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    基于影像學(xué)和血清學(xué)特征構(gòu)建的列線圖模型可較好預(yù)測原發(fā)性肝細(xì)胞癌的微血管浸潤

    2022-07-19 02:33:10張泳欣張水興肖學(xué)紅黃曉星唐秉航盧揚(yáng)柏
    分子影像學(xué)雜志 2022年4期
    關(guān)鍵詞:線圖影像學(xué)肝癌

    張泳欣,張水興,肖學(xué)紅,黃曉星,楊 昂,唐秉航,盧揚(yáng)柏

    中山市人民醫(yī)院1影像中心,3外科,廣東 中山 528403;2暨南大學(xué)附屬第一醫(yī)院影像中心,廣東 廣州510630

    肝細(xì)胞癌(HCC)是肝臟惡性腫瘤發(fā)病率最高的腫瘤[1-2]。2015年,中國HCC的年齡標(biāo)準(zhǔn)化5年相對生存率僅為12.1%[3],5年復(fù)發(fā)率高達(dá)70%[4]。肝癌術(shù)后復(fù)發(fā)的高危因素包括殘余病灶情況、腫瘤直徑、腫瘤數(shù)量、肝硬化程度、手術(shù)方式等[5-7]。其中微血管浸潤(MVI)代表著腫瘤的侵襲性,有學(xué)者證實了MVI是術(shù)后預(yù)后不良的獨(dú)立因素[8-9],且MVI是一個比納入米蘭標(biāo)準(zhǔn)的因素更能準(zhǔn)確地預(yù)測腫瘤復(fù)發(fā)和移植手術(shù)切除后生存率的預(yù)測因子[10-12]。

    術(shù)前預(yù)測MVI可以優(yōu)化HCC的治療決策。目前在臨床工作中,MVI的診斷仍依賴于肝癌手術(shù)切除后的病理診斷,但組織病理學(xué)診斷對術(shù)前決策的影響是有限的,繼而影響下一步的治療策略。術(shù)前準(zhǔn)確預(yù)測MVI對實現(xiàn)腫瘤精準(zhǔn)治療起到舉足輕重的作用。前人對MVI的術(shù)前評估做了很多努力[13-15]。有學(xué)者采用影像血清學(xué)指標(biāo)構(gòu)建評分模型,認(rèn)為評分≥3的患者的MVI發(fā)生率明顯高于評分<3的患者,得分≥3的患者總體生存率和無復(fù)發(fā)生存率明顯較低,但該評分系統(tǒng)不夠直觀,不利于在繁忙的臨床工作中推廣[16]。有學(xué)者認(rèn)為PIVKA-II 對早期HCC 的診斷比甲胎蛋白更有效,PIVKA-II水平>90 mAU/mL是MVI的獨(dú)立預(yù)測因子,高PIVKA-II組織表達(dá)與MVI的存在顯著相關(guān),但這仍需要多中心數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證[17]。影像組學(xué)對常規(guī)獲取的影像圖像信息進(jìn)行高通量挖掘和量化,這為癌癥表型和腫瘤微環(huán)境提供了重要的見解[18],有研究根據(jù)臨床放射學(xué)指標(biāo)及影像組學(xué)特征構(gòu)建預(yù)測模型[19-20],雖然結(jié)構(gòu)較為理想,但數(shù)據(jù)處理的過程從圖像勾畫、特征提取、篩選及構(gòu)建模型的過程復(fù)雜,而且需要通過大數(shù)據(jù)來驗證模型,各醫(yī)院并未就模型的臨床適用性達(dá)到共識。既往研究雖然效果較為理想,但其臨床適用性仍有待探討。影像學(xué)和血清學(xué)檢查作為一種快速、非侵入性獲取腫瘤信息的方法,大大降低了醫(yī)療并發(fā)癥的風(fēng)險,減輕患者的痛苦,也越來越受到重視。影像學(xué)和血清學(xué)檢查不需要組織病理,提供了一個強(qiáng)有力的工具來輔助MVI檢測,使其非常適合術(shù)前MVI評估場景。術(shù)前如何通過一個統(tǒng)一的方案準(zhǔn)確、直觀、快速地預(yù)測HCC患者的MVI,是臨床醫(yī)生和影像科醫(yī)師面臨的棘手問題,也是精準(zhǔn)治療時代秉待解決的問題。

