乳腺癌腫瘤浸潤(rùn)性淋巴細(xì)胞水平的影像評(píng)估進(jìn)展

王夢(mèng)意 胡仰玲 張小玲

惡性腫瘤的發(fā)生發(fā)展很大程度上取決于腫瘤細(xì)胞與免疫細(xì)胞的相互作用，即便是腫瘤晚期，免疫反應(yīng)也被認(rèn)為是直接或間接影響病人生存的因素[1]。腫瘤浸潤(rùn)性淋巴細(xì)胞（tumor-infiltrating lymphocytes，TIL）是普遍存在于腫瘤內(nèi)部及間質(zhì)中的一類單核細(xì)胞，主要由細(xì)胞毒T 細(xì)胞、輔助T 細(xì)胞、B細(xì)胞以及NK 細(xì)胞組成，它參與腫瘤微環(huán)境的構(gòu)成，并在機(jī)體免疫應(yīng)答中發(fā)揮作用，是腫瘤免疫中最受關(guān)注的生物標(biāo)志物[2]。腫瘤與TIL 的相關(guān)研究涉及多個(gè)器官和系統(tǒng)，目前對(duì)肺癌和黑色素瘤的研究最多[2]。有研究[3-6]表明TIL 與乳腺癌新輔助化療和免疫治療有協(xié)同作用，可提高臨床療效。TIL 的評(píng)估可能有助于識(shí)別更易受免疫調(diào)節(jié)的乳腺癌病人，幫助臨床早期調(diào)整治療方案，給予精準(zhǔn)的個(gè)體化治療，從而改善乳腺癌病人的預(yù)后。本文將對(duì)乳腺癌TIL的臨床意義及影像評(píng)估研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。

1 TIL 水平對(duì)乳腺癌的臨床意義及檢測(cè)現(xiàn)狀

近年來(lái)乳腺癌成為腫瘤免疫原性研究的熱點(diǎn)。從乳腺腫瘤組織中分離的TIL 與自體腫瘤組織混合時(shí)能產(chǎn)生具有細(xì)胞溶解活性的細(xì)胞因子，提示腫瘤微環(huán)境中的TIL 可能激發(fā)機(jī)體對(duì)腫瘤的排斥反應(yīng)[7]。有研究[8]發(fā)現(xiàn)TIL 可能成為預(yù)測(cè)或評(píng)估乳腺癌免疫治療療效的重要生物學(xué)標(biāo)志物，因?yàn)樵诒姸嗄[瘤免疫生物標(biāo)志物中，TIL 上程序性死亡受體-配體1（programmed death-ligand 1，PD-L1）的高表達(dá)通常與免疫檢查點(diǎn)抑制劑的良好療效相關(guān)。其次，高水平TIL 與乳腺癌新輔助化療（neoadjuvant chemotherapy，NAC）后病理完全緩解（pathologic complete response，PCR）、無(wú)病生存期等預(yù)后指標(biāo)具有較高的相關(guān)性，尤其是三陰型乳腺癌（triple-negative breast cancer，TNBC）[3-5]。Lee 等[5]對(duì)157 例TNBC 病人的研究發(fā)現(xiàn)，NAC 前乳腺癌間質(zhì)內(nèi)高水平的TIL 可一定程度提示更高的PCR 率及腫瘤組織對(duì)化療藥物的高敏感性。由此可推測(cè)TIL 能較好地評(píng)估乳腺癌免疫治療及NAC 療效。

201 4 年，國(guó)際TIL 工作組就乳腺癌TIL 的評(píng)估方法達(dá)成了共識(shí)[9]，即將HE 染色切片中有TIL 的間質(zhì)面積與總間質(zhì)面積相比得出平均百分比。該共識(shí)建議將TIL 水平作為連續(xù)性變量進(jìn)行評(píng)估，但也可進(jìn)行非連續(xù)性變量的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，即設(shè)定TIL 水平閾值。有研究者[10]將TIL 水平大于50%的乳腺癌稱為淋巴細(xì)胞為主的乳腺癌（lymphocyte-predominant breast cancer，LPBC），并發(fā)現(xiàn)相比非LPBC，LPBC 的NAC 后PCR 率更高，但因LPBC 僅約占11%，共識(shí)[9]并未建議使用該閾值。由于TIL 評(píng)估方法還處于待統(tǒng)一和優(yōu)化的階段，各項(xiàng)研究使用的閾值還沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。在乳腺癌TIL 與影像相關(guān)性評(píng)估研究中，多數(shù)樣本量較小，因此TIL 水平的閾值大多定為10%～20%[11-17]。

