臨床-病理-影像聯(lián)合模型構(gòu)建列線圖預(yù)測乳腺癌新輔助治療達(dá)病理完全緩解

楊蔚，李正正，劉開惠，張寧妹，尹清云，張朝林

1.寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院放射科，寧夏 銀川 750004；2.寧夏回族自治區(qū)人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心，寧夏 銀川 750021；3.寧夏醫(yī)科大學(xué)，寧夏 銀川 750004；4.寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院病理科，寧夏 銀川 750004；5.寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院腫瘤內(nèi)科，寧夏銀川 750004；6.寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院腫瘤外科，寧夏 銀川 750004；*通信作者 楊蔚 yangwei_0521@163.com

乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一，近年來發(fā)病率居女性惡性腫瘤第1位，發(fā)病年齡也趨向年輕化[1]。新輔助治療（neoadjuvant chemotherapy，NAC）是目前乳腺癌綜合治療中非常重要的組成部分，中國乳腺癌新輔助治療專家共識（2022年版）[2]指出，降期手術(shù)、降期保乳、降期保腋窩和獲得體內(nèi)藥敏相關(guān)信息等為NAC的主要目的，并由此區(qū)分NAC的必選人群、優(yōu)選人群和可選人群。大量研究已經(jīng)證實NAC后若達(dá)到病理完全緩解（pathologic complete response，pCR），則顯著提高無病生存率，預(yù)后良好[3]，如何早期預(yù)測pCR是臨床亟待解決的問題。

與乳腺X線、超聲等影像技術(shù)相比，MRI動態(tài)對比增強（dynamic contrast-enhanced，DCE）具有最高的準(zhǔn)確度，較高的敏感度和特異度[4]。DCE-MRI產(chǎn)生的時間-信號強度曲線能夠動態(tài)反映腫瘤的血供情況，其最大上升斜率（maximum slope of increase，MSI）反映腫瘤的最大灌注，信號強化率（signal enhancement ratio，SER）反映腫瘤血管的完整性[5]，廣泛用于乳腺癌的診斷，評估疾病程度和監(jiān)測療效等[6-8]。目前預(yù)測pCR的研究主要關(guān)注患者的臨床和病理特征，特別推薦有一定腫瘤負(fù)荷（T2期或N1期及以上）的三陰性或人表皮生長因子受體2（human epidermal growth factor receptor 2，HER-2）陽性乳腺癌患者進行NAC。本研究旨在加入MRI參數(shù)，將患者的臨床、病理、影像特征聯(lián)合構(gòu)建列線圖預(yù)測乳腺癌NAC達(dá)pCR的價值。

1 資料與方法

1.1 研究對象 回顧性收集寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院2018年1月—2022年5月接受NAC并于治療前經(jīng)粗針穿刺病理證實為單側(cè)乳腺癌的首診女患者228例，年齡26～75歲，中位年齡48（43.00，53.25）歲。患者的腋窩淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移由穿刺病理證實。2018年1月—2021年5月接受治療的患者為建模組，2021年6月—2022年5月接受治療的患者為驗證組。排除標(biāo)準(zhǔn)：①圖像或病理資料不完整；②未完成NAC治療全程；③NAC治療后未進行手術(shù)；④既往有乳腺癌病史或化療放療史。本研究經(jīng)寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)（KYLL-2022-0251），患者均簽署知情同意書。

NAC方案依據(jù)當(dāng)年的中國臨床腫瘤學(xué)會（CSCO）指南[9]，激素受體陽性（Luminal型）NAC總體原則：蒽環(huán)類藥物聯(lián)合紫杉類藥物；HER-2陽性NAC總體原則：紫杉類聯(lián)合抗HER-2治療；三陰型NAC總體原則：蒽環(huán)類藥物聯(lián)合紫杉類藥物。

1.2 儀器與方法 所有患者均在GE 1.5T MR上進行掃描，包括DCE-MRI及擴散加權(quán)成像（DWI），使用8通道專用乳腺表面線圈?；颊呷「┡P位，雙乳自然狀態(tài)置于乳腺線圈中，行橫軸位DWI（TR/TE 5 000 ms/70 ms，層厚4 mm，視野320 mm×320 mm，矩陣132×132，b值分別取0、1 000 s/mm2）；矢狀位脂肪抑制FSE T2WI（TR/TE 3 800 ms/94 ms，層厚2 mm，視野200 mm×200 mm，矩陣288×224）；橫斷位DCE GRE脂肪抑制T1WI（翻轉(zhuǎn)角15°，TR/TE 5 ms/2 ms，層厚2 mm，視野320 mm×320 mm，矩陣448×352）掃描。增強掃描對比劑采用釓噴酸葡胺注射液（Gd-DTPA，拜耳醫(yī)藥保健股份有限公司，0.2 mmol/kg），經(jīng)肘靜脈以2.5 ml/s團注，然后用10 ml生理鹽水沖管。注射前后連續(xù)采集8個時相，總持續(xù)時間432 s。

