前列腺癌磁共振成像診斷與技術(shù)進(jìn)展

劉 黎,印隆林△

(1.電子科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院,四川 成都 610056;2.四川省醫(yī)學(xué)科學(xué)院·四川省人民醫(yī)院 a.放射科,b. 放射醫(yī)學(xué)研究所,四川 成都 610072)

近年來(lái),前列腺癌(prostate cancer,PCa)的發(fā)病率在全球范圍內(nèi)逐年上升,僅2020年,全球新增病例約141萬(wàn),占同年新發(fā)癌癥的7.3%,使其成為全球男性除肺癌外最常見的惡性腫瘤[1]。在PCa診療的臨床路徑中,磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是最主要的輔助檢查手段。其中,多參數(shù)磁共振成像(multi-parameter MRI,mp-MRI)已成為應(yīng)用最廣泛且最準(zhǔn)確的非侵入式成像工具[2]。同時(shí),隨著MRI軟硬件技術(shù)的飛速發(fā)展,突破常規(guī)成像限制的新技術(shù)也隨之派生,諸多MRI技術(shù)在PCa診斷領(lǐng)域形成了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的局面,并不斷朝著萬(wàn)物互聯(lián)的人工智能化發(fā)展。為此,本文就前列腺癌MRI診斷相關(guān)技術(shù)進(jìn)展及應(yīng)用前景作一綜述。

1 前列腺癌常規(guī)MRI檢查

1.1 多參數(shù)MRI檢查前列腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)推薦使用由T1WI、T2WI和DWI組成的mp-MRI行前列腺規(guī)范化掃描,mp-MRI憑借優(yōu)越的敏感性和良好的陰性預(yù)測(cè)值,在PCa診療、風(fēng)險(xiǎn)分層及主動(dòng)監(jiān)測(cè)過(guò)程中發(fā)揮了重要作用,已成為當(dāng)前檢測(cè)前列腺腫瘤最常用的輔助檢查[2]。Mp-MRI可以區(qū)分良性病變、臨床顯著性前列腺癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)和非csPCa,可以準(zhǔn)確診斷國(guó)際泌尿外科病理學(xué)會(huì)(International Society of Urological Pathology,ISUP)分級(jí)≥2級(jí)的PCa[3],可以有效檢出93%的csPCa且安全排除低風(fēng)險(xiǎn)男性中的疑似csPCa[4]。

來(lái)自系統(tǒng)綜述和臨床研究的證據(jù)表明經(jīng)直腸超聲(transrectal ultrasound,TRUS)引導(dǎo)的系統(tǒng)穿刺在診斷PCa時(shí)存在約21%的假陰性率和潛在并發(fā)癥[5],而mp-MRI引導(dǎo)的靶向穿刺不僅提高了csPCa的檢出率[3],而且對(duì)PCa風(fēng)險(xiǎn)人群?jiǎn)为?dú)采用MRI引導(dǎo)的靶向穿刺要優(yōu)于TRUS引導(dǎo)的系統(tǒng)穿刺[4],所以未來(lái)前列腺的活檢將朝著mp-MRI聯(lián)合TRUS引導(dǎo)的融合穿刺發(fā)展。以往有研究認(rèn)為mp-MRI可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)度診斷和非必要性活檢[3, 6],然而最近一項(xiàng)Meta分析[7]認(rèn)為,評(píng)分越高的初次靶向穿刺為陰性的臨床疑似PCa患者(即mp-MRI初始陽(yáng)性,PI-RADS/Likert 評(píng)分3～5分),重復(fù)穿刺檢出腫瘤和csPCa的概率越大,在Likert 5分患者中,總體癌癥檢出率為87.5%。該研究為完善PCa診療的臨床路徑提出了新建議,即mp-MRI不僅適用于有PCa風(fēng)險(xiǎn)人群的篩查,也適用于對(duì)既往活檢為陰性但有重復(fù)活檢指征的病例進(jìn)行隨訪或二次靶向穿刺檢查。

【基金項(xiàng)目】四川省科技廳重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(編號(hào):23ZDYF1685;2021YF50375),四川省干保局普及應(yīng)用項(xiàng)目(編號(hào):川干研2023-215)