利用HE 染色切片評(píng)估TIL 水平具有很大的局限性。首先，TIL 在腫瘤內(nèi)分布具有空間異質(zhì)性，獲取全瘤的TIL 水平需要完整切除病灶后進(jìn)行全瘤區(qū)域檢測(cè)，而腫瘤切除前通過(guò)活檢組織檢測(cè)的TIL 水平難以反映整個(gè)腫瘤的TIL 水平，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果片面或差異性大[18]。其次，TIL 水平在治療過(guò)程中是動(dòng)態(tài)變化的[6]，監(jiān)測(cè)治療過(guò)程中的TIL 水平，需要反復(fù)多次有創(chuàng)性活檢，目前在臨床上難以實(shí)施。這些局限性限制了TIL 水平在乳腺癌治療中的應(yīng)用，因此找到能夠高效、全面、無(wú)創(chuàng)地反映TIL 水平的評(píng)估方法十分必要。

2 影像學(xué)對(duì)乳腺癌TIL 評(píng)估的現(xiàn)狀及進(jìn)展

影像學(xué)作為可重復(fù)應(yīng)用的無(wú)創(chuàng)性醫(yī)學(xué)成像手段，可提供腫瘤及其周?chē)h(huán)境的全局視圖，還可以在治療前、治療期間和隨訪中進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢查，通過(guò)宏觀的影像信息反映乳腺癌潛在的細(xì)胞、分子及免疫等多方面的微觀信息。已有文獻(xiàn)[11-12]報(bào)道了利用影像學(xué)多種方法對(duì)乳腺癌TIL 評(píng)估的研究。

2.1 MRI 對(duì)乳腺癌TIL 的評(píng)估作用 一些研究[19-21]表明，MRI 影像數(shù)據(jù)可以反映腫瘤的微環(huán)境變化，從而預(yù)測(cè)腫瘤的分子亞型、侵襲性及對(duì)治療的反應(yīng)，在TIL 水平的MRI 評(píng)估方面取得了一定的進(jìn)展。Ku 等[22]及?elebi 等[11]的研究均發(fā)現(xiàn)乳腺癌腫塊的MRI 形態(tài)特征有助于區(qū)分TIL 水平，高TIL 水平組的乳腺癌在MRI 上常表現(xiàn)為單發(fā)、類圓形、邊界清晰、內(nèi)部強(qiáng)化均勻的腫塊，而低TIL 水平組則不具備上述特征。Xu 等[17]結(jié)合病人的擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）還發(fā)現(xiàn)乳腺癌腫塊的表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）值與TIL水平呈顯著正相關(guān)，并應(yīng)用Logistic 回歸分析得出ADC 值是預(yù)測(cè)TIL 水平有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的參數(shù)；Fogante 等[12]研究也得出相似的結(jié)論；而Lee 等[23]研究發(fā)現(xiàn)，人類表皮生長(zhǎng)因子受體2（human epidermal growth factor receptor 2，HER2）陽(yáng)性、高TIL 水平組病人的ADC 值更低，且更易出現(xiàn)瘤周水腫。Ku 等[24]研究中將66 例TNBC 病人分為低TIL 水平組（＜50%）和高TIL 水平組（≥50%），發(fā)現(xiàn)TNBC 腫塊的TIL水平與其在乳腺動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI（dynamic-enhanced image MRI，DCE-MRI）中的強(qiáng)化特點(diǎn)有關(guān)，低TIL 水平組的時(shí)間動(dòng)態(tài)增強(qiáng)曲線常表現(xiàn)為平臺(tái)型，而高TIL 水平組則常表現(xiàn)為流出型。Wu 等[25]對(duì)126 例乳腺癌病人研究發(fā)現(xiàn)，乳腺癌腫瘤體積及腫瘤周?chē)鷮?shí)質(zhì)強(qiáng)化的平均信號(hào)強(qiáng)化率與TIL 水平呈顯著正相關(guān)，且以TNBC 最為顯著；他們還構(gòu)建了影像征象和病理細(xì)胞溶解積分復(fù)合TIL 評(píng)估模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該復(fù)合模型與TIL 水平的線性相關(guān)性更高。

