18F-FDG PET/CT 在預測非小細胞肺癌EGFR 突變狀態(tài)及PD-L1 表達狀態(tài)中的應用價值

李雪艷，王大維，于麗娟，林秀艷，龔 偉，潘 登，陳 璐

（海南省腫瘤醫(yī)院醫(yī)學影像部，海南?？?570311）

近年來，惡性腫瘤的分子靶向治療和免疫治療發(fā)展迅猛，在肺癌治療中效果尤為顯著。表皮生長因子受體（epidermal growth factor receptor，EGFR）酪氨酸酶抑制劑（tyrosine kinase inhibitor，TKI）業(yè)已成為EGFR 突變型非小細胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）病人靶向治療的一線藥物，但對于EGFR 野生型的肺癌患者效果甚微。準確的EGFR 的表達狀態(tài)檢測是臨床是否應用TKI 重要的參照依據(jù)。程序性死亡受體1（programmed cell death-1，PD-1）/程 序 性 死 亡 配 體1（programmed cell death-ligand 1，PD-L1）信號通路目前作為癌癥免疫治療的重要研究靶點，在NSCLC 患者的治療中表現(xiàn)出了令人驚喜的療效及巨大的臨床潛能［1］。由于活檢技術、檢測條件等方面的限制，目前臨床亟需探索非侵入性方法來評估EGFR 突變及PDL1的表達狀態(tài)。

正電子發(fā)射計算機斷層掃描（positron emission tomography/computed tomography，PET/CT）作為分子影像及功能影像的主要代表，在腫瘤各診療環(huán)節(jié)中的作用逐漸被挖掘。大量研究表明18F-FDG PET/CT 在無創(chuàng)性地發(fā)現(xiàn)腫瘤特征及療效預測方面具有很好的價值和應用前景［2-4］。因此，本研究試圖探索PET/CT 多模態(tài)影像特征和代謝參數(shù)與EGFR 基因突變以及PD-L1 表達間的相關性，為臨床篩選靶向和免疫治療受益人群以及準確地評價療效提供客觀依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

篩選本院2017 年7 月～2020 年9 月腫瘤相關治療前行18F-FDG PET/CT 檢查、獲得明確病理結果的NSCLC 患者作為研究對象。入組標準為：（1）首診/首治且病理檢查證實為NSCLC；（2）有明確EGFR 基因檢測結果和免疫組織化學檢測結果；（3）無其他惡性腫瘤病史。收集患者的臨床特征資料，包括年齡、性別、吸煙情況、腫瘤體積、腫瘤分期、血清腫瘤標志物等。

1.2 PET/CT 顯像方法及圖像分析

使用GE Discovery 710 PET/CT 掃描機，顯像劑18F-FDG 由GE Qilin 回旋加速器設備和化學合成系統(tǒng)制備，放化純度超過百分之九十五。被檢者在顯像前禁食約5 h 左右，并限制血糖濃度不超過7 mmol/L，選擇血管狀態(tài)較好的一側肘靜脈進行顯像劑輸注，量為5.5～7.4 MBq/kg，囑被檢者休息1 h 后行全身掃描、圖像重建、衰減校正及圖像融合。

使用GE AW 4.6 工作站的PET VCAR 軟件收集肺癌形態(tài)學參數(shù)及代謝參數(shù)，包括原發(fā)灶最大徑、最大標準化攝取值（maximum standardized uptake value，SUVmax）、腫瘤代謝體積（metabolic tumor volume，MTV），按閾值法定義計算的腫瘤區(qū)體積）和病灶總糖酵解量［total lesion glycolysis，TLG；TLG=平均SUV（mean SUV，SUVmean）×MTV］。 在 測 定 或 計 算MTV 和TLG 時 使 用40%SUVmax 為閾值。典型肺腺癌患者PET/CT圖像（圖1）。