△通訊作者

1.2 雙參數(shù)MRI檢查(bi-parametric MRI,bp-MRI)2019年頒布的PI-RADS 2.1版本鼓勵(lì)mp-MRI向僅使用兩種成像序列(即T2WI和DWI)的bp-MRI發(fā)展。最近的系統(tǒng)綜述[8]和Meta分析[9, 10]顯示兩者對(duì)PCa的診斷性能相當(dāng):bp-MRI檢測(cè)PCa的敏感性、特異性、AUC分別為0.84、0.75、0.86,檢測(cè)csPCa的敏感性、特異性、AUC分別為0.87、0.72、0.87[9];Mp-MRI檢測(cè)PCa的敏感性、特異性、AUC分別為0.86、0.67、0.84,檢測(cè)csPCa的敏感性、特異性、AUC分別為0.94、0.54、0.94[10]。但相關(guān)研究指出,目前減少動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)成像(dynamic contrast enhanced imaging,DCE)序列的指征尚不明確[3, 8, 11],因?yàn)?①DCE有助于識(shí)別體積較小、難以定性和干預(yù)后的病灶,也可以輔助經(jīng)驗(yàn)不足或非放射專業(yè)的醫(yī)師診斷csPCa,但其對(duì)高年資放射醫(yī)師價(jià)值不大;不同觀察者使用DCE閱讀的敏感性及AUC不同,但同等經(jīng)驗(yàn)的診斷醫(yī)師一致性良好。②雖然mp-MRI與bp-MRI的診斷價(jià)值相當(dāng),但DCE提高了PI-RADS 2、3、4類病變的檢出率,而bp-MRI對(duì)3類病變的評(píng)估效用存疑;因?yàn)楦鶕?jù)PI-RADS v2.1,在bp-MRI上被DWI評(píng)為3分的外周帶病變可因DCE序列表現(xiàn)陰性或陽(yáng)性而被評(píng)為3分或調(diào)整為4分,這表明bp-MRI診斷某些病灶的敏感性或存在不足。但另有研究支持ADC值將影響PI-RADS 3和4類病變的評(píng)估結(jié)果而非DCE,DCE與病變風(fēng)險(xiǎn)分層無(wú)必然相關(guān)性,bp-MRI不會(huì)降低局部分期的準(zhǔn)確性,未來(lái)完善PI-RADS時(shí)或?qū)?duì)該疑點(diǎn)進(jìn)行表述[11]。③減少DCE序列的好處包括降低了不良反應(yīng)事件發(fā)生率,優(yōu)化時(shí)間成本效益,改善就診質(zhì)量等。

綜述近年的文獻(xiàn)及觀點(diǎn)[8, 12]:①bp-MRI是篩查和診斷PCa的有效工具;②bp-MRI可以作為mp-MRI檢測(cè)csPCa的替代方法;③在由經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)師審閱、解釋報(bào)告或圖像質(zhì)量良好的情況下,推薦優(yōu)先使用bp-MRI;④進(jìn)一步優(yōu)化DWI對(duì)實(shí)現(xiàn)bp-MRI在PCa風(fēng)險(xiǎn)人群中的高效檢測(cè)至關(guān)重要。但仍需繼續(xù)深入探討bp-MRI的存在價(jià)值和其在不同臨床場(chǎng)景中的使用意見,尚需要多中心及前瞻性臨床試驗(yàn)來(lái)證明bp-MRI是PCa可靠的初診方法。此外,基于雙參數(shù)MRI的評(píng)分報(bào)告系統(tǒng)-簡(jiǎn)化PI-RADS (simplified prostate imaging reporting and data system,S-PI-RADS)為方便PCa的檢測(cè)、管理和指導(dǎo)活檢提供了理論依據(jù),在一定程度上提高了工作效率[13],但目前適用bp-MRI的PI-RADS版本并未被廣泛采用,新版本是否可靠還需后續(xù)臨床實(shí)踐來(lái)驗(yàn)證。