    本研究回顧性分析肝癌患者的影像學(xué)和血清學(xué)特征,構(gòu)建基于MVI預(yù)測因子的臨床風(fēng)險列線圖評分模型,以評價術(shù)前診斷肝癌MVI的能力,實現(xiàn)HCC的精準(zhǔn)治療。

    1 資料和方法

    1.1 一般資料

    本研究回顧性分析2015年1月~2020年12月在我院接受根治性切除或肝移植的548例HCC患者的臨床資料。納入標(biāo)準(zhǔn)如下:組織病理學(xué)診斷為MVI(+)或MVI(-);無肝外轉(zhuǎn)移;肝功為Child-Pugh A或B級;無HCC治療史;根治性切除或肝移植治療。排除標(biāo)準(zhǔn)為:非原發(fā)性肝癌或合并其他腫瘤;術(shù)前曾接受抗腫瘤治療的患者;影像學(xué)上見血管癌栓;缺乏完整的臨床、實驗室或隨訪資料。最終納入315例肝癌患者,年齡53.2±11.5歲,MVI(+)170例,MVI(-)145例,腫瘤最大直徑3.7~7.0 cm,202例(64.1%)肝內(nèi)生長,113例(35.9%)肝外生長,162例(51.4%)存在假包膜,187例(59.4%)存在瘤周強(qiáng)化,169例(53.7%)術(shù)前球蛋白>35 g/L,其中302例(95.9%)行根治性切除,13例(4.1%)行肝移植。

    1.2 臨床資料和影像學(xué)變量

    從電子病歷和術(shù)前CT/MRI圖像中回顧性收集臨床、影像學(xué)和實驗室指標(biāo),包括性別、年齡、腫瘤最大直徑、腫瘤分期、肝硬化、乙肝、谷丙轉(zhuǎn)氨酶(ALT)、谷草轉(zhuǎn)氨酶(AST)、AST/ALT、堿性磷酸酶(ALP)、術(shù)前白蛋白、術(shù)前球蛋白、白球比、血清甲胎蛋白(AFP)等。

    由2位分別具有10年和8年肝臟疾病診斷經(jīng)驗的放射科醫(yī)生對病灶進(jìn)行評估。當(dāng)患者有多個腫瘤時,則分析最大的一個。評估的影像特征包括:腫瘤大小,定義為橫斷面腫瘤最大層面的最大直徑;腫瘤邊緣,在增強(qiáng)圖像上分類為光滑邊緣和非光滑邊緣,具有光滑輪廓的圓形或橢圓形腫瘤被認(rèn)為是光滑邊緣,而邊緣具有出芽部分的不規(guī)則腫瘤被認(rèn)為是非光滑腫瘤邊緣[21];動脈瘤周強(qiáng)化,定義為在動脈期圖像上圍繞腫瘤邊緣的多邊形強(qiáng)化,其在延遲期呈等信號[21];假包膜,定義為在門靜脈或延遲期包裹腫瘤的強(qiáng)化結(jié)構(gòu)。

    1.3 MVI的確認(rèn)

    所有的手術(shù)標(biāo)本由2位病理學(xué)家確認(rèn)。MVI被定義為在顯微鏡下肝臟血管內(nèi)存在微轉(zhuǎn)移的HCC細(xì)胞[15,22]。

    1.4 術(shù)后隨訪

    術(shù)后第1月隨訪,包括血清AFP、影像學(xué),無異常者術(shù)后的前3年每隔3月復(fù)查1次,3年后每隔6月定期復(fù)查。腫瘤復(fù)發(fā)的診斷通過影像學(xué)和/或活檢確認(rèn)。生存指標(biāo)考慮無病生存期,隨訪時間定義為從手術(shù)到最終事件(疾病復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移或肝癌相關(guān)死亡)的時間。

