陳浩遠,張輝,王永芳
自托馬斯·斯塔茲爾于1963 年第一次實行人體肝移植手術以來[1],肝移植已經(jīng)成為急性或晚期慢性肝功能衰竭患者的首選治療方法。盡管肝移植有很好的效果,但其治療的過程非常復雜,與之相關的死亡率與發(fā)病率仍處于較高水平[2-3]。目前臨床采用的生物學標志物如丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶和天冬氨酸轉(zhuǎn)氨酶敏感度和特異度不足、預測價值有限[4],且因肝穿刺活檢有創(chuàng)性導致臨床應用受限。如今,功能MRI和放射組學不斷進步,通過測量圖像參數(shù)及構(gòu)建預測模型,對幫助臨床實現(xiàn)肝移植前后肝功能評估及預測預后有重要意義。
擴散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging,DWI)、擴散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)、血氧水平依賴MRI(blood oxygen level-dependent MRI, BOLD MRI)、磁共振波譜(magnetic resonance spectroscopy, MRS)、質(zhì)子密度脂肪分數(shù)MRI(proton density fat fraction MRI, PDFF-MRI)、磁共振彈性成像(magnetic resonance elastography, MRE)等功能磁共振技術及放射組學有從各方面無創(chuàng)性地評估肝移植前后肝功能及判斷肝移植復發(fā)的可能,具有動態(tài)監(jiān)測肝移植前后肝功能的巨大潛力。然而,目前為止還沒有系統(tǒng)的綜述專門討論功能磁共振及放射組學評估肝移植前后肝功能及判斷肝移植預后。因此,本文將重點介紹DWI、DKI、BOLD MRI、MRS、PDFF-MRI、MRE 等功能磁共振技術及放射組學在肝移植方面的研究進展,并嘗試探討各項技術的優(yōu)勢和局限性及未來的研究方向,以促進相關研究的發(fā)展,幫助臨床醫(yī)生選擇合適的治療方式,提高患者生存率及生活質(zhì)量。
DWI 是一種在細胞和大分子水平上對水分子的流動性十分敏感的非侵入性成像技術,可以根據(jù)各種組織的擴散特性進行定性和定量評估。水的擴散幅度通過表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient, ADC)來描述,ADC值反映了肝臟的微環(huán)境[5],這對肝移植后肝功能的評估起到了重要作用。
肝移植后腫瘤復發(fā)是影響移植后生存的主要危險因素。最近研究發(fā)現(xiàn)DWI 技術有評估肝移植后腫瘤復發(fā)的潛能。CHUANG 等[6]通過對活體肝移植(living donor liver transplantation, LDLT)前的肝細胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)患者行DWI 掃描發(fā)現(xiàn),所有DWI 參數(shù)中,只有最小ADC(minimal ADC, ADCmin)值是相關因素,ADCmin值的最佳臨界值是≤0.88×10-3mm2/s,復發(fā)組腫瘤的ADCmin值明顯較低,曲線下面積(area under the curve,AUC)為0.818,且多因素分析認為ADCmin值≤0.88×10-3mm2/s 是腫瘤復發(fā)的獨立危險因素。LEE 等[7]對肝癌患者進行術前DWI 掃描發(fā)現(xiàn),ADCmin值低于最佳臨界值(0.773×10-3mm2/s)時的早期復發(fā)率顯著高于ADCmin值高于最佳臨界值時,所以ADCmin值的測定可能會成為預測肝移植術后腫瘤復發(fā)的一個可靠預后指標。NAKANISHI 等[8]報道,肝移植術后早期肝癌復發(fā)患者的ADCmin值[(0.64±0.24)×10-3mm2/s]均顯著降低。YAMADA等[9]也發(fā)現(xiàn)了類似的研究結(jié)果,他們招募了102 例移植術后的HCC 患者,使用DWI 計算ADCmin值,發(fā)現(xiàn)低ADC組術后復發(fā)率明顯高于高ADC組。