1.3 全身MRI 檢查(whole-body MRI,WB-MRI)2004年Takahara等開創(chuàng)性地提出DWI結(jié)合STIR-EPI(短TI反轉(zhuǎn)恢復(fù)回波平面成像)的三維全身抑制背景的擴(kuò)散加權(quán)成像技術(shù),在受檢者自由呼吸的情況下,采用4 mm的層厚采集430 s,可一次性獲得空間分辨率較高和抑脂效果較好的全身DWI圖,此即WB-MRI的前身,它可以超前檢測(cè)骨小梁性骨轉(zhuǎn)移,這為惡性腫瘤遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的篩查提供了可能[14, 15]。如今WB-MRI被國(guó)際公認(rèn)用于檢測(cè)PCa的全身骨轉(zhuǎn)移,文獻(xiàn)報(bào)道其臨床效能優(yōu)于骨顯像[15]。Zhan等[16]的Meta分析顯示W(wǎng)B-MRI檢測(cè)PCa全身骨轉(zhuǎn)移的AUC值為0.88,與PET-CT有相似的診斷優(yōu)勢(shì)比,但不同研究關(guān)于WB-MRI和PET-CT的診斷效能又存在爭(zhēng)議[15, 16],其原因可能有:樣本的基線特征、掃描的技術(shù)參數(shù)及讀者的主觀性解讀不同等,特別是良性病變引發(fā)的骨髓水腫在ADC圖上可能被誤判為轉(zhuǎn)移灶。

WB-MRI還可以檢測(cè)去勢(shì)抵抗性前列腺癌(castration resistant prostate cancer,CRPC)并監(jiān)測(cè)其預(yù)后。由于PCa內(nèi)部遺傳分子及雄激素受體活性的異質(zhì)性,CRPC患者維持在去勢(shì)抵抗?fàn)顟B(tài),可出現(xiàn)臨床或影像學(xué)進(jìn)展,但其PSA不升高[17]。利用WB-MRI的此種特點(diǎn)對(duì)PSA監(jiān)測(cè)意義不大的CRPC患者進(jìn)行隨訪具有重要意義。2017年P(guān)adhani等以WB-MRI為基礎(chǔ)開發(fā)了前列腺癌轉(zhuǎn)移報(bào)告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)(metastasis reporting and data system for prostate cancer,MET-RADS-P)并制訂了評(píng)估PCa患者多器官受累的標(biāo)準(zhǔn)化管理指南[18],此舉可能有助于解決現(xiàn)有研究結(jié)論不一致的問(wèn)題。新一代WB-MRI將可能完善晚期PCa患者的診療計(jì)劃,但其準(zhǔn)確性及可重復(fù)性的臨床驗(yàn)證和臨床應(yīng)用推廣仍需更多研究結(jié)果的支持。

2 前列腺癌MRI特殊成像技術(shù)及新技術(shù)

2.1 基于DWI的功能磁共振序列彌散張量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、彌散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)、體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)(intro-voxel incoherent movement,IVIM) 均是以DWI為基礎(chǔ)衍生的無(wú)創(chuàng)性檢測(cè)活體組織內(nèi)水分子彌散特性的功能MRI序列。

DWI假設(shè)水分子在各向同性和均勻環(huán)境中做服從單指數(shù)擴(kuò)散和高斯分布的布朗運(yùn)動(dòng),實(shí)際上受限的水分子在各個(gè)方向上的擴(kuò)散都不相同(即非高斯分布),其在平行于前列腺管腔和腺上皮的方向上比在垂直方向上(如前列腺纖維肌基質(zhì))快得多,為了描述這種運(yùn)動(dòng)的各向異性,DTI在DWI的基礎(chǔ)上使用至少6個(gè)梯度磁場(chǎng)方向獲得三維的組織張量圖。平均彌散率(mean diffusivity,MD)和各項(xiàng)異性分?jǐn)?shù)(fractional anisotropy,FA)是DTI的兩個(gè)主要量化指標(biāo),MD等同ADC,主要反映水分子擴(kuò)散的快慢;FA的范圍為0(各向同性)到1(各向異性),主要反映各向異性的程度。相關(guān)研究顯示PCa的MD值較健康組織減小,但關(guān)于FA的研究數(shù)據(jù)尚不一致;DTI相關(guān)參數(shù)與Gleason評(píng)分密切相關(guān),DTI衍生的纖維束成像顯示PCa的纖維束密度高于健康組織[19～21]。

