影像學(xué)在肝細(xì)胞癌微血管浸潤評估中的研究進(jìn)展

吳 穎，印隆林

( 1．川北醫(yī)學(xué)院，四川 南充 637000; 2．四川省醫(yī)學(xué)科學(xué)院·四川省人民醫(yī)院放射科，四川 成都 610072)

原發(fā)性肝癌是全世界癌癥死亡的第三大原因，在男性中排名第二[1]，其中肝細(xì)胞癌( hepatocellular carcinoma, HCC) 的占比約90%[2]。中國是全世界肝癌的高發(fā)地區(qū)，2020年因肝癌死亡病例高達(dá)全球死亡病例的47.1%[3]。HCC最有效的治療方法是手術(shù)切除，而HCC根治性切除術(shù)后5年復(fù)發(fā)率達(dá)70%，肝移植術(shù)后5年復(fù)發(fā)率達(dá)10%～15%[2]。部分原因是由于HCC微血管浸潤(microvascular invasion, MVI)的存在。MVI是指在顯微鏡下觀察到腫瘤細(xì)胞侵入血管內(nèi)皮，形成癌細(xì)胞巢團(tuán)，其存在提示HCC的侵襲性行為和不良的生存結(jié)果[4]。外科醫(yī)生對HCC患者的術(shù)前風(fēng)險(xiǎn)評估具有重要意義，可以幫助患者實(shí)現(xiàn)個(gè)體化、精準(zhǔn)化的診療模式?，F(xiàn)階段，組織病理學(xué)檢查被認(rèn)為是診斷MVI的金標(biāo)準(zhǔn)，但該方法是一種有創(chuàng)檢查，并且需要廣泛取樣。因此，術(shù)前、無創(chuàng)評估MVI顯得格外重要。本文即對影像學(xué)在HCC患者M(jìn)VI評估中的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展分析概述，以期提高HCC患者精準(zhǔn)醫(yī)療水平。

1 計(jì)算機(jī)斷層成像(computed tomography，CT)

CT掃描速度快、圖像分辨率高，在臨床應(yīng)用范圍廣，在HCC診斷方面發(fā)揮著巨大作用。近年來，多項(xiàng)研究報(bào)道CT圖像形態(tài)學(xué)表現(xiàn)與MVI具有相關(guān)性，包括腫瘤大小、不規(guī)則腫瘤邊緣、瘤周包膜等，但不同研究得出的準(zhǔn)確性結(jié)論不盡一致[5～7]。定性診斷容易受圖像質(zhì)量及觀測者經(jīng)驗(yàn)程度影響，其可靠性需要大量臨床數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。

CT圖像定量分析更具有客觀性。先前的一項(xiàng)研究[8]首次使用320排CT成像的灌注參數(shù)，測量發(fā)現(xiàn)腫瘤門靜脈流量(portal vein flow, PVF)、腫瘤與周圍肝組織PVF的差值(ΔPVF)以及ΔPVF與瘤周肝組織PVF 的比值可用于預(yù)測小HCC(≤3 cm)患者的MVI。但該研究僅納入56例HCC患者，樣本量較小，且不同檢查設(shè)備或灌注方案可能會(huì)造成個(gè)體間差異，需要大樣本、多中心驗(yàn)證。能譜CT不局限于只提供一個(gè)CT值，它在常規(guī)CT的基礎(chǔ)上滿足了更多的定量參數(shù)需求。Kim等[9]通過測定雙能譜CT中瘤內(nèi)、瘤周標(biāo)準(zhǔn)化碘濃度(NIC)發(fā)現(xiàn)，碘濃度的定量測定可用于評估MVI，且瘤內(nèi)+瘤周的組合與僅瘤周區(qū)的診斷效能相當(dāng)。根據(jù)血流動(dòng)力學(xué)的改變，瘤周組織是第一個(gè)受到MVI影響的組織。然而肝臟纖維化會(huì)對肝血流灌注產(chǎn)生一定的影響，纖維化程度的異質(zhì)性可能改變瘤周實(shí)質(zhì)的增強(qiáng)特征，進(jìn)而影響瘤周區(qū)域的定量和定性分析，若僅通過分析瘤周區(qū)域的NIC來預(yù)測MVI狀態(tài)可能影響其準(zhǔn)確性。并且，能譜CT中碘濃度的定量分析評估MVI能否適用于其他雙源、雙能量CT有待進(jìn)一步探討。

2 磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)