綜上所述,ADCmin對預測肝移植術后腫瘤復發(fā)具有良好的預測性能。然而DWI 圖像不僅僅取決于組織中水分子的擴散,還受肝移植中血流灌注效應的影響,可能會在一定程度上影響ADC 值的測量結(jié)果,使得ADC 值不能準確反映出體內(nèi)水分子的實際擴散情況,造成評估肝移植后肝癌復發(fā)的準確性降低。因此,在今后研究中應聯(lián)合體素內(nèi)不相干運動(intravoxel incoherent motion, IVIM)技術排除血管灌注效應的影響,提高預測性能,為疾病早期復發(fā)的診斷提供更有力的依據(jù),從而改善患者預后。
DKI 是DWI 技術的延伸,通過量化水分子擴散偏離正態(tài)分布的程度,來表示水分子擴散的受限程度及擴散的不均一性,從而反映微觀結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性及復雜性[10]。DKI 非高斯分布數(shù)學模型的公式為Sb/S0=exp(-b·D+1/6·b2·D2·K),其中D 反映水分子整體擴散水平及阻力,稱為校正后的表觀擴散系數(shù);K用來量化擴散偏離正態(tài)分布的程度,與實體組織及細胞內(nèi)復雜程度正相關;b代表擴散磁敏感加權(quán)因子[11]。
目前,DKI 逐漸被應用于肝移植后的急性排斥反應(acute rejection, ACR)并發(fā)癥,對于早期診斷和治療并改善患者預后,有效避免疾病進展為慢性排斥反應或移植肝功能失調(diào)具有重要意義[12]。李暢等[13]將肝移植術后的患者分為ACR 組和對照組后行DKI 掃描結(jié)果顯示,D 值和K 值在兩組間差異均有統(tǒng)計學意義,ADC 值在兩組間差異沒有統(tǒng)計學意義,這可能是由于ADC值反映的是水分子高斯分布特性,因此對于體內(nèi)微觀結(jié)構(gòu)復雜性的反映并不全面。受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線分析顯示,D 值的ROC 曲線下面積為0.867,K 值的ROC 曲線下面積為0.925,因此K 值對于ACR 的診斷效能最大,證明DKI對于肝移植術后急性排斥的診斷價值優(yōu)于傳統(tǒng)單指數(shù)模型擴散加權(quán)成像。我們推測,發(fā)生急性排斥反應時肝組織內(nèi)的微觀結(jié)構(gòu)改變,表現(xiàn)為匯管區(qū)炎癥細胞浸潤導致細胞外間隙減少,水分子擴散運動受限,從而表現(xiàn)為D值下降;而膽管上皮損傷變性和血管內(nèi)皮的炎癥浸潤導致肝臟組織微觀結(jié)構(gòu)復雜性增高,水分子非高斯分布的特征更加明顯,表現(xiàn)為K值升高。
綜上所述,DKI 可以通過探測組織的微觀結(jié)構(gòu)來檢測肝移植后肝功能狀態(tài)以及提高對ACR 的診斷。然而,由于尚未設定統(tǒng)一參數(shù),且易受心臟搏動、呼吸、胃腸道蠕動等的影響,同時感興趣區(qū)(region of interest, ROI)大小的選擇也會產(chǎn)生差異,因此DKI在肝移植中的應用仍需要進一步研究。
BOLD MRI 是一種利用脫氧血紅蛋白作為內(nèi)源性標記物來測量組織氧合的技術[14]。其原理是基于血紅蛋白磁性的變化,脫氧血紅蛋白是順磁性的,濃度的增加可以降低局部磁場的不均勻性,從而導致T2*加權(quán)圖像中的信號損失,和以T2*為特征的表觀T2 弛豫值(R2*)增加[15]。