DKI基于DTI進(jìn)一步優(yōu)化各種技術(shù)參數(shù)(多b值、大b值和至少15個(gè)磁場(chǎng)方向)旨在揭示更加復(fù)雜的非高斯分布,擴(kuò)散峰度(kurtosis,K)是其量化指標(biāo)之一,代表擴(kuò)散位移的概率分布。研究表明K值與PCa的Gleason評(píng)分呈顯著正相關(guān),其能有效區(qū)分良性、低級(jí)別PCa、高級(jí)別PCa和瘤周組織[20～22]。

IVIM應(yīng)用雙指數(shù)和非高斯分布模型,根據(jù)水分子擴(kuò)散速率的不同將其分為真實(shí)擴(kuò)散和微循環(huán)灌注,通過(guò)量化多b值DWI圖像數(shù)據(jù)獲得IVIM的量化指標(biāo):擴(kuò)散系數(shù)(diffusion coefficient,D)、假性擴(kuò)散系數(shù)(pseudo diffusion coefficient,D*)和灌注分?jǐn)?shù)(perfusion fraction,f),分別代表真實(shí)水分子的擴(kuò)散、微循環(huán)的灌注和微循環(huán)灌注效應(yīng)占總體擴(kuò)散效應(yīng)的容積比。文獻(xiàn)報(bào)道IVIM參數(shù)可以有效鑒別PCa與前列腺增生,D值有助于劃分Gleason分級(jí),但D值與 ADC值診斷價(jià)值的優(yōu)劣尚不明確[20, 21]。

總之,DTI、DKI、IVIM為PCa的診斷與鑒別提供了新的理論支持和研究方向,IVIM-DKI、IVIM-DWI等新的聯(lián)合模型也已進(jìn)入初步探索階段。上述技術(shù)均能從微觀層面改善PCa的檢測(cè)與診斷,但尚需要更深層次的質(zhì)量把控及技術(shù)改進(jìn)。

2.2 基于DWI的結(jié)構(gòu)學(xué)分析—用于腫瘤細(xì)胞測(cè)量的血管、細(xì)胞外和限制擴(kuò)散技術(shù)(vascular, extracellular, and restricted diffusion for cytometry in tumor,VERDICT)2014年P(guān)anagiotaki等[23]提出VERDICT框架,將組織微觀結(jié)構(gòu)與MRI信號(hào)直接關(guān)聯(lián),用于揭示細(xì)胞、血管和細(xì)胞外-血管外空間(extracellular-extravascular space,EES)等組成部分的差異性,是一種非傳統(tǒng)意義上的無(wú)創(chuàng)顯微成像技術(shù)[20]。VERDICT MRI模型應(yīng)用于PCa的創(chuàng)新試驗(yàn)可以追溯到2018年,倫敦大學(xué)醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)將擴(kuò)散加權(quán)的MRI與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合,通過(guò)檢測(cè)擴(kuò)散MRI的三種單獨(dú)成分,即細(xì)胞內(nèi)水、EES的水和微血管內(nèi)的水,來(lái)獲取每種成分的體積分?jǐn)?shù)圖,并借此評(píng)估組織微觀結(jié)構(gòu)。細(xì)胞內(nèi)體積分?jǐn)?shù)(intracellular volume fraction,FIC)圖上相應(yīng)部位體積分?jǐn)?shù)的增加和細(xì)胞外血管外體積分?jǐn)?shù)圖上EES程度的降低均是提示PCa的間接征象[24]。

現(xiàn)認(rèn)為VERDICT MRI的效能為[6, 24, 25]:①有偏重性區(qū)分前列腺良惡性病變;②更好地鑒別csPCa和非csPCa,與ADC值和PSA值相比,FIC能更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)csPCa的分級(jí);③進(jìn)一步改善mp-MRI的陽(yáng)性分層,減少假陽(yáng)性病變的非必要性活檢。Sen等[25]的研究通過(guò)深度學(xué)習(xí)擬合IVIM、DKI和VERDICT模型顯示,ADC、f、D、K、FIC及EES分?jǐn)?shù)在真陽(yáng)性PCa和假陽(yáng)性(萎縮/炎癥/高級(jí)別前列腺上皮內(nèi)瘤變)組織中存在顯著差異;FIC和D值在假陽(yáng)性組織與正常組織之間存在顯著差異?？傊?VERDICT MRI的衍生指標(biāo)可以作為預(yù)測(cè)PCa侵襲性的生物探針或標(biāo)志物[24],但VERDICT MRI忽略了水分子運(yùn)動(dòng)的各向異性,因此該新技術(shù)仍需大樣本數(shù)據(jù)重復(fù)驗(yàn)證。