    1.5 統(tǒng)計學(xué)分析

    采用SPSS22.0和RStudio software對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析。對計量資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗,符合正態(tài)分布的變量以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示,組間差異的比較采用t檢驗,非正態(tài)分布的變量以中位數(shù)(四分位數(shù)間距)表示,組間差異的比較采用Mann-WhitneyU檢驗。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。以MVI(+)和MVI(-)為結(jié)局變量進(jìn)行單因素多因素Logistic 回歸,將單因素Logistic回歸中P<0.1的變量以向后法的變量篩選方式進(jìn)入多因素Logistic回歸模型,多因素模型中P<0.05的變量認(rèn)為是影響結(jié)局的獨(dú)立危險因素,并以回歸模型繪制列線圖。通過模型的預(yù)測系數(shù)繪制了ROC曲線,并計算模型的AUC、準(zhǔn)確度、敏感度和特異性。利用Kaplan-Meier曲線探索MVI(+)和MVI(-)對患者的生存結(jié)局的影響,并分別計算兩組患者的1、3、5年生存率。

    2 結(jié)果

    2.1 MVI的預(yù)后價值

    使用Kaplan-Meier方法證實MVI的存在是影響無病生存期的一個顯著不良預(yù)后因素。MVI(+)患者的中位生存時間為13月(95%CI:8.1~17.9),1、3、5年無病生存率分別為50.6%、38.5%和30.9%;MVI(-)患者的中位生存時間為47月(95%CI:32.7~61.3),1、3、5年無病生存率分別為77.9%、62.3%和38.8%(Log-rankP<0.001,圖1)。

    圖1 MVI(+)和MVI(-)的生存曲線Fig.1 Survival curves of MVI(+)and MVI(-).

    2.2 建立肝癌微血管浸潤模型的315例患者的臨床資料及影像特征

    MVI(+)組的年齡為52.4±12.3歲,男性占87.6%;MVI(-)組的年齡為54.1±10.4歲,男性占85.5%。其中,年齡(P=0.040)、腫瘤最大直徑(P<0.001)、生長部位(P=0.001)、累及肝段數(shù)(P=0.001)、動脈期瘤周強(qiáng)化(P<0.001)、AST(P=0.046)、AST/ALT(P=0.003)和術(shù)前球蛋白(P<0.001)在MVI(+)組和MVI(-)組間的差異有統(tǒng)計學(xué)意義(表1)。

    表1 315例患者臨床及影像基線特征Tab.1 Baseline clinical and imaging features of 315 patients[n(%)]

    2.3 單因素和多因素Logistic回歸分析

    單因素Logistic回歸分析顯示腫瘤最大直徑(P<0.001)、生長部位(P=0.001)、累及肝段數(shù)(P=0.001)、假包膜(P=0.093)、動脈期瘤周強(qiáng)化(P<0.001)、乙肝(P=0.092)、術(shù)前AST(P=0.047)、AST/ALT(P=0.024)、術(shù)前球蛋白(P<0.001)、術(shù)前AFP(>200)(P=0.062)有統(tǒng)計學(xué)意義。多因素Logistic 回歸分析顯示腫瘤最大直徑(OR:1.237;95%CI:1.116~1.372;P<0.001)、生長部位(OR:2.391;95%CI:1.213~4.713;P=0.012)、假包膜(OR:0.171;95%CI:0.064~0.456;P<0.001)、動脈期瘤周強(qiáng)化(OR:20.618;95%CI:7.504~56.65;P<0.001)、術(shù)前球蛋白(OR:17.077;95%CI:8.531~34.185;P<0.001)有統(tǒng)計學(xué)意義,是MVI(+)的獨(dú)立危險因素(表2)。

    表2 臨床影像實驗室變量單因素和多因素Logistic回歸分析Tab.2 Univariate and multivariate logistic regression analysis of clinical imaging laboratory variables