1.3 數(shù)據(jù)處理及分析 圖像分析在GE ADW 4.4后處理工作站FUNCTOOL進行。2名放射科醫(yī)師（1名主任醫(yī)師、1名住院醫(yī)師）在對臨床、病理結(jié)果未知的情況下獨立閱片，有分歧時討論達(dá)成共識。腫瘤最大徑線（RECIST 1.1標(biāo)準(zhǔn)）在橫斷位DCE-MRI晚期時相上選取腫瘤的最大徑線測量。在DWI圖像上選取包含腫瘤實體部分的連續(xù)層面，避開囊變、出血、壞死區(qū)域，將感興趣區(qū)（ROI，15～20 mm2）手動放置在該層面腫瘤中央，從對應(yīng)的表觀擴散系數(shù)（ADC）偽彩圖上獲得該ROI的ADC值，將各個層面的ADC值的平均值作為腫瘤的ADC值。在DCE-MRI選取晚期時相，將50～70 mm2圓形或卵圓形ROI手工放置在包含腫瘤實體成分的所有層面的主要強化區(qū)域[10]，通過對應(yīng)的MSI及SER偽彩圖，獲得該ROI的MSI及SER值，將各個層面的MSI及SER值的平均值作為腫瘤的MSI及SER值。

1.4 病理分析 記錄患者NAC前粗針穿刺組織病理學(xué)檢查結(jié)果，包括病理類別、浸潤性導(dǎo)管癌級別、激素受體（hormone receptor，HR）狀態(tài)、HER-2狀態(tài)、Ki-67表達(dá)等。HR陽性為雌激素受體（oestrogen receptor，ER）和（或）孕激素受體（progesterone receptor，PR）陽性，即標(biāo)準(zhǔn)免疫組化方法核染色＞1%。HER-2陽性為HER-2評分3+，或HER-2評分2+的腫瘤通過熒光原位雜交技術(shù)顯示基因有擴增。pCR的定義為乳腺原發(fā)灶和轉(zhuǎn)移的區(qū)域淋巴結(jié)均無惡性腫瘤的組織學(xué)依據(jù)，或僅存原位癌成分。

1.5 統(tǒng)計學(xué)分析 采用SPSS 23.0軟件。非正態(tài)分布的計量資料以M（Q1，Q3）表示，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗；計數(shù)資料以例數(shù)或百分比表示，組間比較采用χ2檢驗。在建模組中，采用單因素和多因素Logistic回歸分析明確pCR獨立預(yù)后因素，繪制受試者工作特征（ROC）曲線，評估獨立預(yù)后因素及聯(lián)合模型的診斷效能。使用R 4.0.1軟件繪制預(yù)測列線圖及校準(zhǔn)曲線以觀察預(yù)測結(jié)果與實際情況的符合程度，利用Hosmer-Lemeshow檢驗評價模型的擬合度。醫(yī)師間測量結(jié)果的一致性分析采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）進行評價。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 建模組與驗證組基線臨床、病理、影像特征比較2名醫(yī)師對腫瘤最大徑線、MSI、SER及ADC值的測量一致性良好，腫瘤最大徑線：ICC=0.94（95%CI0.81～0.97），MSI：ICC=0.91（95%CI0.79～0.96），SER：ICC=0.89（95%CI0.77～0.92），ADC值：ICC=0.90（95%CI0.81～0.94）。

建模組患者159例，pCR 52例，非病理完全緩解（non-pCR）107例。驗證組患者69例，pCR 20例，nonpCR 49例。兩組pCR比例、年齡、絕經(jīng)狀態(tài)、腫瘤最大徑線、病理類型、病理分級、ER狀態(tài)、PR狀態(tài)、Ki-67指數(shù)、分子亞型、腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、NAC前腫瘤強化類型、MSI、SER、ADC值差異均無統(tǒng)計學(xué)意義；在NAC前TNM分期（P=0.036），HER-2狀態(tài)（P=0.04）差異有統(tǒng)計學(xué)意義（表1）。