MRI是目前軟組織成像最佳的影像學(xué)檢查手段，在HCC的診斷、預(yù)后、療效評估方面提供了重要信息。近年來，隨著MRI技術(shù)的不斷發(fā)展，肝膽特異性造影劑的使用日益普及，利用MRI術(shù)前預(yù)測HCC患者M(jìn)VI成為一大熱點(diǎn)話題。

2.1 動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振成像(dynamic contrast enhanced-MRI, DCE-MRI)DCE-MRI可以基于造影劑來反映組織微循環(huán)血流灌注情況。一項(xiàng)關(guān)于DCE-MRI高質(zhì)量的Meta分析[10]發(fā)現(xiàn)7個(gè)可預(yù)測MVI的影像征象：包括腫瘤的大小(>5 cm)、腫瘤包膜不光滑、動(dòng)脈期腫瘤邊緣強(qiáng)化、瘤周強(qiáng)化、肝膽期瘤周低信號(hào)、多灶性以及腫瘤T1加權(quán)(T1 weighted imaging, T1WI)低信號(hào)。肝膽期瘤周低信號(hào)被認(rèn)為與MVI密切相關(guān)，這與肝臟血流動(dòng)力學(xué)改變以及有機(jī)陰離子轉(zhuǎn)運(yùn)多肽和多藥耐藥蛋白的表達(dá)有關(guān)[11]。但根據(jù)以往的研究表明單純依靠影像特征來預(yù)測MVI的敏感度較低。Wang等[12]回顧性分析了基于Gd-EOB-DTPA增強(qiáng)MRI檢查的113例HCC患者，并測量其腫瘤、瘤周及正常肝組織的信號(hào)強(qiáng)度(signal intensity, SI)，結(jié)果表明，瘤周組織與正常肝組織在動(dòng)脈期的SI比值(SIAp/Al)是MVI的獨(dú)立預(yù)測因素，且SIAp/Al的AUC值高于肝膽期瘤周低信號(hào)，這表明定量分析評估MVI可能更具有說服力?？傊珼CE-MRI在評估MVI方面可以提供多種手段，肝膽特異性造影劑在MVI評估中更具優(yōu)勢，比動(dòng)態(tài)增強(qiáng)CT提供了更多的影像細(xì)節(jié)，具有巨大的潛力。

2.2 擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging, DWI)DWI以非侵入性的方式探測水分子的擴(kuò)散，其定量指標(biāo)——表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient, ADC)，可以反映腫瘤的細(xì)胞數(shù)量、增殖活性以及毛細(xì)血管灌注情況等，逐漸應(yīng)用于腫瘤微血管病變的診斷中。ADC值具有客觀性、可重復(fù)性的優(yōu)勢，但原始的ADC值采用單指數(shù)模型，只揭示了高斯分布水的擴(kuò)散系數(shù)，忽略了組織中灌注分?jǐn)?shù)的影響，在反映真實(shí)水?dāng)U散方面具有一定的局限性。Zhang等[13]認(rèn)為在b值為1000 s/mm2的狀態(tài)下，可以將ADC值<1.07× 10-3mm2/s作為MVI的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。而另一項(xiàng)研究[14]卻表明低b值(0.500 s/mm2)的狀態(tài)下，ADC值<1.227× 10-3mm2/s可作為MVI預(yù)測因素。不同b值情況下，所劃分的ADC截?cái)嘀挡煌?，可見參?shù)的標(biāo)準(zhǔn)化必不可少。與以往單一病灶的研究不同，Yang等[15]回顧性分析了51例雙灶性HCC患者，研究表明其兩個(gè)病灶高度相似的ADC值可作為MVI的術(shù)前預(yù)測因子。但是該假說在廣泛應(yīng)用于臨床前需要通過全基因組測序加以驗(yàn)證?？傊?，利用DWI評估MVI具有廣闊的發(fā)展前景，但目前具有一定的局限性，比如參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化、大數(shù)據(jù)的外部驗(yàn)證等。

