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    MRI定量參數(shù)聯(lián)合血清HE4構建的logistic回歸模型對子宮內膜樣腺癌病理分級的預測價值

    2023-08-22 01:23:30岳曉寧賀小玉張亞婷王成偉
    放射學實踐 2023年8期
    關鍵詞:高級別分級病理

    岳曉寧,賀小玉,張亞婷,王成偉

    子宮內膜癌(endometrial carcinoma,EC)是發(fā)達國家最常見的婦科腫瘤,在中國婦科惡性腫瘤中,EC的發(fā)病率僅次于宮頸癌,且其發(fā)病率及死亡率有逐年上升的趨勢[1-2]。按組織病理學特點可將EC分為子宮內膜樣腺癌(endometrioid adenocarcinoma,EAC)、漿液性癌、黏液樣癌、透明細胞癌、鱗狀細胞癌、混合性癌和未分化癌,其中80%以上為EAC;根據(jù)腫瘤分化程度,可將EAC分為3級:高分化(G1)、中分化(G2)和低分化(G3)。EC的治療方法以全子宮加雙附件切除術及系統(tǒng)性淋巴結清除術為主,放療和化療是常用的輔助治療方式。研究表明,高危(G3)較低危(G1~G2)EC患者發(fā)生淋巴結轉移的概率更大[3]。2015年歐洲醫(yī)學腫瘤學會建議對高危(G3,肌層侵犯≥50%)EC患者應進行系統(tǒng)性盆腔及主動脈旁淋巴結清除,而低危(G1~G2,肌層侵犯<50%)患者不宜行淋巴結清掃術[4]。因此,術前準確判斷EC的病理分級,對制訂個體化的治療方案,避免過度手術具有重要的臨床價值。

    人附睪蛋白4(human epididymis protein 4,HE4)是近年來診斷EC的新型腫瘤標志物,研究表明HE4水平與EC的嚴重程度相關,可用于輔助EC分期及預測淋巴結轉移[5]。但腫瘤標志物不能反映腫瘤浸潤、轉移的部位及范圍,需聯(lián)合有效的影像學方法進行腫瘤的定位和分期。

    DWI是一種功能MRI序列,能夠測量水分子在生物組織中的自由擴散運動。動態(tài)對比增強磁共振成像(dynamic contrast enhanced MRI,DCE-MRI)通過使用對比劑能可視化血管完整性,從而監(jiān)測腫瘤的微灌注環(huán)境并反映其生物學行為[6-7]。目前,尚未發(fā)現(xiàn)DCE-MRI半定量參數(shù)聯(lián)合血清HE4評估EC病理分級的研究。因此,本研究通過回顧分析91例EAC患者的臨床和影像資料,旨在研究DCE-MRI半定量參數(shù)、表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)及血清HE4水平與EAC病理分級的關系,并評估MRI定量、半定量參數(shù)聯(lián)合腫瘤標志物HE4對高級別EAC的預測價值。

    材料與方法

    1.臨床資料

    本回顧性研究經(jīng)本院倫理委員會審批通過,無需患者知情同意。

    回顧性搜集2016年1月-2021年12月于我院經(jīng)手術病理證實為原發(fā)性EC患者的病例資料。納入標準:①在我院行全子宮及附件切除術,術后病理證實為EAC;②術前行盆腔MRI檢查和血清HE4檢測。排除標準:①病灶太小(最大徑<1 cm),無法準確勾畫ROI;②圖像質量欠佳,有明顯偽影,不能滿足診斷要求;③合并其它惡性腫瘤;④術前行放、化療等輔助治療。

    所有患者在術前一周內空腹采集靜脈血5 mL置于真空管中,取血樣離心分離血清,采用化學發(fā)光免疫分析法(CLIA)測定血清HE4水平。

    手術病理切片均由本院2位病理科醫(yī)師共同評估,依據(jù)2018年國際婦產(chǎn)科聯(lián)盟(International Fe-deration of Gynecology and Obstetrics,FIGO)分級方法將EAC分為高分化(G1)、中分化(G2)和低分化(G3)[8],將G1、G2歸為低級別組,G3為高級別組。