2.2 PET 對(duì)乳腺癌TIL 的評(píng)估作用 異常代謝是腫瘤細(xì)胞的重要特征之一，在18F-脫氧葡萄糖（18Ffluorodeoxyglucose，18F-FDG）-PET/CT 或PET/MRI中，除了獲得常規(guī)的MRI 或CT 成像信息外，還能評(píng)價(jià)腫瘤局部FDG 的濃聚程度，從而在代謝層面對(duì)腫瘤進(jìn)行分析評(píng)估。Murakami 等[14]對(duì)55 例TNBC和HER2 陽(yáng)性的浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌病人進(jìn)行研究，并根據(jù)TIL 水平分為低（＜10%）、高（≥10%）TIL 水平組，評(píng)估18F-FDG-PET/MRI 表現(xiàn)與TIL 水平的相關(guān)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高TIL 水平組的平均最大標(biāo)準(zhǔn)化攝取值（maximum standardized uptake value，SUVmax）高于低TIL 水平組；再進(jìn)一步按照有無(wú)瘤周水腫進(jìn)行分組后，發(fā)現(xiàn)低TIL 水平并有瘤周水腫組病灶較低TIL水平不伴瘤周水腫組病灶的SUVmax更高。該研究也表明高TIL 水平組的腫瘤在MRI 上更常表現(xiàn)為腫塊型，而低TIL 水平組的腫瘤則更常表現(xiàn)為非腫塊型。Kajáry 等[13]分析34 例浸潤(rùn)性乳腺癌病人TIL 水平與分期動(dòng)態(tài)18F-FDG-PET/CT 測(cè)量的動(dòng)力學(xué)參數(shù)（如18F-FDG 從血漿到組織和從組織回到血漿的速率及18F-FDG 在體內(nèi)己糖激酶作用下磷酸化的速率）的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者不具相關(guān)性，他們推測(cè)此結(jié)果可能與樣本量過(guò)小有關(guān)。Sasada 等[15]研究了125 例浸潤(rùn)性乳腺癌病人的全身18F-FDG-PET/CT 和乳腺專用18F-FDG-PET/CT 的SUVmax與TIL 水平的關(guān)系，通過(guò)多元線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，2 種成像方法獲得的SUVmax值均可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)乳腺癌的TIL 水平，預(yù)測(cè)TIL 的臨界值為20%；但經(jīng)傾向評(píng)分匹配分析后發(fā)現(xiàn)，TIL 水平與乳腺專用18F-FDG-PET/CT 的SUVmax值呈正相關(guān)，而與全身18F-FDG-PET/CT 的SUVmax值不相關(guān)。

2.3 超聲對(duì)乳腺癌TIL 的評(píng)估作用 乳腺超聲簡(jiǎn)便易行，具有安全無(wú)創(chuàng)、無(wú)輻射、經(jīng)濟(jì)、病人易于接受等優(yōu)點(diǎn)，是乳腺癌重要影像學(xué)檢查方法。?elebi等[11]對(duì)158 例浸潤(rùn)性乳腺癌病人進(jìn)行研究，以10%界定低、高TIL 水平，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高TIL 水平組的腫瘤在超聲上常表現(xiàn)為病灶直徑≥2 cm、形態(tài)規(guī)則、邊界清晰的腫塊。Fukui 等[26]對(duì)191 例乳腺浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌（包括TNBC 和HER2 陽(yáng)性乳腺癌）病人根據(jù)TIL 水平分為低（＜50%）、高（≥50%）TIL 水平組，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高TIL 水平組的特征性表現(xiàn)為小分葉狀、極低內(nèi)部回聲及后方回聲明顯增強(qiáng)，且根據(jù)這3 個(gè)超聲特征構(gòu)建預(yù)測(cè)高TIL 水平組的超聲評(píng)分，該評(píng)分的受試者操作特征（ROC）曲線下面積（AUC）為0.88。