肝移植后ACR 患者病理改變主要包括匯管區(qū)三聯(lián)征(門管區(qū)炎癥、門管區(qū)內(nèi)小葉間膽管炎、血管炎)及中央靜脈周圍炎,可能有血流動力學改變,從而導致同種異體移植組織中脫氧血紅蛋白濃度的改變,尤其當門靜脈血供異常減少時,動脈血流量增加以補償,從而導致氧合血紅蛋白水平升高和R2*值降低。因此BOLD MRI 可以用來檢測肝移植后的ACR 并發(fā)癥。CHIANG 等[15]對肝移植術后高度懷疑ACR 的肝病患者在治療前進行肝臟BOLD MRI 掃描、血液生化采集和肝組織病理活檢時發(fā)現(xiàn),出現(xiàn)ACR 患者的肝臟R2*值明顯低于未出現(xiàn)ACR 的患者,ROC 分析顯示R2*值檢測ACR 的敏感度和特異度分別為82.1% 和89.9%,此研究證實了無創(chuàng)BOLD MRI技術可能有助于評估肝移植后的ACR。BOLD 技術為目前依靠組織活檢作為金標準的有創(chuàng)檢查提供了一種無創(chuàng)的可能,如果今后其診斷效能得到臨床認可,會大大減少患者ACR發(fā)生的風險。
BOLD MRI 技術通過監(jiān)測肝的氧合狀況為肝移植后肝功能的評估提供了新的研究手段和重要的影像學標志物,但該技術也存在一定的局限性,由于其屬于間接指標,容易受其他因素的影響,如存在混雜因素、沒有直接測量血氧分壓等,并且目前對于肝移植的應用較少,需要大量的研究來證實BOLD MRI的可靠性。
MRS 成像的基本原理是將一個空間內(nèi)許多信號通過不同的峰值曲線顯示出來,并得到不同部位的代謝物曲線[16]。肝臟脂肪變性的量化對于LDLT 的供體選擇至關重要,因為無論是供體還是受體,移植肝脂肪變性都與肝移植后并發(fā)癥風險增加相關[17],因此,MRS 有望在肝移植患者的術前對肝功能的檢測發(fā)揮重要作用。ZHENG 等[18]利用Meta 分析肝移植術前的患者,發(fā)現(xiàn)MRS檢測活體肝移植供肝脂肪變性的合并敏感度、合并特異度、合并陽性及陰性比均有較好的相關性,且ROC曲線下面積為0.92。CHIANG等[16]也得到了相似的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)MRS對檢測肝脂肪變性具有高敏感度和高特異度,分別為95.2% 和98.3%。BURIAN 等[19]對肝移植術前的患者進行了研究,使用MRS 技術計算脂肪變性等級以及肝臟中脂肪酸的飽和、不飽和和多不飽和部分,發(fā)現(xiàn)相對肝脂肪飽和度隨著肝脂肪含量(hepatic fat content, HFC)的升高而增加,而不飽和度則降低。與非脂肪變性患者相比,肝移植后非酒精性脂肪肝(non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD)患者的相對肝臟脂肪飽和度增加,而不飽和度和多不飽和度均降低。并且將MRS 測量的脂肪變性等級與組織學脂肪變性等級進行比較發(fā)現(xiàn),通過體內(nèi)MRS 測量的HFC 與組織學結(jié)果有很好的相關性。
綜上所述,MRS 在肝移植中對供者的肝脂肪變性可以進行無創(chuàng)且較為精確的評估。目前的研究中MRS 主要用于肝移植脂肪變性的評估,然而易受患者不配合、運動及勻場等的影響,且光譜分析較為復雜,使MRS 在肝移植的評估中較為困難,因此在未來的研究中,這些問題需要進一步解決。
PDFF-MRI是一種化學位移編碼的MRI方法,用于評估包括肝臟在內(nèi)的許多器官中的甘油三酯含量。即PDFF組織內(nèi)甘油三酯的質(zhì)子密度與甘油三酯和水中總質(zhì)子密度的比值。最近,有研究發(fā)現(xiàn)PDFF-MRI是離體肝臟脂肪變性的非侵入性成像標記物[20],可以用來檢測肝移植前肝脂肪變性程度。中度至重度巨大脂肪變性的同種異體移植肝很少用于肝移植,因為它們增加了早期同種異體移植肝功能障礙(early allograft dysfunction, EAD)、原 發(fā) 性 無 功 能(primary nonfunction, PNF)和膽道并發(fā)癥的風險[21-22],因此確定活體供體的肝臟脂肪變性程度至關重要。
QI 等[23]對供肝者的肝臟脂肪變性通過PDFF-MRI進行分級分析PDFF-MRI所確定的供體脂肪變性與供體及受體的相關性,研究發(fā)現(xiàn)PDFF-MRI所確定的輕度脂肪變性不影響供體的肝再生或受體的移植結(jié)果。SATAPATHY等[24]對移植前的供體進行了PDFF-MRI時發(fā)現(xiàn)大泡性脂肪變性的AUC 預測EAD 為73%,小泡性加大泡性脂肪變性為76%,PDFF 值的AUC 預測EAD 為67%,證實了PDFF-MRI 可以量化供體肝中的脂肪變性,因此有潛力作為與肝移植脂肪變性相關的EAD的無創(chuàng)性標志物。