    2.MRI掃描方法

    使用GE Discovery MR750 3.0T磁共振掃描儀和8通道體部相控陣表面線圈,所有患者行盆腔常規(guī)MRI序列及DCE-MRI掃描。檢查前需禁食4~6 h,患者取仰臥位、足先進的方式進行掃描,掃描序列和參數(shù)如下。①橫軸面壓脂F(xiàn)SE-T2WI:TR 6377 ms,TE 92 ms,層厚5.0 mm,層間距1.0 mm,矩陣352×320;②橫軸面FSE-T1WI:TR 500 ms,TE 8.3 ms,層厚5.0 mm,層間距1.0 mm,矩陣320×224;③矢狀面和冠狀面FSE-T2WI:TR 6510 ms,TE 90 ms,層厚4.0 mm,層間距1.0 mm,矩陣352×320;④橫軸面DWI采用SE-EPI序列:b值取0及800 s/mm2,TR 4700 ms,TE 65 ms,層厚5.0 mm,層間距1.0 mm,矩陣256×192;⑤橫軸面DCE-MRI采用肝臟三維容積快速成像(liver acquisitionwith volume acceleration,LAVA)序列:TR 4.6 ms,TE Min Full,層厚3.0 mm,層間距1.0 mm,矩陣320×200;第一期掃描結束時使用高壓注射器經(jīng)肘靜脈注射對比劑Gd-DTPA,劑量0.2 mmol/kg,流率2.0 mL/s,隨后立即用15~20 mL的生理鹽水沖管,共掃描8個時相,每個時相掃描時間為18 s。

    3.圖像分析

    將原始數(shù)據(jù)導入GE ADW4.6工作站,由兩位具有5年以上影像診斷經(jīng)驗的放射科醫(yī)師采用雙盲法共同閱片,利用Functool后處理軟件對常規(guī)DWI和DCE-MRI圖像進行后處理。參照T2WI等常規(guī)序列的圖像,選取腫瘤最大層面,在腫瘤實性部分沿著其邊緣手動勾畫ROI,ROI的面積要大于腫瘤截面積的1/3,盡量避開囊變、壞死、出血和血管區(qū)域,即可獲得DWI序列的定量參數(shù)即ADC值,以及DCE-MRI序列的半定量參數(shù),包括正性增強積分(positive enhancement integral,PEI)、達峰時間(time to peak,TTP)、最大上升斜率(maximum slop of increase,MSI)和最大下降斜率(maximum slop of decrease,MSD),每項參數(shù)取兩位測量者的平均值(圖1、2)。

    圖1 患者女,53歲,低級別EAC。a)橫軸面T2WI示子宮內膜增厚(箭);b)DWI(b=800s/mm2)示病灶呈高信號;c)ADC偽彩圖,病灶(ROI 1)的ADC值為0.978×10-3mm2/s;d)DCE-MRI圖像,示病灶呈輕度強化;e)PEI偽彩圖,病灶(ROI 1)的PEI值為52.83;f)MSI偽彩圖,病灶(ROI 1)的MSI值為87.14。

    4.統(tǒng)計學分析

    使用SPSS 26.0和MedCalc15.2.0統(tǒng)計軟件。采用組內相關系數(shù)(intraclass correlation coefficient,ICC)評估兩位醫(yī)師測量的各項參數(shù)值(ADC及DCE-MRI半定量參數(shù))的一致性。采用χ2檢驗或Fisher確切概率法對定性資料進行組間比較。采用Shapiro-Wilk檢驗對定量資料進行正態(tài)性檢驗,對滿足正態(tài)分布者以均數(shù)±標準差表示,并采用獨立樣本t檢驗比較高、低級別EAC組之間各項參數(shù)值的差異;不滿足正態(tài)分布者以中位數(shù)(上、下四分位數(shù))表示,采用Mann-WhitneyU檢驗比較各項參數(shù)在高、低級別EAC組之間的差異。以組間比較差異有統(tǒng)計學意義的參數(shù)作為自變量進行二元logistic回歸分析,篩選出高級別EAC的獨立預測因素。采用受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線和曲線下面積(area under the curve,AUC)來評價差異有統(tǒng)計學意義的參數(shù)對高級別EAC的診斷效能,采用DeLong檢驗比較各項參數(shù)AUC的差異。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    結 果

    1.病理結果

    91例EAC患者中, G1 26例,G2 51例,G3 14例?;颊叩哪挲g為32~76歲,平均(53.4±9.3)歲;其中,低級別組為(52.4±8.7)歲,高級別組為(59.4±11.0)歲,差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。肌層侵犯深度≥1/2者25例,肌層侵犯深度<1/2者66例;有宮頸間質浸潤者24例,無宮頸間質浸潤者67例;肌層侵犯深度和是否有宮頸間質浸潤在高級別組與低級別組之間的差異均具有統(tǒng)計學意義(P<0.05),詳見表1。