表1 建模組與驗證組基線特征

2.2 pCR組與non-pCR組臨床、病理、影像特征比較pCR組與non-pCR組年齡、絕經(jīng)狀態(tài)、NAC前臨床TNM分期、病理類型、病理分級、腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)、NAC前MRI腫瘤強化類型、MSI、ADC值比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P均＞0.05）。腫瘤最大徑線、ER狀態(tài)、PR狀態(tài)、HER-2狀態(tài)、Ki-67指數(shù)、分子亞型、SER比較，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P均＜0.05）（表2）。進一步行多因素Logistic 回歸分析顯示腫瘤最大徑線（OR=0.96，95%CI0.93～0.99，P=0.01）、HER-2狀態(tài)（OR=0.07，95%CI0.02～0.22，P＜0.001）、Ki-67指數(shù)（OR=1.04，95%CI1.01～1.07，P=0.002）和SER（OR=1.02，95%CI1.01～1.03，P=0.002）是pCR的獨立預(yù)后因素（表3）。將上述4個獨立預(yù)后因素聯(lián)合，建立臨床-病理-影像聯(lián)合模型。獨立預(yù)后因素及聯(lián)合模型的AUC依次為：腫瘤最大徑線：0.64，Ki-67：0.65，HER-2：0.75，SER：0.77，聯(lián)合模型：0.82。MRI參數(shù)SER聯(lián)合臨床、病理建立的預(yù)測模型診斷效能最高，敏感度為76.92%，特異度為88.45%。見表4、圖1A。

圖1 預(yù)測乳腺癌NAC pCR（ypT0）的列線圖。A.腫瘤最大徑線、HER-2狀態(tài)、Ki-67指數(shù)、SER及聯(lián)合模型診斷pCR的ROC曲線；B.基于聯(lián)合模型構(gòu)建的列線圖，投影在底部刻度尺上的總分?jǐn)?shù)表示乳腺癌NAC治療達(dá)pCR的概率。當(dāng)總分＞150分時，發(fā)生pCR的概率增加；C.建模組中聯(lián)合模型的校準(zhǔn)圖，C指數(shù)=0.89，95% CI 0.83～0.94；D.驗證組中聯(lián)合模型診斷pCR的ROC曲線；E.驗證組中聯(lián)合模型的校準(zhǔn)圖

表2 pCR與non-pCR組臨床、病理及影像參數(shù)比較

表3 單因素及多因素Logistic回歸分析臨床、病理及影像參數(shù)與pCR的相關(guān)性（建模組）

表4 獨立預(yù)后因素與聯(lián)合預(yù)測模型診斷效能

2.3 預(yù)測列線圖的建立與驗證 將臨床-病理-影像聯(lián)合模型通過R軟件構(gòu)建列線圖及校準(zhǔn)曲線（圖1B、C）。在列線圖上，每一個變量均對應(yīng)頂部相應(yīng)的得分，將各個變量的得分相加，得到的總分對應(yīng)底部預(yù)測概率值。根據(jù)最大約登指數(shù)，確定列線圖的截斷值為150.11分，即當(dāng)總分＞150分時，發(fā)生pCR的概率增加。該列線圖的臨床應(yīng)用示例見圖2。

圖2 女，55歲，浸潤性導(dǎo)管癌[HR-（-）、HER-2-（+）、Ki-67（70%）]，NAC治療達(dá)pCR。A.NAC治療前DCE-MRI示左乳有一最大徑線為33.77 mm的不規(guī)則形強化腫塊；B.ROI對應(yīng)的SER偽彩圖；C.免疫組化提示HER-2高表達(dá)，評分3+；D.免疫組化提示Ki-67 70%；E.NAC治療后復(fù)查DCE-MRI示腫瘤床無殘余強化；F.該患者術(shù)后病理圖，提示未見腫瘤細(xì)胞（HE，×200）；G.該患者臨床-病理-影像聯(lián)合模型預(yù)測列線圖。腫瘤最大徑線33.77 mm，得分46.25分；HER-2陽性，得分48.75分；Ki-67 70%，得分56.25分；SER 128.24，得分31.25分，共計182.5分，對應(yīng)的pCR可能性約88%。術(shù)后病理為Miller-Payne（MP）5級，即達(dá)到pCR，與預(yù)測一致

將列線圖應(yīng)用于驗證組，計算驗證組AUC為0.92[95%CI0.86～0.98，P＜0.001]，繪制ROC曲線及校準(zhǔn)曲線（圖1D、E），校準(zhǔn)曲線顯示列線圖預(yù)測概率與實際概率有較好的一致性（C指數(shù)=0.97，95%CI0.94～1.01）。

