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    前列腺癌包膜外侵犯的MRI相關(guān)影像及臨床預(yù)測方法研究進(jìn)展

    2022-11-22 13:01:27許梨梨綜述孫昊金征宇審校
    放射學(xué)實(shí)踐 2022年1期
    關(guān)鍵詞:前列腺癌模型研究

    許梨梨 綜述 孫昊, 金征宇 審校

    前列腺癌(prostate cancer)是歐美國家男性發(fā)病率最高的惡性腫瘤,也是我國發(fā)病率增幅最大的惡性腫瘤[1]。前列腺癌包膜外侵犯(extraprostatic extension,EPE)與患者治療方案的選擇以及預(yù)后均密切相關(guān)。EPE的患者在根治性切除術(shù)后復(fù)發(fā)和死亡風(fēng)險(xiǎn)更高,可能需要接受術(shù)后輔助性的放療[2,3]。術(shù)前準(zhǔn)確預(yù)測EPE對臨床治療方案的選擇有重要意義,沒有包膜外侵犯的前列腺癌患者可以進(jìn)行保留神經(jīng)的根治性切除術(shù);而EPE的患者則需要進(jìn)行不保留神經(jīng)的根治性切除術(shù),或者術(shù)前進(jìn)行新輔助治療[4]。目前,大量研究試圖從影像、臨床、病理等方面尋找可以準(zhǔn)確預(yù)測EPE的指標(biāo)和方法,以期指導(dǎo)臨床治療方案的選擇,最終實(shí)現(xiàn)改善患者遠(yuǎn)期預(yù)后、提高患者總體生存率的目標(biāo)。本文擬對目前前列腺癌包膜外侵犯的預(yù)測方法進(jìn)行綜述。

    MRI

    1.前列腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)

    前列腺?zèng)]有真包膜,它包含一個(gè)與前列腺間質(zhì)不可分割的纖維肌組織外帶,被認(rèn)為是前列腺“包膜”,在T2WI上表現(xiàn)為部分圍繞前列腺菲薄的低信號邊緣,它是評估前列腺癌包膜外侵犯的重要標(biāo)志[5]。de Rooij等[6]的一項(xiàng)匯集了45項(xiàng)研究、5681例患者的Meta分析結(jié)果顯示,MRI預(yù)測EPE的總體敏感度和特異度分別為0.57(95% CI:0.49~0.64)和0.91(95% CI:0.88~0.93)。相對來說,功能成像技術(shù)聯(lián)合T2WI、運(yùn)用高場強(qiáng)設(shè)備能提高診斷敏感性。

    前列腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Prostate Imaging Reporting and Data System,PI-RADS)強(qiáng)調(diào)了EPE的重要性,在PI-RADS第一版中就描述了一系列提示EPE的影像征象,包括腫瘤緊鄰前列腺包膜、血管神經(jīng)束的不規(guī)則或增厚、包膜的突出、消失或增強(qiáng)、可測量的包膜外病變、直腸前列腺角消失[7,8]。而PI-RADS第二版則對這些影像征象進(jìn)行了修改和補(bǔ)充,具體包括神經(jīng)血管束不對稱或受侵、前列腺輪廓突出、包膜不規(guī)則、直腸前列腺角消失、腫瘤-包膜接觸面大于1.0 cm、腫瘤突破包膜或侵犯膀胱壁[9]。但不管是哪一版本,都沒有指出如何對這些特征進(jìn)行量化評分以評價(jià)EPE。部分研究報(bào)道了采用PI-RADS評分中的術(shù)語評價(jià)EPE,總體來說診斷準(zhǔn)確度有限[10-12]。即使是在MRI上觀察到明顯肉眼可見的EPE,仍然僅有66%在病理上得到證實(shí)。MRI評估的假陽性可能是由于炎癥、促結(jié)締組織增生性反應(yīng)、活檢所致創(chuàng)傷性改變導(dǎo)致腫瘤表面不規(guī)則,看起來像EPE;而假陰性的存在,往往是由于EPE通常是顯微鏡下觀察到的,處于MRI的觀察閾值以下[13]。