2.3 磁共振彈性成像(magnetic resonance elastography,MRE)MRE是一種新興MRI技術(shù),它通過(guò)使用低頻振動(dòng)來(lái)定量評(píng)估組織的彈性或硬度,其成像流程可概括為:①在體內(nèi)或體外放置橫波激發(fā)裝置,產(chǎn)生橫波使鄰近組織產(chǎn)生循環(huán)運(yùn)動(dòng);②利用運(yùn)動(dòng)敏感梯度獲取組織中質(zhì)點(diǎn)的位移信息,采用相位對(duì)比序列進(jìn)行MRE采集;③通過(guò)反演擬合算法對(duì)波形和相位進(jìn)行處理,生成反映組織或感興趣區(qū)病理生理情況的彩色編碼彈性圖。由于腫瘤生成、侵襲及轉(zhuǎn)移過(guò)程中產(chǎn)生的異常病理改變引起了原有組織硬度的變化,因此MRE可以用來(lái)識(shí)別和定位腫瘤[26]。

目前關(guān)于前列腺M(fèi)RE的研究較少,主要集中在探討前列腺不同分區(qū)或病變區(qū)的平均彈性值的差異性,以用于PCa的診斷與鑒別。Li等[27]對(duì)28例受試者采用3.0T MRI掃描儀、經(jīng)恥骨上方行100 HZ MRE檢查,初步研究數(shù)據(jù)顯示PCa、前列腺炎和正常前列腺組織的平均彈性值分別為6.55、1.99、2.26 kPa。Reiter等[28]對(duì)14例PCa術(shù)后患者的離體標(biāo)本采用9.4T MRI掃描儀、經(jīng)尿道行500 HZ MRE檢查,數(shù)據(jù)顯示腫瘤組織和健康組織的平均剪切存儲(chǔ)模量分別為10.84、5.44 kPa,反映其平均彈性和粘性。如前所述不同研究報(bào)道的彈性值大小有所不同,究其原因可能與所使用的MRI機(jī)器及場(chǎng)強(qiáng)、橫波激發(fā)裝置的方式(包括恥骨上方、直腸內(nèi)、經(jīng)會(huì)陰、尿道內(nèi))及橫波頻率(幾十至幾百HZ不等)不同有關(guān),故現(xiàn)仍在調(diào)整各驅(qū)動(dòng)方式和橫波頻率,力求使不斷衰減的橫波在前列腺有限的體積內(nèi)產(chǎn)生最佳的空間分辨率。此外,MRE還有助于術(shù)前預(yù)測(cè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移[29],更有研究聯(lián)合MRE和U-net分割致力于實(shí)現(xiàn)PCa的自主檢測(cè)和分類[30]?？傊?MRE結(jié)合常規(guī)MRI能夠從生物力學(xué)層面補(bǔ)充PCa的診療方案,但其臨床價(jià)值尚需進(jìn)一步驗(yàn)證。

2.4 磁共振指紋成像(MR fingerprinting,MRF)MRF是一種新型定量 MRI技術(shù),其典型特征在于采用了與傳統(tǒng)MRI不同的數(shù)據(jù)采集模式,能同時(shí)測(cè)量多種組織特性,如T1、T2、M0(質(zhì)子密度)、ADC和組織灌注等,因而具有多參數(shù)同時(shí)成像、大幅縮減掃描時(shí)間、提高分辨率等諸多優(yōu)勢(shì)。MRF的流程可簡(jiǎn)化為:①信號(hào)采集。MRF設(shè)定重復(fù)時(shí)間、射頻翻轉(zhuǎn)角、切片選擇梯度和k空間軌跡等掃描參數(shù)不斷偽隨機(jī)變化,以此生成無(wú)數(shù)序列設(shè)計(jì),然后定時(shí)、間隔采樣得到高度采樣不足的序列。②字典生成。對(duì)每一種序列設(shè)計(jì)進(jìn)行字典生成,字典中模擬了所有可能的參數(shù)組合的信號(hào)演化,包括了所有可能測(cè)量到的組織特性。③模式匹配。對(duì)信號(hào)采集時(shí)產(chǎn)生的每個(gè)體素信號(hào)(即所謂的指紋)賦予預(yù)定義信號(hào)字典中最匹配的具有相應(yīng)屬性值的條目,如T1、T2,全部完成參數(shù)映射后得到組織特性圖[31]。