圖1 典型肺腺癌患者PET/CT 圖像Fig 1 PET/CT images of typical lung adenocarcinoma patient

1.3 EGFR 基因突變檢測及免疫組化染色結果判讀

基因檢測選擇手術切除、穿刺或支氣管鏡活檢標本。采用ARMS-PCR 法對EGFR 突變狀態(tài)進行檢 測。EGFR-TKI 敏 感 突 變：19del，21（L858R，L861），18（G719X，G719）。

免疫組化染色切片由二名有經(jīng)驗的病理醫(yī)生雙盲獨立分析，判斷并評估完全或局部膜染色的腫瘤細胞比例。判讀標準為：著色細胞≤5%定義為陰性（-），表達等級為0，著色細胞5%～25%定義為弱陽性（+），表達等級為1，著色細胞25%～50%定義為陽性（++），表達等級為2，著色細胞＞50%為強陽性（+++），表達等級為3。

1.4 統(tǒng)計學處理

使用SPSS 21.0 軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。分別應用Pearson 卡方檢驗和Mann-WhitneyU檢驗進行分類變量和連續(xù)變量分析。應用受試者工作 特 性（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析連續(xù)變量預測EGFR 基因突變狀態(tài)及PD-L1 蛋白表達狀態(tài)的曲線下面積（area under curve，AUC）并尋找最佳截斷點。單因素及多因素Logistic 回歸分析用以檢驗各參數(shù)在預測EGFR 突變狀態(tài)及PD-L1 蛋白表達狀態(tài)中的統(tǒng)計學價值。P＜0.05 為差異具有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 臨床病理參數(shù)與NSCLC EGFR 突變狀態(tài)的相關性

PET/CT 多模態(tài)參數(shù)與EGFR 基因突變狀態(tài)相關性研究組最終納入223 例病例，其中男性119例（53.36%），女性104 例（46.64%），EGFR 突變型 126 例（56.50%），EGFR 野 生 型 97 例（43.50%）。入組病例的臨床病理特征見表1。通過Logistic 單因素研究評估臨床參數(shù)與EGFR 突變狀態(tài)之間的關系。研究結果表明，年齡＞55 歲者的EGFR 突變率顯著小于年齡≤55 歲者（P=0.01），吸煙者小于非吸煙者（P=0.00），男性小于女性（P=0.00）。而臨床分期（P=0.34）、腫瘤直徑（P=0.16）、腫瘤位置（P=0.08）均與EGFR 突變狀態(tài)無明顯關系（P＞0.05）。

表1 臨床病理參數(shù)與EGFR 突變狀態(tài)的關系Tab 1 Relationship between clinicopathological parameters and EGFR mutation status

2.2 PET/CT 代謝參數(shù)與NSCLC EGFR 突變狀態(tài)的相關性

Mann-WhitneyU檢驗結果顯示EGFR 野生型患者MTV 和TLG 均高于突變型患者［（32.46±43.56） cm3vs.（17.28±13.86） cm3，P=0.01］ 、［（56.23±33.47）gvs.（25.38±18.76）g，P=0.00］。而SUVmax 在野生組與突變組患者間的差異無統(tǒng)計 學 意 義（13.13±5.02vs.10.87±4.98，P=0.13）（圖2）。ROC 曲線分析結果顯示SUVmax、MTV和TLG 預測EGFR 突變狀態(tài)的cut-off 值分別為9.05（AUC =0.54，95%CI：0.46～0.61，P=0.37）、27.54 cm3（AUC=0.60，95%CI：0.52～0.68，P=0.01）、66.90 g（AUC=0.60，95%CI：0.52～0.67，P=0.01）（圖3）。

圖2 EGFR 突變組和野生組的SUVmax、MTV 和TLG 箱圖Fig 2 SUVmax，MTV，and TLG boxes in patients with EGFR mutant and wild-type NSCLC

圖3 SUVmax、MTV 及TLG 預測NSCLC EGFR 突變狀態(tài)的ROC 曲線Fig 3 ROC curves of SUVmax，MTV and TLG to predict NSCLC EGFR mutation status