2.3 體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)(intravoxel incoherent motion, IVIM)IVIM成像以雙指數(shù)模型計(jì)算，采用多b值擴(kuò)散加權(quán)成像，可以分析非高斯擴(kuò)散的能力，可以在不使用造影劑的條件下，評估毛細(xì)血管網(wǎng)中血液微循環(huán)的真實(shí)分子擴(kuò)散和灌注情況，有助于某些造影劑禁忌證的患者或有腎源性疾病的患者。Wei等[16]發(fā)現(xiàn)真擴(kuò)散系數(shù)(D)可用于評估MVI，其最佳截?cái)嘀禐?.868×10-3mm2/s，并且IVIM模型測定的D值(AUC= 0.815)比單指數(shù)模型測定的ADC值(AUC= 0.746)具有更好的診斷效能。這可能與HCC分化較差時(shí)，細(xì)胞密度和假擴(kuò)散成分增加有關(guān)，其聯(lián)合作用可能會(huì)導(dǎo)致ADC的增加，而D值不會(huì)受到影響。關(guān)于IVIM評估MVI的研究相對較少，其臨床推廣需要進(jìn)一步對參數(shù)設(shè)定、掃描方式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。同時(shí)，IVIM模型采集時(shí)間相對較長，如何在保證獲得充足的影像信息的前提下縮短采集時(shí)間值得思考。

2.4 擴(kuò)散峰度成像(diffusional kurtosis imaging, DKI)DKI是在擴(kuò)散張量成像基礎(chǔ)上擴(kuò)展開來，以探測非高斯水?dāng)U散，比傳統(tǒng)DWI提供了更多關(guān)于組織成分異質(zhì)性和不均質(zhì)性的信息。Wang等[17]研究表明平均表觀峰度系數(shù)(mean apparent kurtosis coefficient, MK)與HCC的MVI顯著相關(guān)。Cao等[18]進(jìn)一步比較了MK與ADC的診斷效能，結(jié)果發(fā)現(xiàn)只有MK具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，其診斷效能中等(AUC=0.77)，并且高級(jí)別HCC的MK值顯著高于低級(jí)別HCC。該研究中ADC與MVI無顯著相關(guān)性，這種差異很可能是受b值選擇的影響。MK與腫瘤侵襲性生物學(xué)行為之間具有潛在相關(guān)性，所以在眾多彌散參數(shù)中，MK一度被看作是反映腫瘤生物學(xué)行為最重要的參數(shù)。DKI圖像通過自由呼吸掃描方式所獲得，可能導(dǎo)致信噪比下降，但比呼吸觸發(fā)和屏氣成像具有更好的可重現(xiàn)性，并且采集時(shí)間更短。未來如何提高DKI圖像質(zhì)量以及規(guī)范參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化需要更深入的研究。

2.5 磁共振彈性成像(MR elastography, MRE)MRE可以反映組織內(nèi)部彈性，是現(xiàn)階段評估肝纖維化最準(zhǔn)確的無創(chuàng)影像學(xué)檢查手段。Li等[19]首次嘗試基于MRE的剪切應(yīng)變來預(yù)測HCC中MVI。他們繪制了59例HCC患者的八面體剪切應(yīng)變(octahedral shear strain, OSS)圖，并記錄了低剪切應(yīng)變下的瘤周界面長度的百分比(percentage of low-shear-strain length, pLSL, %)，并以此量化分析不同頻率下(60、40、30 Hz)的診斷差異。研究表明，MVI陽性組的瘤周OSS-pLSL均顯著高于MVI陰性組。并且隨著頻率的下降，OSS-pLSL的特異性從53.8%提高到76.9%，還同時(shí)保留著94%的高靈敏度，30 Hz被推薦為診斷MVI的最佳頻率。但肝纖維化程度是否會(huì)影響其診斷準(zhǔn)確性,還需要在大樣本中加以驗(yàn)證。此外，瘤周OSS-pLSL比其他MRI功能成像掃描速度更快、觀察者間一致性更高，更容易整合到常規(guī)MRI中，這有助于提高術(shù)前對MVI的檢測。利用MRE特征評估MVI是一種創(chuàng)新，也是一種挑戰(zhàn)，在未來需要開發(fā)更靈敏的MRE序列，將MRE成像特征和臨床特征結(jié)合起來，建立一個(gè)更準(zhǔn)確的預(yù)測模型。

3 核醫(yī)學(xué)