    2.Likert評分

    近年來,有部分研究應(yīng)用Likert分級來評價(jià)EPE,Likert評分系統(tǒng)綜合PI-RADS中提到的各種影像學(xué)特征,將EPE的可能性分為1~5級。既往的研究報(bào)道并沒有詳細(xì)闡明該評分系統(tǒng)的診斷標(biāo)準(zhǔn),評分主要依賴影像醫(yī)師的主觀評價(jià),Onay等[14]的研究對該評分系統(tǒng)的診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了細(xì)化,具體如下:1級,無EPE(可以在完整的前列腺包膜和腫瘤之間觀察到正常組織);2級,可能沒有EPE(腫瘤緊鄰前列腺包膜);3級,不確定(腫瘤緊鄰前列腺包膜并造成包膜不規(guī)則);4級,可能有EPE(腫瘤使前列腺包膜凸起、變形并模糊);5級,有EPE(肉眼可見和可測量的包膜外腫瘤)。Wibmer等[15]研究顯示,采用5分Likert分級標(biāo)準(zhǔn)化的報(bào)告系統(tǒng)比非標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告能顯著提高診斷準(zhǔn)確性。然而,該分級系統(tǒng)缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn),故可重復(fù)性較低,總體觀察者間一致性為中等[13]。因而,為了提高診斷效能,有必要明確診斷標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)一步完善結(jié)構(gòu)化影像報(bào)告模板[7]。

    3.EPE grade評分

    Mehralivand等[16]以553例前列腺癌患者為研究對象,提出了一種基于MRI的EPE分級方法,具體評分方法如下:1級,曲面接觸長度達(dá)1.5 cm或包膜隆起及不規(guī)則;2級,同時(shí)出現(xiàn)上述兩種特征;3級,明顯的包膜突破。分級1、2、3檢出EPE的概率分別為24%(18/74)、38%(39/102)和66%(37/56),MRI分級系統(tǒng)診斷EPE的曲面下面積(area under the curve,AUC)為0.77,結(jié)合臨床指標(biāo)(前列腺特異性抗原水平和Gleason評分)后的AUC值明顯提高(0.81,P<0.001)。盡管Likert評分系統(tǒng)和Mehralivand等的診斷表現(xiàn)相近,但前者更為復(fù)雜,教學(xué)、報(bào)告難度比簡單的3分評價(jià)系統(tǒng)更大[17]。然而目前該評分系統(tǒng)仍存在一些局限性,如沒有校正觀察者間的變異性,診斷標(biāo)準(zhǔn)比較主觀,導(dǎo)致觀察者間的一致性不佳[18]。

    4.影像組學(xué)方法

    近年來,隨著影像組學(xué)方法的成熟,有研究報(bào)道了基于MRI的影像組學(xué)預(yù)測EPE。本團(tuán)隊(duì)前期研究以95例前列腺癌患者(115個(gè)病灶)為研究對象,從T2WI、DWI、ADC及DCE圖像上提取影像組學(xué)特征構(gòu)建組學(xué)模型,并獲取患者的臨床病理信息構(gòu)建臨床預(yù)測模型和組學(xué)+臨床的結(jié)合模型,在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中,影像組學(xué)模型的AUC分別為0.919和0.865,在驗(yàn)證組中,影像組學(xué)模型的診斷效能優(yōu)于臨床模型(AUC為0.658,P=0.020),與聯(lián)合模型的AUC值相當(dāng)(AUC為0.857,P=0.644)[19]。Ma等[20]以210例患者為研究對象,從T2WI圖像上提取組學(xué)特征構(gòu)建影像組學(xué)模型,并對比影像醫(yī)師的主觀評價(jià),在訓(xùn)練組和測試組中,組學(xué)模型的AUC分別為0.902和0.883,在測試組中高于影像醫(yī)師主觀評價(jià)(AUC:0.600~0.697),影像組學(xué)特征比醫(yī)師的評價(jià)更為敏感(分別為75.00% 和46.88%~50.00%,P<0.05),但特異度相近(分別為91.43%和 88.57%~94.29%)。Stanzione等[21]以39例患者為研究對象,從T2WI和ADC圖像上提取紋理特征,利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建模型,該模型診斷準(zhǔn)確度為82%,AUC為0.88。影像組學(xué)的出現(xiàn)為預(yù)測EPE提供了更多的可能性,但目前這些研究多是基于小樣本的回顧性研究,其預(yù)測效能仍需大樣本、多中心、前瞻性研究進(jìn)一步證實(shí)。

    5.其他

    前列腺特異性膜抗原(prostate specific membrane antigen,PSMA)是一種Ⅱ型跨膜糖蛋白,在前列腺組織中具有高度特異性,當(dāng)發(fā)生癌變時(shí),其表達(dá)水平明顯升高。目前PSMA應(yīng)用最廣泛的示蹤劑為68Ga-PSMA,其在前列腺癌的診斷及轉(zhuǎn)移的檢出上均有所應(yīng)用[22]。68Ga-PSMA-PET/MRI診斷EPE的研究亦有報(bào)道。Muehlematter等[23]以40例前列腺癌患者為研究對象,分別用MRI和68Ga-PSMA-11 PET/MRI來診斷EPE,結(jié)果顯示兩者的診斷效能總體相當(dāng);以分區(qū)為研究對象,MRI和PET/MRI診斷EPE的AUC、敏感度、特異度分別為0.67和0.75(P=0.07)、28%和47%(P=0.09)、94%和90%(P=0.007);以患者為研究對象,AUC、敏感度、特異度分別為0.66和0.73(P=0.19)、46%和69%(P=0.04)、75%和67%(P=0.19),相對于MRI,PET/MRI的敏感性相對更高,但特異性稍有所減低。