2.3 NSCLC EGFR突變狀態(tài)的Logistic多因素分析

將入組病例的臨床病理因素和PET/CT 代謝參數(shù)均納入Logistic 單因素分析，結果表明：年齡、性別、吸煙史以和MTV 都與EGFR 基因突變狀態(tài)具有相關性（P值分別為0.01、0.00、0.00 和0.01），見表1。將這些變量作為協(xié)變量進一步納入Logistic 多因素分析，結果表明MTV、年齡和吸煙史是預測EGFR 基因突變的獨立風險因素（P值分別為0.03、0.00 和0.00），見表2。

表2 223 例NSCLC 患者EGFR 突變狀態(tài)的多因素分析結果Tab 2 Multifactorial analysis of EGFR mutation in 223 NSCLC patients

2.4 臨床病理特征、PET/CT 代謝參數(shù)與PD-L1蛋白表達狀態(tài)的關系

PET/CT 與PD-L1 蛋白表達狀態(tài)相關性研究組最終入組123 例患者，其中男性79 例（64.23%），女性44（35.77%）。PD-L1 陽性者占65.85%，表達等級為0、1、2 和3 的比例分別為37.82%、27.91%、26.25%和8.02%。

ROC 曲 線 分 析 結 果 顯 示SUVmax、MTV 和TLG 預測PD-L1 蛋白表達狀態(tài)的cut-off 值分別為 9.65（AUC=0.47，95%CI：0.36～0.58，P=0.57）、24.15 cm3（AUC=0.56，95%CI：0.45～0.66，P=0.03）、71.25 g（AUC=0.52，95%CI：0.41～0.63，P=0.72）（圖4）。Mann-WhitneyU檢驗結果顯示不同PD-L1 蛋白表達狀態(tài)組間SUVmax、MTV 和TLG 值差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）（圖5）。

圖4 SUVmax、MTV 及TLG 預測PD-L1 蛋白表達狀態(tài)的ROC 曲線Fig 4 ROC curves of SUVmax，MTV and TLG to predict PD-L1 protein expression status

圖5 PD-L1 表達陽性組和陰性組NSCLC 患者的SUVmax、MTV 和TLG 箱圖Fig 5 SUVmax，MTV and TLG boxes of NSCLC patients in the positive and negative groups with PD-L1 expression

采用Logistic 單因素分析評價臨床因素與PDL1 蛋白表達狀態(tài)之間的關系，見表3。研究發(fā)現(xiàn)，Ⅲ/Ⅳ期組PD-L1 陽性表達率高于Ⅰ/Ⅱ期 組（P=0.01），而 年 齡（P=0.33）、性 別（P=0.12）、吸 煙 史（P=0.65）、SUVmax（P=0.47）、MTV（P=0.37）、TLG（P=0.12）、LDH（P=0.27）及CEA（P=0.98）均與PD-L1 蛋白狀態(tài)無明顯關系（P＞0.05）（表3）。

表3 123 例患者臨床病理參數(shù)與PD-L1 表達狀態(tài)的關系Tab 3 Relationship between clinicopathological parameters and PD-L1 expression in 123 patients

3 討論

目前，基于PET/CT 代謝參數(shù)預測EGFR 基因突變狀態(tài)的有關研究重點主要圍繞于傳統(tǒng)代謝參數(shù)，如SUVmax，且研究結論不盡相同。Takamochi等［5］研究表明EGFR 突變型病人的糖代謝相關基因表達水平明顯降低，且與SUVmax 存在著明顯的正相關性。有研究結果表明，原發(fā)腫瘤較低的SUVmax 更可能預測EGFR 突變［5-7］，也有研究結果表明較高的SUVmax 更有可能預測EGFR 突變陽性［8］。同時，還有研究表明，SUVmax 與EGFR 突變狀態(tài)之間無明顯關聯(lián)［7，9］，這一結果與本研究結論一致。產(chǎn)生此結論的原因，可能是由于SUVmax 只反映了病灶內FDG 的最高攝取狀態(tài)，而無法全面反映整個腫瘤的代謝活動，且易受到患者體質及圖像采集條件等多種因素的影響。因此本研究補充測量了MTV 和TLG 進行分析，這兩項參數(shù)融合了腫瘤糖代謝特點及容積參數(shù)，可以更好地反映腫瘤負荷，對這兩項代謝體積指標的研究也是近期熱點。已有研究發(fā)現(xiàn)MTV 較低的NSCLC 患者的預后通常優(yōu) 于MTV 較 高 者［10-12］。本 研 究 亦 發(fā) 現(xiàn) 低MTV 與NSCLC EGFR 基因突變存在正相關，且MTV 是預測EGFR 基因突變的獨立因素。雖然本研究結果提示TLG 與EGFR 突變狀態(tài)無關，但由于TLG 和MTV 存在多重共線性關系，不能完全否定TLG 對EGFR 突變狀態(tài)的預測價值，仍然需要通過多中心、大樣本數(shù)據(jù)進一步分析和驗證。