核醫(yī)學(xué)功能成像可以反映腫瘤組織代謝情況，是其他常規(guī)影像學(xué)檢查難以企及的優(yōu)勢。18氟脫氧葡萄糖正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層掃描(18F-FDG PET/CT)是一項(xiàng)評估HCC患者M(jìn)VI的頗具前景的檢查方式。國外一項(xiàng)多中心研究[20]測量了158例巴塞羅那(BCLC)分期為0期或A期的HCC患者最大標(biāo)準(zhǔn)化攝取值(SUVmax)，以及正常肝臟的平均SUV(SUVmean)，通過計(jì)算其比值(TLR= SUVmax/SUVmean)來測定腫瘤FDG親和力。結(jié)果顯示，TLR、血清甲胎蛋白水平(AFP)和腫瘤大小與MVI存在顯著相關(guān)，并且TLR診斷效能最高(AUC=0.704)。腫瘤的FDG親和力是一個(gè)與腫瘤復(fù)發(fā)相關(guān)的侵襲性生物學(xué)指標(biāo)，通過分析TLR來反映FDG親和力，可以減少機(jī)構(gòu)間或觀察者間差異所引起的SUV測量不準(zhǔn)確，更具有客觀性。此外，Celebi等[21]發(fā)現(xiàn)18F-FDG PET/MRI成像測量腫瘤SUVmax與MVI具有相關(guān)性，但目前關(guān)于18F-FDG PET/MRI評估MVI的研究罕見，未來還需要更多的研究以驗(yàn)證其臨床應(yīng)用價(jià)值。但核醫(yī)學(xué)設(shè)備在部分偏遠(yuǎn)地區(qū)和縣級(jí)醫(yī)院開展受限，難以普及。

4 超聲

超聲檢查無創(chuàng)、經(jīng)濟(jì)并且操作簡便，超聲聯(lián)合AFP是肝癌的一線篩查手段，但超聲檢查畢竟是一項(xiàng)操作性檢查，可能會(huì)造成一定的偏倚。最新一項(xiàng)前瞻性研究[22]，對納入的287例HCC患者均行常規(guī)超聲、超聲造影(contrast-enhanced ultrasound, CEUS)以及剪切波彈性成像(shear wave elastography,SWE)檢查，其結(jié)果顯示，腫瘤直徑、回聲、形狀、動(dòng)脈期瘤周增強(qiáng)和門靜脈期強(qiáng)化水平是MVI的獨(dú)立預(yù)測因素。這表明多模態(tài)超聲特征是術(shù)前預(yù)測MVI有效的影像學(xué)標(biāo)志物。但是，先前的一項(xiàng)研究[23]卻聲稱包括強(qiáng)化水平、強(qiáng)化均勻性、強(qiáng)化邊界和供血?jiǎng)用}在內(nèi)的5項(xiàng)CEUS特征與MVI不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。目前，超聲檢查在MVI評估方面的文獻(xiàn)報(bào)道較少，評估指標(biāo)存在爭議，這可能是因?yàn)闄C(jī)器設(shè)備差異及操作者經(jīng)驗(yàn)水平限制了超聲檢查在MVI評估中的應(yīng)用。此外，該研究[22]現(xiàn)有的SWE研究并未發(fā)現(xiàn)顯著差異，未來利用放射組學(xué)研究可能挖掘出SWE對MVI的預(yù)測價(jià)值。

5 影像組學(xué)及深度學(xué)習(xí)

隨著人們對影像學(xué)及人工智能的探索不斷深入，影像組學(xué)在HCC的診斷、療效評估及預(yù)后方面?zhèn)涫荜P(guān)注。影像組學(xué)[24]將大量影像特征轉(zhuǎn)換為可挖掘的數(shù)據(jù)，以幫助臨床實(shí)現(xiàn)患者個(gè)體化治療的目的。