現(xiàn)有的前列腺M(fèi)RF研究熱衷于探討MRF參數(shù)值與對(duì)應(yīng)組織的相關(guān)性,研究顯示正常組織與PCa、正常骨與轉(zhuǎn)移骨之間的MRF參數(shù)值(T1、T2、ADC)有顯著差異[32～34]。其中,PCa的T1、T2及ADC值均明顯降低[32],轉(zhuǎn)移骨的T1值明顯升高、T2和ADC值明顯降低[33];此外,T1和ADC值的降低可以在一定程度上區(qū)分csPCa與非csPCa[32],T2和ADC值的下降程度與ISUP預(yù)后組呈正相關(guān)[34]。綜上,MRF參數(shù)被認(rèn)為是識(shí)別PCa的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,也能為PCa盆腔骨轉(zhuǎn)移的診斷提供新的量化方法,更有研究引入U(xiǎn)-net分割探討MRF相關(guān)性能[34],但MRF要實(shí)現(xiàn)臨床轉(zhuǎn)化,依舊需要更精準(zhǔn)的技術(shù)支持和管理辦法。

2.5 磁共振灌注成像與傳統(tǒng)DCE用半定量參數(shù)和定性曲線描述血管的功能狀況不同,最近的研究嘗試開發(fā)新的可視化分形分析模型和自動(dòng)化擴(kuò)展Tofts模型。分形分析基于灌注的病理生理原理,將成像數(shù)據(jù)用拓?fù)涠S灰度圖表示,引入分形維數(shù)(fractal dimension,FD)度量物體的幾何復(fù)雜性,腫瘤的FD可表征其空間狀態(tài)或生化混沌特征。MRI灌注分形分析可以區(qū)分csPCa和非csPCa,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)PCa ISUP 1 ～ 4級(jí)(無(wú)最高級(jí)),且FD值與IUSP分級(jí)呈線性正相關(guān),這有助于提高M(jìn)RI預(yù)測(cè)PCa的總體特異性和準(zhǔn)確性。不過(guò)FD能否作為一個(gè)生物標(biāo)志物或獨(dú)立因子納入PI-RADS評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)仍有待探討[35]。擴(kuò)展Tofts模型可自動(dòng)定量測(cè)量感興趣區(qū),其有效參數(shù)如腫瘤大小、組織間質(zhì)空間體積分?jǐn)?shù)能夠鑒別csPCa與非csPCa[36];該模型也可自動(dòng)分割及量化骨區(qū)域,相關(guān)參數(shù)的高信號(hào)區(qū)則能提示PCa的骨轉(zhuǎn)移[37]。

2.6 磁共振波譜成像(Magnetic Resonance Spectroscopy,MRS)常規(guī)前列腺M(fèi)RS揭示了體內(nèi)PCa獨(dú)特的生化代謝特征,而未來(lái)MRS將向基于體外高分辨率MRS的綜合代謝組學(xué)的方法發(fā)展,如HRMAS(high-resolution magic angle spinning),從離體組織中高通量分析各類型樣本(如血漿、尿液、精液和前列腺液),不僅可以獲取細(xì)胞合成和代謝途徑中更為全面、更具價(jià)值的代謝物信息,以此確定PCa新的生物標(biāo)志物,也有助于臨床探索PCa新的診斷方法及新的治療靶點(diǎn)[38]。