    臨床指標(biāo)及模型

    1.Partin表

    Partin表是目前應(yīng)用最為廣泛的EPE預(yù)測工具之一,且是目前外部驗(yàn)證報(bào)道最多的模型。Partin表最早是在1993年由Partin等提出,該表格基于約翰霍普金斯醫(yī)院1982-1991年的前列腺癌患者數(shù)據(jù),利用臨床分期、PSA水平以及活檢Gleason評分來預(yù)測根治性切除術(shù)后的分期[24],其診斷效能得到后續(xù)大量外部驗(yàn)證研究證實(shí)[25-30]。由于該模型是在PSA篩查普及之前設(shè)計(jì)的,隨著近年來PSA篩查的普及,該研究中心發(fā)現(xiàn)PSA<4.0 ng/mL以及T1c患者比例增加,而PSA>10.0 ng/mL患者比例下降[31-33],這就推動(dòng)了Partin表的更新[31,32]?;?006至2011年的數(shù)據(jù),Partin表2013版本預(yù)測EPE的AUC為0.702[33]。Eissa等[34]對先前的Partin表外部驗(yàn)證性研究進(jìn)行回顧性Meta分析,分析的內(nèi)容包括Partin表1997、2001、2007、2010以及2013版本,該回顧性分析共收集了26項(xiàng)研究,研究國家包括美國、韓國、德國、中國等10個(gè)國家,結(jié)果顯示,Partin表1997、 2001、 2007、2010以及2013版本總體預(yù)測EPE的AUC為0.642(95% CI:0.601~0.682)、0.672(95% CI:0.617~0.727)、0.659(95% CI:0.623~0.695)、0.669(95% CI:0.623~0.715)和0.644(95% CI:0.545~0.742)。近年來前列腺癌診斷和治療手段有所更新,為了適應(yīng)這一變化,在2017年Tosoian等[35]基于約翰霍普金斯醫(yī)院2010到2015的4459例前列腺癌患者的數(shù)據(jù),對Partin表進(jìn)行更新,該模型基于臨床T分期(T1c、T2a、T2b/c)、PSA水平(0~4.0、4.1~6.0、6.1~10.0、>10.0)和GS分組(1、2、3~4、5),該模型預(yù)測EPE的AUC值為0.724。

    2.CAPRA

    2005年,Cooperberg等[36]基于1439例前列腺癌患者的數(shù)據(jù),建立加州大學(xué)舊金山分校前列腺癌風(fēng)險(xiǎn)評估評分(University of California,San Francisco-Cancer of the Prostate Risk Assessment,UCSF-CAPRA)用于預(yù)測患者復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn),該評分系統(tǒng)基于術(shù)前PSA(0~4分)、Gleason評分(0~3分)、臨床T分期(0~1分)、穿刺陽性針數(shù)百分比(0~1分)及年齡(0~1分),該評分標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測復(fù)發(fā)的C-index為0.66。除預(yù)測復(fù)發(fā)外,也有研究證實(shí)該評分系統(tǒng)在預(yù)測EPE方面也具有一定應(yīng)用價(jià)值。Zanelli等[37]以73例前列腺癌患者為研究對象,結(jié)果顯示CAPRA診斷EPE的AUC值為0.64。這一結(jié)果與Morlacco等[38]的研究結(jié)果相似,其研究中CAPRA預(yù)測EPE的AUC為0.69。

    3.MSKCC

    2004年,Ohori等[39]以763例臨床分期T1c-T3患者為研究對象,構(gòu)建紀(jì)念斯隆凱特琳癌癥中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center,MSKCC)預(yù)測模型,該模型預(yù)測因子為臨床T分期、最高Gleason總分、陽性針數(shù)百分比、單邊腫瘤百分比、PSA,該預(yù)測模型的AUC為0.806。MSKCC將該預(yù)測模型轉(zhuǎn)化為易于操作的網(wǎng)頁,臨床醫(yī)生可以通過在網(wǎng)頁上輸入患者信息得到個(gè)體化的EPE預(yù)測結(jié)果。但在外部驗(yàn)證研究中,該模型的診斷效能有限,Turo等[40]的研究結(jié)果表明MSKCC預(yù)測EPE的AUC為0.64。Zanelli等[37]的研究得出相似結(jié)果,MSKCC 預(yù)測EPE的AUC為0.62。不同的穿刺活檢方法可能會(huì)影響結(jié)果,但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,采用MRI引導(dǎo)的靶向穿刺活檢、系統(tǒng)穿刺活檢或兩者結(jié)合,AUC為0.609~0.674[41]。