    2.4 構(gòu)建預(yù)測肝癌微血管浸潤風(fēng)險的可視化列線圖

    基于Logistic 回歸結(jié)果確定了MVI(+)的預(yù)測因素。為了便于估計MVI(+)的風(fēng)險,采用多因素Logistic回歸篩選的特征變量構(gòu)建了一個列線圖評分模型。每個變量都被評分,總分的范圍是0~350。MVI(+)風(fēng)險軸上的總分代表MVI(+)的概率。總得分越高,HCC患者出現(xiàn)MVI(+)的風(fēng)險就越高(圖2)。

    圖2 根據(jù)多因素回歸模型繪制列線圖預(yù)測患者M(jìn)VI(+)概率Fig.2 The probability of MVI(+) in patients was predicted by drawing a line graph based on the multi-factor regression model.

    模型中包含腫瘤最大直徑、生長部位(有無突向肝外)、有無假包膜、有無動脈瘤周強(qiáng)化以及術(shù)前球蛋白值5個變量。每個變量都被評分,總分的范圍是0~350。MVI(+)風(fēng)險軸上的總分代表MVI(+)的概率。分?jǐn)?shù)越高,HCC患者出現(xiàn)MVI(+)的風(fēng)險就越高。

    2.5 構(gòu)建預(yù)測肝癌MVI的分類模型

    基于多因素Logistic回歸確定的MVI(+)的獨(dú)立危險因素,構(gòu)建融合模型及單一變量對肝癌MVI(+)和MVI(-)的分類預(yù)測模型。結(jié)果顯示融合模型效能最優(yōu),AUC為0.895,95%CI為0.859~0.093,準(zhǔn)確性為85.1%,敏感度為85.9%,特異性為84.1%(圖3)。模型校準(zhǔn)曲線與標(biāo)準(zhǔn)曲線基本擬合,決策曲線顯示融合模型具有較高的臨床應(yīng)用能力。

    圖3 融合模型及各單一變量對肝癌MVI(+)/MVI(-)的預(yù)測效能的ROC曲線Fig.3 ROC curves of the fusion model and the predictive efficacy of each single variable for liver cancer MVI(+)/MVI(-).

    2.6 關(guān)于校準(zhǔn)曲線和決策曲線

    采用校準(zhǔn)曲線探討列線圖預(yù)測概率和病理結(jié)果實際概率的一致程度(圖4)。其中x軸是列線圖-MVI的預(yù)測概率,y軸是病理結(jié)果的實際概率,黑色對角線代表理想的預(yù)測概率,由圖可見預(yù)測概率與實際病理結(jié)果概率重合度較高,有較好的一致性。

    圖4 線圖的校準(zhǔn)曲線Fig.4 The calibration curve of the line diagram.

    決策曲線顯示紫線代表本預(yù)測模型真實的決策曲線,水平細(xì)黑線代表所有樣本都是陰性,灰斜線代表所有樣本都是陽性(圖5)。

    圖5 顯示列線圖的決策曲線分析Fig.5 The decision curve analysis of the column line graph.

    3 討論

    既往有研究表明大多數(shù)肝癌治療方法效果都欠佳,5年生存率<15%[23]。對于可手術(shù)的HCC,復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移是預(yù)后不良的主要原因。接受根治性手術(shù)切除的患者中,約70%在5年內(nèi)復(fù)發(fā)。肝移植的結(jié)果稍好,5年復(fù)發(fā)率為10%~20%[24-25]。MVI發(fā)生在門靜脈系統(tǒng)可導(dǎo)致肝內(nèi)轉(zhuǎn)移,發(fā)生在肝靜脈系統(tǒng)可導(dǎo)致遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移[26]。研究表明,MVI是肝癌治療后的影響預(yù)后的關(guān)鍵因素[26]。我們的結(jié)果也顯示了MVI(+)是影響臨床預(yù)后的重要因素,MVI(+)患者與MVI(-)的患者的中位生存期分別為13月和47月(95%CI:8.1~17.9vs95%CI:32.7~61.3),其中MVI(+)組1、3、5年無病生存率分別為50.6%、38.5%和30.9%,MVI(-)組為77.9%、62.3%和38.8%(LogrankP<0.001)。因此,臨床上迫切需要一種能夠術(shù)前更早期識別微血管是否浸潤的檢測方法。