3 討論

3.1 聯(lián)合模型構(gòu)建列線圖預(yù)測pCR的診斷效能 由于長期預(yù)后的改善和復(fù)發(fā)風(fēng)險降低，NAC達(dá)pCR作為腫瘤治療的終點越來越受到關(guān)注，建立一種能夠準(zhǔn)確預(yù)測pCR的模型成為研究熱點[3]。本研究通過二元Logistic回歸分析顯示腫瘤最大徑線、HER-2狀態(tài)、Ki-67指數(shù)和NAC前SER與pCR獨立相關(guān)，將4個變量聯(lián)合建立臨床-病理-影像聯(lián)合模型，診斷效能高于臨床、病理和影像單個參數(shù)，與Kim等[11]的研究一致。該聯(lián)合模型構(gòu)建的列線圖在驗證組中也表現(xiàn)出良好的辨別力（AUC=0.92）和校準(zhǔn)能力（C指數(shù)=0.97）。盡管建模組和驗證組的基線特征在臨床TNM分期、HER-2陽性所占比例中存在差異，但該列線圖在兩組中仍表現(xiàn)出良好的性能和高度兼容性。

3.2 分子亞型與pCR的相關(guān)性 建模組159例患者中pCR 52例（33%），與文獻(xiàn)報道[12]的pCR率一致。針對分子亞型與pCR的相關(guān)性，已有研究[11]證實：與Luminal型相比，HER-2陽性或三陰型乳腺癌更易達(dá)到pCR。然而，本研究結(jié)果顯示三陰型乳腺癌與pCR相關(guān)，但不是獨立預(yù)后因素。筆者認(rèn)為導(dǎo)致結(jié)果不同的原因可能與種族不同及樣本量的差異有關(guān)。

3.3 MRI參數(shù)與pCR的相關(guān)性 本研究發(fā)現(xiàn)SER與pCR具有獨立相關(guān)性，SER每升高一個單位，NAC達(dá)pCR的概率增加0.102倍，與Abramson等[10]的研究一致。SER值作為DCE-MRI時間-信號強度曲線流出段的斜率，反映腫瘤血管的完整性，完整性越差，SER值越高。有研究[13]認(rèn)為SER與乳腺癌分子亞型中的HER-2過表達(dá)型相關(guān)，本研究也發(fā)現(xiàn)HER-2陽性患者易達(dá)pCR。

3.4 聯(lián)合模型構(gòu)建列線圖的特點 伴隨人工智能及影像組學(xué)的發(fā)展，目前的研究熱點主要集中在DCEMRI、ADC或兩者結(jié)合的放射組學(xué)特征或紋理成像特征分析乳腺癌的預(yù)后因素，也具有較高的診斷效能[14-16]，但需要特殊的軟件，操作復(fù)雜，可重復(fù)性差，部分參數(shù)臨床意義不明確，實用性不強。本研究所選擇的影像學(xué)參數(shù)均來自設(shè)備自帶軟件產(chǎn)生，如ADC值、時間-信號強度曲線、MSI、SER等參數(shù)，操作簡單，臨床意義明確，可重復(fù)性強。本研究得到較高的診斷效能（AUC為0.82，敏感度為76.92%，特異度為88.45%），通過聯(lián)合模型建立的列線圖適合推廣應(yīng)用。

3.5 優(yōu)化預(yù)測pCR模型提高診斷效能 預(yù)測乳腺癌NAC達(dá)pCR是目前研究的熱點與難點。朱彥芳等[17]認(rèn)為NAC前乳腺水腫評分有助于預(yù)測乳腺癌患者NAC的療效，且胸前水腫預(yù)后最差。張玉等[18]認(rèn)為腫瘤ADC值單獨及聯(lián)合最大標(biāo)準(zhǔn)化攝取值預(yù)測pCR的AUC分別為0.731及0.921，敏感度分別為57.5%和87.5%，特異度分別為80.4%和89.1%。梁心紅等[19]認(rèn)為腫瘤NAC過程中向心性回縮消退模式能顯著提高預(yù)測效能，AUC為0.895，敏感度、特異度分別為83.3%和95.6%。Li等[20]根據(jù)DCE-MRI上的腫瘤體積、峰值時間和雄激素受體狀態(tài)構(gòu)建的預(yù)測三陰型乳腺癌pCR列線圖，AUC為0.84。由于選擇參數(shù)、分子亞型不同，診斷效能也不同，因此仍有必要繼續(xù)研究以優(yōu)化模型。

3.6 本研究的局限性 ①為回顧性研究，病例均來自單一醫(yī)療機構(gòu)，選擇性偏倚不可避免；②病例中不同分子亞型的乳腺癌治療方案盡管依據(jù)國家乳腺癌治療指南，但隨著臨床治療方案的改進完善，部分患者的治療不一定是最佳治療；③由于樣本量偏小，未對不同分子亞型的預(yù)后因素進行分組研究，有待進一步擴大樣本量研究。

總之，腫瘤最大徑線、HER-2狀態(tài)、Ki-67指數(shù)和NAC前SER是乳腺癌NAC治療達(dá)pCR的獨立預(yù)后因素，聯(lián)合上述參數(shù)構(gòu)建的列線圖預(yù)測pCR具有較高的價值。