PD-1/PD-L1 抑制劑作為免疫治療的新星，可阻斷腫瘤逃脫自身免疫系統(tǒng)的攻擊。其主要作用機理是阻止PD-1 和PD-L1 的結合，上調機體免疫系統(tǒng)T 細胞的增殖生長水平，維持T 細胞的激活狀態(tài)，從而提高其對惡行腫瘤細胞的識別，并激發(fā)其攻擊和殺傷活性，進而達到抗腫瘤效果［13，14］。目前臨床試驗（CheckMate-057）的結果已表明抗PD-1/PD-L1 單克隆抗體是進展期NSCLC 免疫靶向治療的巨大潛力藥物［15］，然而并非所有患者都有效，所以，無創(chuàng)地篩選可能從這種治療中獲益的靶向人群有重要的意義。FDG 作為葡萄糖類似物，可被轉運入腫瘤組織以及腫瘤相關的活性免疫細胞，因此PET 可提供腫瘤免疫微環(huán)境代謝狀態(tài)相關信息。基于此理論基礎，我們假設PET/CT 代謝參數(shù)與PD-L1 表達間可能存在某種相關性。 通過Mann-WhitneyU檢驗及Logistic 單因素分析，發(fā)現(xiàn)PD-L1 蛋白表達僅與腫瘤分期（P=0.01）相關，而與其他臨床病理因素無關。PET/CT 代謝參數(shù)與PD-L1 蛋白表達間亦未發(fā)現(xiàn)顯著相關性。分析其原因，可能是PD-L1 不僅在腫瘤細胞中表達，也存在于腫瘤微環(huán)境中，且在腫瘤間質淋巴細胞中的表達占更大比例［16］。該結果還可能與免疫組化染色陽性閾值的定義有關，目前關于該閾值的定義尚未達成共識［17］，判讀標準各異，且檢測方法不一，使得研究結果存在著較大差異。此外，F(xiàn)DG 并非腫瘤特異性顯像劑，炎性細胞、功能異常增強的組織細胞等均會出現(xiàn)FDG 高攝取，這些混雜攝取可能是出現(xiàn)PET/CT 代謝參數(shù)與PD-L1 表達無相關性的另一原因。

本研究的主要不足之一為回顧性研究，因為樣本量相對較小，所以患者的入組篩選和分析過程中可能存在一定程度的偏倚；其次，本研究未分析其他種類的基因突變，如K-ras等。另外，影像組學和深度學習技術發(fā)展迅猛［18，19］，其優(yōu)勢之處在于通過計算機技術可深度挖掘到影像的高維信息，在各腫瘤研究領域均表現(xiàn)優(yōu)異，這也將是筆者今后的重點研究方向。

作者貢獻度說明：

李雪艷：試驗方案設計、論文撰寫與修改；王大維：負責論文審閱及圖片處理；于麗娟：負責論文選題及審閱；林秀艷、龔偉：負責入組患者臨床數(shù)據(jù)收集；潘登、陳璐：負責入組患者圖像分析。

所有作者聲明不存在任何利益沖突。