2.4 人工智能及影像組學(xué)對(duì)乳腺癌TIL 的評(píng)估作用 以高質(zhì)量影像學(xué)圖像為基礎(chǔ)，采用人工智能手段深度挖掘圖像信息，形成“影像-微環(huán)境組學(xué)”是目前解析影像表型與微環(huán)境特征之間關(guān)系的有效方法。利用人工智能及影像組學(xué)評(píng)估乳腺影像對(duì)TIL 水平的預(yù)測(cè)價(jià)值成為最新的研究熱點(diǎn)。目前多見(jiàn)報(bào)道的計(jì)算機(jī)提取的圖像特征包括直方圖強(qiáng)度、紋理特征、分形維等，通過(guò)這些特征性信息對(duì)腫瘤的異質(zhì)性進(jìn)行量化分析，以評(píng)估乳腺影像組學(xué)特征對(duì)腫瘤TIL 水平的預(yù)測(cè)價(jià)值。如Yu 等[27]將121 例浸潤(rùn)性乳腺癌病人隨機(jī)分為訓(xùn)練組85 例和驗(yàn)證組36例，以術(shù)前乳腺X 線攝影的影像組學(xué)特征（如小波低灰度差分矩陣、短程低灰度長(zhǎng)度矩陣及灰度差分矩陣依賴熵等）評(píng)估TIL 水平，結(jié)果表明乳腺X 線攝影的影像組學(xué)特征模型能較好地區(qū)分低TIL 水平組（＜50%）和高TIL 水平組（≥50%），訓(xùn)練組的AUC值為0.83，驗(yàn)證組的AUC 值為0.79；他們另一研究[28]發(fā)現(xiàn)，上述結(jié)果在TNBC 病人中顯著性更強(qiáng)。Xu等[17]對(duì)172 例浸潤(rùn)性乳腺癌病人（訓(xùn)練組121 例，驗(yàn)證組51 例）分別以DCE-MRI 的影像組學(xué)特征模型、聯(lián)合雌激素受體狀態(tài)和影像組學(xué)特征的復(fù)合模型預(yù)測(cè)其TIL 水平，結(jié)果表明MRI 影像組學(xué)特征模型能較好地區(qū)分低TIL 水平組（＜10%）和高TIL 水平組（≥10%），訓(xùn)練組及驗(yàn)證組的AUC 值分別為0.742 和0.718，復(fù)合模型的訓(xùn)練集及驗(yàn)證集的AUC值則可分別提升至0.800 和0.842，這與Bian 等[29]的研究結(jié)果一致。Tang 等[16]在T2WI、DWI 和DCE-MRI的每個(gè)階段即增強(qiáng)前、增強(qiáng)超早期、增強(qiáng)早期及延遲期手動(dòng)勾畫(huà)興趣區(qū)，提取了6 250 個(gè)定量特征，共建立了4 種預(yù)測(cè)TIL 的模型，即單時(shí)相增強(qiáng)影像組學(xué)模型、融合增強(qiáng)多時(shí)相影像組學(xué)模型、融合多序列影像組學(xué)模型及影像組學(xué)聯(lián)合臨床的復(fù)合模型，使用最小絕對(duì)值收斂和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸選擇最佳預(yù)測(cè)模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)從延遲期提取的DCE-MRI影像特征對(duì)TIL 的預(yù)測(cè)效能優(yōu)于其他階段，融合多序列影像組學(xué)模型和影像組學(xué)聯(lián)合臨床的復(fù)合模型預(yù)測(cè)性能最佳，ROC 曲線的AUC 分別為0.93 和0.95。由此可見(jiàn)，通過(guò)影像組學(xué)方法對(duì)腫瘤的高階特征進(jìn)行分析可以很好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)在評(píng)估腫瘤異質(zhì)性方面的不足，能夠?qū)Χ喾N圖像信息進(jìn)行充分利用、挖掘和量化，并建立預(yù)測(cè)模型，更好地應(yīng)用于TIL 影像評(píng)估。

3 局限性與展望

目前TIL 影像評(píng)估仍面臨許多挑戰(zhàn)：①多數(shù)研究是單中心回顧性研究，樣本量有限。為了闡明TIL影像評(píng)估的可行性，未來(lái)需在更大的群體中進(jìn)行驗(yàn)證。②與激素受體表達(dá)型乳腺癌相比，非激素受體表達(dá)型乳腺癌的預(yù)后與TIL 水平相關(guān)性更強(qiáng)，但目前大多數(shù)研究中納入的非激素受體表達(dá)型乳腺癌病例數(shù)相對(duì)較少，因此有必要在未來(lái)特別補(bǔ)充非激素受體表達(dá)型乳腺癌的相關(guān)數(shù)據(jù)。③目前的研究多以治療前穿刺標(biāo)本的TIL 水平為金標(biāo)準(zhǔn)，而TIL 水平在NAC 過(guò)程中會(huì)發(fā)生變化，因此在納入病人時(shí)會(huì)將已經(jīng)接受NAC 的病人排除，后續(xù)將如何使用影像學(xué)方法監(jiān)測(cè)NAC 期間的TIL 水平是一個(gè)值得進(jìn)一步探討的問(wèn)題。

綜上，盡管乳腺影像檢查還不能替代組織活檢成為評(píng)估TIL 的金標(biāo)準(zhǔn)，但多項(xiàng)研究揭示影像表現(xiàn)及高階特征與乳腺癌TIL 水平具有相關(guān)性。期待更多的研究能揭示乳腺影像檢查在TIL 評(píng)估方面的潛力，以提高TIL 的臨床應(yīng)用價(jià)值。