于預(yù)測“灰區(qū)”前列腺癌價(jià)值更高。

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