先前的研究發(fā)現(xiàn)基于CT、MRI、18F-FDG PET/CT以及超聲檢查的影像組學(xué)在預(yù)測MVI方面都表現(xiàn)出了巨大的潛力。Li等[7]研究發(fā)現(xiàn)，基于多期相CT圖像的紋理分析可用于預(yù)測HCC的MVI，其中最有價(jià)值的參數(shù)來自灰度運(yùn)行長度矩陣。但目前，紋理分析的特征提取、選擇算法還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，如何標(biāo)準(zhǔn)化是一個(gè)難題，以及哪些特征提取、選擇算法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測MVI，需要廣泛的臨床研究和驗(yàn)證。一項(xiàng)最新研究[25]利用MRI動(dòng)脈期圖像分別對瘤內(nèi)、瘤周組織進(jìn)行直方圖分析，結(jié)果表明，瘤周的均值、中位數(shù)、峰度與小HCC組(HCC≤3 cm)的MVI有關(guān)；瘤周的均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差與HCC>3 cm組的MVI相關(guān)；而瘤內(nèi)的直方圖特征無顯著性差異。但是該研究并未導(dǎo)入T2WI和DWI等其他多參數(shù)，只分析了腫瘤的最大橫截面積，其結(jié)果可能存在偏倚。有研究表明[26]，結(jié)合了臨床危險(xiǎn)因素的18F-FDG PET/CT 影像組學(xué)諾模圖可用于評估BCLC 0期及A期HCC患者的MVI狀態(tài)和無病生存期，這意味著在很大程度上有助于臨床指導(dǎo)治療和預(yù)后評估。Hu等[23]回顧性分析了482例行CEUS檢查的HCC患者，結(jié)果發(fā)現(xiàn)結(jié)合了AFP、腫瘤大小以及影像組學(xué)評分的諾模圖對MVI的預(yù)測性能(AUC=0.731)優(yōu)于臨床特征諾模圖(AUC=0.634),說明影像組學(xué)評分提高了對MVI的預(yù)測效能。一項(xiàng)基于Gd-EOB-DTPA增強(qiáng)MRI的多中心研究[27]，根據(jù)病灶不同范圍(瘤內(nèi)和瘤內(nèi)+瘤周)以及三種MRI序列(T2WI、動(dòng)脈期和肝膽期)和融合序列(三種序列的組合)，分別建立了8個(gè)影像學(xué)模型，并開發(fā)了臨床-影像學(xué)特征(CR)模型和臨床-影像學(xué)-影像組學(xué)特征(CRR)模型的諾模圖。結(jié)果表明，基于融合序列的瘤內(nèi)+瘤周影像組學(xué)模型預(yù)測效能最好，并且CRR模型諾模圖的診斷效能優(yōu)于CR模型和最佳影像組學(xué)模型。此外，有研究發(fā)現(xiàn)基于增強(qiáng)CT成像的CRR模型在評估MVI方面診斷效能同樣表現(xiàn)良好[28]。這表明臨床特征、影像學(xué)以及影像組學(xué)特征結(jié)合的多模態(tài)成像在MVI評估中具有顯著優(yōu)勢，是未來的研究趨勢。

深度學(xué)習(xí)(deep learning, DL)[29]指的是人工智能構(gòu)建的一種模擬人體大腦的學(xué)習(xí)和分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是影像組學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展形式。三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(three-dimensional convolutional neural network, 3D CNN)的DL模型，比傳統(tǒng)的二維卷積可提取更多的醫(yī)學(xué)影像時(shí)空特征信息，或許在評估MVI方面更加出色。一項(xiàng)研究表明[30]基于CT圖像的3D CNN預(yù)測模型在內(nèi)部驗(yàn)證集中具有較高的診斷效能(AUC=0.91)，說明了3D CNN模型在預(yù)測MVI方面具有廣闊的發(fā)展前景。Zhang等[31]利用3D CNN建立了基于多參數(shù)MRI圖像的四種DL模型，包括3種基于單序列的單層模型和結(jié)合了3個(gè)序列的融合模型。結(jié)果顯示，結(jié)合T2WI、T2-SPIR和PVP圖像的融合模型在預(yù)測MVI方面比三種單層模型診斷性能更好。DL模型在圖像自動(dòng)識(shí)別方面比傳統(tǒng)影像組學(xué)分析具有更高的效率和準(zhǔn)確性。然而，DL模型規(guī)模復(fù)雜，需要進(jìn)行海量的數(shù)據(jù)分析，當(dāng)數(shù)據(jù)集規(guī)模較小時(shí)，3D CNN可能會(huì)出現(xiàn)過擬合。因此未來在將3D CNN轉(zhuǎn)化為臨床應(yīng)用之前，需要更大數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。

6 小結(jié)與展望

研究現(xiàn)狀表明術(shù)前影像學(xué)評估MVI取得了一定的進(jìn)展，但仍具有挑戰(zhàn)性，存在著不同研究結(jié)論不一致、參數(shù)以及算法缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、掃描和操作方式缺乏統(tǒng)一化等問題，且絕大部分研究樣本量較小，缺乏前瞻性、以及多中心的驗(yàn)證。從目前可用于評估MVI的影像學(xué)檢查方式而言，MRI因其獨(dú)特的肝臟特異性造影劑及功能成像的優(yōu)勢，可作為一種頗具前景的術(shù)前MVI預(yù)測方法，其有望在未來投入到更為廣泛的運(yùn)用中去。未來關(guān)于術(shù)前影像學(xué)評估MVI的研究可能需要從獨(dú)立的單一成像方式轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗄B(tài)成像研究，將臨床、影像學(xué)以及影像組學(xué)特征，以及深度學(xué)習(xí)等充分結(jié)合起來，建立更加準(zhǔn)確的預(yù)測模型，以提高HCC患者精準(zhǔn)醫(yī)療水平。