    在精準(zhǔn)治療時代,術(shù)前如何準(zhǔn)確的預(yù)測MVI,對于HCC的精準(zhǔn)治療方案制有重要作用。有研究表明擴(kuò)大切除邊緣可改善MVI(+)患者生存預(yù)后[27]。在HCC合并MVI(+)病變中,與非解剖切除相比,解剖切除的1年復(fù)發(fā)率降低了40%。對于非常早期的MVI(+)的HCC,較寬的切緣可以更充分地清除周圍潛在的肝內(nèi)轉(zhuǎn)移灶,有效降低早期復(fù)發(fā)率[28-29]。對于MVI(+)風(fēng)險高的患者,可能已經(jīng)出現(xiàn)術(shù)前影像學(xué)無法評估的肝內(nèi)微轉(zhuǎn)移,建議對其放寬肝移植的手術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。MVI也是未來HCC輔助治療或免疫療法新輔助治療的重要參考指標(biāo)。因此,如何準(zhǔn)確地術(shù)前預(yù)測肝細(xì)胞癌微血管浸潤對于提高原發(fā)性肝癌起到舉足輕重的作用。

    為了更早期診斷MVI情況,國內(nèi)外多項研究分析了與MVI(+)相關(guān)的風(fēng)險因素。腫瘤體積越大、腫瘤邊緣不光滑、假包膜無或不完整、強(qiáng)化特點(diǎn)、ADC值和MRI肝膽期瘤周低信號等已被發(fā)現(xiàn)與MVI(+)相關(guān)[30-32]。有學(xué)者評估了207個術(shù)后HCC樣本[50%MVI(+)],發(fā)現(xiàn)MVI(+)與更大的腫瘤體積、更高的γ-羧基凝血酶原水平、存在衛(wèi)星灶和更差的腫瘤分化有關(guān)。在多變量分析中,與輕度MVI(+)相比,重度MVI(+)的疾病特異性生存期更短[33]。有研究同樣評估了142例接受活體供肝移植治療的HCC合并MVI(+)的預(yù)后意義,結(jié)果顯示重度MVI(+)與γ-羧基凝血酶原水平增加和更大的腫瘤相關(guān)[34]。本研究基于多因素Logistic 回歸篩選的預(yù)測MVI(+)的變量與之前的研究結(jié)果部分相一致。多因素Logistic回歸分析顯示腫瘤最大直徑、生長部位、假包膜、動脈期瘤周強(qiáng)化、術(shù)前球蛋白與MVI(+)相關(guān),是MVI(+)的獨(dú)立危險因素。

    表3 融合模型及單一變量對肝癌MVI的預(yù)測效能Tab.3 Prediction efficiency of fusion model and single variable for MVI of liver cancer

    然而,在與MVI(+)的相關(guān)因素中,涉及到影像及病理診斷特征,如肝癌的ADC值和MRI肝膽期瘤周低信號、動脈期瘤周強(qiáng)化情況、MVI(+)程度判斷等對于臨床外科醫(yī)師的判讀存在一定的困難。而且,影像學(xué)及病理學(xué)中MVI(+)診斷及嚴(yán)重程度與判讀者的經(jīng)驗有都很大的關(guān)系,臨床外科醫(yī)生無法短期內(nèi)掌握。因此,臨床應(yīng)用需要聯(lián)合其他客觀的實驗室檢查指標(biāo)。