    表1 高級別組與低級別組病理特征的比較 /例

    2.觀察者間的一致性

    兩位醫(yī)師測量的各項MRI參數(shù)值之間均具有良好的一致性,ADC、PEI、TTP、MSI和MSD值的ICC值分別為0.918、0.915、0.897、0.911和0.933(均P<0.05)。

    3.不同病理分級EAC的MRI參數(shù)和血清HE4水平的比較

    不同病理分級EAC的MRI參數(shù)和血清HE4水平的比較結果詳見表2。MRI參數(shù)中的ADC、PEI及MSI值在高、低級別EAC組之間的差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05);高級別組的ADC值小于低級別組,而高級別組的PEI和MSI值明顯大于低級別組。不同病理分級間MSD和TTP值的差異不具有統(tǒng)計學意義(P>0.05)。高級別與低級別之組間血清HE4水平的差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。

    表2 高級別組與低級別組MRI參數(shù)及血清HE4的比較

    4.Logistic回歸分析和ROC曲線分析

    將單因素分析中有統(tǒng)計學差異的參數(shù)進一步行多因素logistic回歸分析,結果見表3。ADC、PEI及血清HE4水平是預測高級別EAC的獨立影響因素。

    表3 各項參數(shù)預測高級別EAC的多因素logistic回歸分析結果

    表4 MRI有效參數(shù)及血清HE4水平預測高級別EAC的效能指標

    ROC曲線分析結果見表3、4和圖3。分析結果顯示:單一參數(shù)ADC、PEI、MSI及HE4水平預測高級別EAC的曲線下面積(area under the curve,AUC)分別為0.858、0.776、0.720及0.781。與PEI、MSI和血清HE4相比,ADC值預測高級別EAC的AUC較大,但差異無統(tǒng)計學意義(Z=0.915、1.411、0.989,P=0.360、0.158、0.323)。在逐步logistic回歸分析的基礎上,聯(lián)合上述四個單一參數(shù)建立的聯(lián)合診斷模型預測高級別EAC的AUC為0.954,診斷效能優(yōu)于PEI、MSI及HE4水平,差異均具有統(tǒng)計學差異(Z=3.874,P=0.0001;Z=3.908,P=0.0001;Z=2.768,P=0.0056);與ADC的差異無統(tǒng)計學意義(Z=1.879,P=0.0600)。

    圖3 MRI參數(shù)、血清HE4水平及聯(lián)合模型預測高級別EAC的ROC曲線,以聯(lián)合模型的AUC最大,預測效能最優(yōu)。

    討 論

    DCE-MRI和DWI的一個重要優(yōu)勢是能夠定量分析與腫瘤預后相關的組織病理學特征,如淋巴血管間隙浸潤(lymph vascular space invasion,LVSI)和腫瘤分級[9]。目前,DCE-MRI半定量參數(shù)在乳腺癌、直腸癌、軟組織肉瘤和甲狀腺腫瘤等腫瘤性病變的病理特征和治療方面的價值已有較多研究[10-13],但關于DCE-MRI半定量參數(shù)評估EC病理特征方面的研究還較少,進一步聯(lián)合病理參數(shù)來預測EC的研究更少,我們目前只檢索到2021年張虎等[14]關于MRI參數(shù)聯(lián)合糖類抗原125(cancer antigen 125,CA125)評估EAC病理分級的研究。

    本研究中僅納入了EAC患者,并將EAC分為低級別(G1~G2)組和高級別(G3)組,高級別組的PEI和MSI值均顯著大于低級別組,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。PEI代表增強過程中流入ROI內的血液容積總量;MSI反映微血管血液流入的速度,是反映血流量的直接指標;MSD反映微血管內血液流出的速度,與血管通透性有關;TTP反映血管阻力,與血容量及血流量均有關。理論上,腫瘤的生長依賴于血管,腫瘤的惡性程度越高,細胞增殖越快,腫瘤的新生血管就越豐富,因為新的血管系統(tǒng)可以為癌細胞提供充足的營養(yǎng)和氧氣[15]。另一項研究結果表明血管內皮生長因子(VEGF-D、VEGF-3)會隨著腫瘤級別的升高而增加[16]。故我們推測高級別腫瘤(G3)會產(chǎn)生更多的,形成大量不成熟的微血管,使得腫瘤組織局部灌注增加,故高級別EAC強化程度較高,其PEI和MSI值高于低級別(G1~G2)EAC。這與國內部分學者的研究結果一致[14,17]。另外,我們發(fā)現(xiàn)EAC不同病理分級之間MSD值的差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),然而,佟晶等[18]回顧性分析71例宮頸癌患者的資料,發(fā)現(xiàn)MSD值與宮頸癌病理分級呈負相關(r=—0.504,P<0.05),我們分析可能與宮頸癌相比,EAC具有更低的微血管密度[19]。另外,TTP與EAC的分化程度無顯著相關性(P>0.05),這與Ippolito等[20-21]的兩項研究結果基本一致。綜上所述,我們認為DCE-MRI半定量參數(shù)對評估EAC的病理分級有較大價值。