3 前列腺M(fèi)RI的人工智能(artificial intelligence,AI)研究

AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究與運(yùn)用正蓬勃發(fā)展,其中影像組學(xué)和深度學(xué)習(xí)都是AI的分支[39]。影像組學(xué),即非侵入性高級(jí)定量特征的成像分析,可以在多個(gè)時(shí)間點(diǎn)揭示多個(gè)腫瘤病變的表型或異質(zhì)性的演變情況?？偟膩?lái)說(shuō),基于MRI的影像組學(xué)已在PCa的診斷與鑒別診斷、侵襲性評(píng)估、預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)移和生化復(fù)發(fā)等方面創(chuàng)造了極大的應(yīng)用價(jià)值,最近影像組學(xué)的研究熱點(diǎn)是構(gòu)建模型預(yù)測(cè)生存分析及量化瘤周區(qū)域[2]。Bourbonne等[40]的研究顯示MRI衍生的組學(xué)特征可以預(yù)測(cè)PCa術(shù)后的生化復(fù)發(fā),且有助于PCa的預(yù)后管理。Algohary等[41]的研究顯示基于bp-MRI瘤周的組學(xué)特征可作為PCa風(fēng)險(xiǎn)分層的預(yù)測(cè)因子,聯(lián)合瘤內(nèi)特征可提高診斷價(jià)值。此外,一些研究將高維影像組學(xué)特征與基因組特征相結(jié)合(即放射基因組學(xué)),使宏觀成像和微觀遺傳相聯(lián)系,如McCann等[42]認(rèn)為mp-MRI的組學(xué)特征與Gleason評(píng)分和PTEN基因表達(dá)之間存在顯著關(guān)聯(lián),這些發(fā)現(xiàn)將有助于更好地理解腫瘤的成像特征和生物學(xué)行為。

深度學(xué)習(xí)通過(guò)有監(jiān)督學(xué)習(xí)或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式,構(gòu)建多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以訓(xùn)練大量輸入數(shù)據(jù)、并通過(guò)隱藏層進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,然后輸出結(jié)果(包括預(yù)測(cè)、標(biāo)記或聚類等)。當(dāng)前PCa深度學(xué)習(xí)的研究重點(diǎn)是構(gòu)建最優(yōu)的模型以實(shí)現(xiàn)前列腺解剖或病灶的自動(dòng)化分割,PCa/csPCa的診斷和定位、以及PI-RADS病變的自主檢測(cè)和分類,已開發(fā)的常用模型為U-Net、CNN等,且新模型仍在不斷訓(xùn)練中[39]。Schelb等[43]納入259例患者bp-MRI的T2WI和DWI圖像,結(jié)合U-Net對(duì)csPCa進(jìn)行檢測(cè)、定位和分割,其模型的靈敏度、特異性分別為99%、24%。Winkel等[44]基于49例志愿者bp-MRI的T2WI和DWI圖像,運(yùn)用深度學(xué)習(xí)對(duì)PI-RADS病變進(jìn)行自主檢測(cè)和分類,其Prostate-AI模型的靈敏度、特異性分別為87%、50%。此外,部分研究應(yīng)用CNN預(yù)測(cè)PCa的Gleason分級(jí),Lucas等[45]研究模型的AUC值為0.92,靈敏性和特異性分別為90%、93%。深度學(xué)習(xí)也可對(duì)整個(gè)PCa活檢標(biāo)本進(jìn)行非破壞性的3D組織病理學(xué)診斷和風(fēng)險(xiǎn)分層,而傳統(tǒng)病理學(xué)僅通過(guò)有限的2D組織學(xué)切片進(jìn)行視覺評(píng)估[39]。

盡管目前PCa的AI研究取得了一些成果,但大多數(shù)AI工具質(zhì)量有限,仍需要大規(guī)模數(shù)據(jù)集和多中心、前瞻性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的外部驗(yàn)證。相信未來(lái)影像組學(xué)將與深度學(xué)習(xí)深度整合,并向組織學(xué)進(jìn)一步發(fā)展;同時(shí)將繼續(xù)發(fā)展共享數(shù)據(jù)集與普適的應(yīng)用程序,向著幫助診斷甚至自動(dòng)化生成報(bào)告而服務(wù)[46]。

4 總結(jié)

近年來(lái),隨著前列腺M(fèi)RI相關(guān)成像技術(shù)的不斷改進(jìn)與創(chuàng)新,標(biāo)準(zhǔn)化、多樣化的MRI影像數(shù)據(jù)變得更易采集,而醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)、生物學(xué)參數(shù)與人工智能的不斷創(chuàng)新、優(yōu)化與結(jié)合,未來(lái)將在PCa的診斷與鑒別、病理分級(jí)與基因分型、療效評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等方面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。