    目前,在多種腫瘤的預(yù)后預(yù)測中,列線圖已得到廣泛應(yīng)用。有研究通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中招募了360名患者及420名患者構(gòu)建利用生物標(biāo)志物基因表達(dá)預(yù)測胃癌復(fù)發(fā)的列線圖模型,列線圖結(jié)果顯示中低風(fēng)險、中等風(fēng)險、高風(fēng)險和非常高風(fēng)險組患者的5年無復(fù)發(fā)概率分別為89%、75%、54%和32%[35]。有研究通過回顧性分析了823例接受胃切除術(shù)的早期胃癌患者的臨床病理特征,構(gòu)建術(shù)前預(yù)測早期胃癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的列線圖,幫助臨床醫(yī)生在臨床實踐中做出更恰當(dāng)?shù)臎Q策[36]。國內(nèi)外已有結(jié)合肝癌影像學(xué)特征及血液學(xué)檢查構(gòu)建術(shù)前預(yù)測肝癌微血管浸潤的列線圖。有學(xué)者通過分析381名肝癌切除的患者,基于血清AFP和VEGF-A濃度、較低的淋巴細(xì)胞計數(shù)、瘤周強(qiáng)化、不規(guī)則的腫瘤形狀和瘤內(nèi)動脈構(gòu)建的術(shù)前預(yù)測肝癌微血管浸潤的列線圖,其中訓(xùn)練組和驗證組中的AUC 分別為0.948(95%CI:0.923~0.973)和0.881(95%CI:0.820~0.942)[37]。有研究通過分析111名早期肝癌患者,基于血清PIVKA-II、甲胎蛋白等實驗室指標(biāo),構(gòu)建預(yù)測早期肝細(xì)胞癌微血管浸潤的列線圖,AUC為0.74(95%CI0.65~0.84)[38]。也有學(xué)者通過回顧性分析接受肝切除術(shù)的658例孤立性原發(fā)性HCC 患者的資料,基于術(shù)前甲胎蛋白>969 g/L(P<0.001)、腫瘤大小(P=0.002),中性粒細(xì)胞>1.8×109/L(P=0.002)、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)肽酶與血小板比率>0.32(P=0.001)、天冬氨酸轉(zhuǎn)氨酶與血小板比率>0.18(P<0.001)、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)肽酶與白蛋白比率>2.30(P=0.001)、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)肽酶與淋巴細(xì)胞比率>29.58等炎癥指標(biāo),構(gòu)建孤立性原發(fā)性肝癌MVI(+)的術(shù)前預(yù)測列線圖,其中訓(xùn)練組和驗證組的AUC分別為0.788(95%CI:0.744~0.831)和0.735(95%CI:0.668~0.802)[39]。本研究結(jié)果表明,腫瘤體積更大、腫瘤向肝外生長、假包膜缺乏或不完整、動脈期出現(xiàn)瘤周強(qiáng)化以及術(shù)前球蛋白>35g/L是MVI(+)的獨(dú)立危險因素。基于上述因素構(gòu)建預(yù)測原發(fā)性肝細(xì)胞癌微血管浸潤的列線圖,其術(shù)前預(yù)測肝癌MVI(+)的準(zhǔn)確性、敏感度、特異性及AUC分別為85.1%、85.9%、84.1%、0.895(0.859,0.930),診斷效能優(yōu)于腫瘤最大直徑、生長部位、假包膜、動脈期瘤周強(qiáng)化、術(shù)前球蛋白>35 g/L等單一變量的預(yù)測效能。校準(zhǔn)曲線、擬合優(yōu)度檢驗及決策曲線均顯示該顯示該列線圖較好的校準(zhǔn)能力和較高的臨床應(yīng)用價值。

    綜上所述,我們建立了一個基于臨床影像及血液學(xué)變量的預(yù)測模型,使用陽性風(fēng)險軸上的總分來術(shù)前預(yù)測MVI(+)概率。多因素Logistic回歸篩選的獨(dú)立風(fēng)險因素構(gòu)建的融合模型預(yù)測效能最優(yōu)。通過使用兩種模型,構(gòu)成有用的臨床工具,可以根據(jù)MVI的風(fēng)險高低來指導(dǎo)一個合理和個性化的后續(xù)治療選擇,以優(yōu)化生存結(jié)果。盡管構(gòu)建列線圖直觀且易于理解,分類預(yù)測模型效能較優(yōu),但我們的研究存在局限性:首先,這是一項回顧性研究,可能存在選擇偏差;第二,本研究樣本量較少,該模型仍需要多中心數(shù)據(jù)來驗證不同人群模型的可靠性。

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