    目前,ADC值評估EC病理分級的的價值仍存在爭議。Bereby-Kahane等[22]的研究結果顯示ADC值在不同EC病理分級之間無顯著差異,不同組織學分級的ADC值有明顯的重疊。但Nougaret等[9]基于腫瘤體積的ADC值及ADC直方圖分析發(fā)現(xiàn)ADC值能夠預測EC的病理分級。在本研究中,高級別EAC組的ADC值明顯低于低級別組,腫瘤分化程度越低,ADC值越小,與多項研究的結論一致[23-25]??赡芨呒墑e腫瘤具有更高的細胞密度,減小了細胞外空間水分子的擴散,另外腫瘤細胞的異質性也可能導致細胞內水分子擴散受限,這也是高級別與低級別EC之間ADC值存在差異的原因。

    研究發(fā)現(xiàn)HE4在超過90%的EC中過表達,而且HE4診斷EC的敏感度和特異度優(yōu)于CA125[5]。越來越多的研究結果表明血清HE4水平與EC預后不良的高危因素(組織學類型、FIGO分期、肌層侵犯、淋巴結轉移)之間具有相關性,然而HE4與腫瘤分級的相關性仍有很大的爭議[26]。本組數(shù)據(jù)顯示高級別EAC的血清HE4水平明顯高于低級別EAC,差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05),這與Rajadevan等[27]和Abbink等[28]的研究結果一致。

    以往的研究主要采用MRI參數(shù)或者血清HE4水平單一指標來預測EC的病理特征,本研究中聯(lián)合多項MRI參數(shù)與血清HE4水平對EAC的病理分級進行評估,結果顯示ADC的AUC高于PEI、MSI和血清HE4水平,但差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),但提示與DCE-MRI半定量參數(shù)和HE4相比較,ADC值可能是更有優(yōu)勢的一個參數(shù)。此外,與單獨使用PEI、MSI及血清HE4預測EAC病理分級相比,聯(lián)合MRI有效參數(shù)及血清HE4 進行l(wèi)ogistic回歸所構建的聯(lián)合預測模型可明顯提高對高級別EAC的診斷效能,提示將影像學檢查和血清HE4水平相結合,可更準確地預測高級別EAC,從而為臨床個體化治療提供參考依據(jù)。然而,聯(lián)合模型與單獨使用ADC值相比,預測高級別EAC的AUC的差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),這表明ADC值也可以較好地評估EAC的病理分級,但需要更大的樣本量來進一步驗證。

    此外,本研究中對納入的EAC患者的其他臨床病理特征進行分析,發(fā)現(xiàn)高級別EAC較低級別EAC更容易侵犯子宮深肌層及發(fā)生宮頸間質浸潤(P<0.05)。腫瘤對肌層侵犯的深度及是否有宮頸間質浸潤也會影響MRI參數(shù)值的大小,雖然我們無法在術前評估腫瘤病理分級時明確并排除這種影響,但對于ADC值低于閾值、PEI高于閾值的可疑高級別EC患者,臨床醫(yī)師在制定其治療方案時應更為慎重。

    本研究存在一定的局限性:①這是一項回顧性研究,樣本量相對較小。②未包括非子宮內膜樣癌(如漿液性癌、透明細胞癌及癌肉瘤等);③由于目前的研究結果顯示EC缺乏特異的腫瘤標志物,故隨著研究的深入,未來可能會聯(lián)合多種腫瘤標志物來預測EC的病理特征。

    綜上所述,DCE-MRI半定量參數(shù)、ADC及血清HE4可用于預測ECA的病理分級,而且與單個參數(shù)相比,MRI有效參數(shù)聯(lián)合血清HE4具有更好的診斷效能,有助于EAC患者術前最佳治療方案的選擇。

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