    4.其他

    除上述提出較早、應(yīng)用較多、外部驗(yàn)證較多的模型外,國內(nèi)外學(xué)者還提出了很多關(guān)于EPE的預(yù)測模型。Rocco等[42]研究回顧了目前用于預(yù)測EPE的工具,并利用6360例前列腺癌患者進(jìn)行了外部驗(yàn)證,該研究一共回顧性分析了19個(gè)預(yù)測模型,其中有5個(gè)是之前版本的更新版,結(jié)果表明多數(shù)預(yù)測模型顯示出了較差的區(qū)分及校準(zhǔn)能力,在外部驗(yàn)證隊(duì)列中,多數(shù)預(yù)測模型不能可靠預(yù)測EPE[42]。不同模型用到的預(yù)測因子不同,但所有模型都用到了PSA和Gleason評分,其他預(yù)測因子包括PSA密度、前列腺體積、臨床TNM分期等。僅有4個(gè)諾莫圖報(bào)告了單側(cè)的EPE情況[39,43-45]。Patel等[46]以患者的臨床病理因素為預(yù)測因子構(gòu)建了5個(gè)邏輯回歸模型,用于判斷EPE、EPE>1、>2、>3以及>4mm,各個(gè)預(yù)測模型的AUC分別為0.81、0.84、0.85、0.88及0.90[46]。Jeong等以2041例前列腺癌患者為研究對象,以臨床分期、PSA、GS及穿刺陽性針數(shù)百分比為預(yù)測因子構(gòu)建預(yù)測模型,在訓(xùn)練組中,該模型的AUC為0.805,明顯高于2007 Partin表(AUC為0.720,P<0.001)及CAPRA評分(AUC為0.774,P<0.001);在外部驗(yàn)證中,該模型的AUC為0.800。Sayyid等[47]以患者年齡、PSA以及同側(cè)Gleason評分、穿刺陽性針數(shù)百分比等構(gòu)建預(yù)測單側(cè)EPE預(yù)測諾莫圖,在外部驗(yàn)證組中,該模型預(yù)測EPE的準(zhǔn)確度為0.74。

    總體來說,雖然以上方法操作簡便,主觀依賴性小,但單從臨床指標(biāo)出發(fā)預(yù)測EPE準(zhǔn)確性有限,仍有必要結(jié)合其他指標(biāo)以構(gòu)建更為準(zhǔn)確、高效的診斷模型。

    MRI結(jié)合臨床指標(biāo)

    Feng等[48]基于112例患者的研究發(fā)現(xiàn)MRI聯(lián)合Partin表和MSKCC的AUC值較單獨(dú)臨床模型有輕度提高(Partin表為0.85~0.92;MSKCC為0.86~0.95)。Tay等[49]基于120例患者的研究發(fā)現(xiàn)基于臨床聯(lián)合MRI的模型AUC值較臨床模型有所提高(AUC分別為0.72和0.69)。Morlacco等[38]基于501例患者的研究發(fā)現(xiàn)Partin表+MRI較單獨(dú)使用Partin表有更高的AUC(AUC分別為0.73和0.61);CAPRA結(jié)合MRI同樣比單獨(dú)CAPRA有更高的AUC(AUC分別為0.77和0.69)。

    總結(jié)

    目前評價(jià)EPE的方法眾多,因?yàn)镸RI具有軟組織分辨率高的優(yōu)勢,可以較好地觀察前列腺包膜,所以被認(rèn)為是評估EPE的重要手段,但目前尚缺乏廣泛認(rèn)可的MRI評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。相較于是與否的二分類評價(jià)方法,更推薦使用等級評價(jià)方法評估EPE。Likert評分系統(tǒng)雖然提出較早、研究較多,但相對復(fù)雜;EPE grade則更為簡化,易于教學(xué)與推廣,但目前外部驗(yàn)證研究較少,診斷效能仍有待大樣本研究的進(jìn)一步證實(shí)。影像組學(xué)方法為評估EPE提供了更多可能性,但這些模型的診斷性能仍需多中心、前瞻性研究進(jìn)行驗(yàn)證。現(xiàn)有的臨床模型多采用了較易獲得的臨床、病理指標(biāo),包括PSA水平、Gleason評分、臨床T分期等,使用簡便,但在外部驗(yàn)證報(bào)道中這些模型的診斷效能都較有限。臨床指標(biāo)和影像學(xué)的結(jié)合,或許是可以提高EPE診斷效能的有效方法。

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