目前,MRS 已被證明可以準確地測量肝脂含量。然而,如前所述,其臨床應用有限。近年來,PDFF-MRI方法在定量肝臟脂肪含量方面取得了一些進展,解決了準確脂質(zhì)分數(shù)量化的混雜因素,可以量化整個肝臟的脂肪含量[25],這方面明顯優(yōu)于MRS。輕度肝脂肪變性的PDFF相關性優(yōu)于中度或重度脂肪變性的相關性[26]。但與無肝纖維化的患者相比,肝纖維化合并PDFF 對脂肪變性的測量會出現(xiàn)偏差,并且有時PDFF值無法正確測量[27]。
MRE 是基于相位對比度的MRI 技術,被認為是一種高精度、非侵入性的肝臟硬度測量方法,可以選擇ROI 的區(qū)域來評估肝臟的大部分區(qū)域[28]。MRE 最初是基于梯度回波序列開發(fā)的,隨著三維指數(shù)的加入,有研究[29]認為三維MRE 失敗率更低,診斷性能更好,還具有可用于硬度測量的更大體積的肝實質(zhì)的潛在優(yōu)勢,從而對肝臟硬度進行更全面的評估。
肝移植患者在同種異體移植物中發(fā)展成肝纖維化的風險很高,并且可能是部分患者肝移植失敗的原因,因此有研究逐步將MRE應用于肝移植后肝纖維化的評估中[30-31],但仍缺乏大量的經(jīng)驗。原位肝移植后,受移植者仍然處于同種異體移植物纖維化發(fā)展的高風險中,并且有可能導致部分患者移植失敗。SINGH等[32]對肝移植術后的患者建立ROC回歸模型發(fā)現(xiàn),MRE 對肝移植后晚期纖維化診斷的ROC 曲線下面積可達0.83。El-EL-METEINI 等[33]的研究與之有相似結(jié)果,他們對肝移植后患者的MRE檢查發(fā)現(xiàn),MRE預測移植肝晚期纖維化的敏感度和特異度均較高,分別為71.43%和75.00%,陰性預測值可達90.00%,而陽性預測值較低僅為45.50%,表明MRE是評估活體供肝移植后肝纖維化的可靠工具。
總之,相比于目前金標準的肝活檢,非侵入性的MRE用于肝移植后肝臟纖維化的評估被證明是可靠的且有良好的價值,因為它與肝活檢的纖維化程度呈正相關,不受患者生化實驗室的影響[33]。然而由于發(fā)現(xiàn)磁場強度不同、掃描序列不同、圖像處理方式不同(二維和三維)、ROI 選擇方式不同,都會影響最終的測量數(shù)據(jù)。排除影像學客觀因素下不同病因、不同病理狀態(tài)對MRI 信號不同程度的影響,這是MRE 在肝臟病變臨床應用中的難點。因此,MRE 在臨床上的應用多局限于臨床研究而難以達成統(tǒng)一的評估標準,MRE 是否能代替肝活檢技術仍需進一步印證。
近年來,基于圖像信息提取和新數(shù)據(jù)分析的進步,放射組學已廣泛用于肝臟的研究[34-36]。放射組學是一種高通量的圖像定量特征數(shù)據(jù)挖掘技術,把放射組學提取的數(shù)據(jù)信息與精準醫(yī)療相結(jié)合,應用于臨床幫助臨床提高診斷能力[37],實現(xiàn)對病理分級、治療效果、預后等臨床終點的預測[38]。因此通過放射組學來預測肝移植術后預后有一定的潛力。
GUO 等[39]研究了肝移植后確診為肝癌的患者,通過勾畫CT圖像上病灶的ROI來提取放射組學特征,評估其與無復發(fā)生存率(recurrence-free survival,RFS)之間的關系來建立臨床模型,研究發(fā)現(xiàn)基于放射組學特征和臨床危險因素的臨床模型對RFS 具有良好的預測性能。因此,從CT 圖像中提取的放射組學特征可能是一種潛在的肝癌侵襲的成像生物標志物,并可準確預測肝移植后的肝癌復發(fā)。IVANICS等[40]利用肝移植數(shù)據(jù)庫開發(fā)了用于預測肝移植后復發(fā)的模型,其評分與無病生存率的總體一致性達0.743,優(yōu)于肝細胞癌肝移植相關危害(the hazard associated with liver transplantation in HCC,HALT-HCC)評分和甲胎蛋白(alpha-fetal protein,AFP),因此可以認為通過機器學習開發(fā)此模型是可行的,并且比其他可用風險評分有更高的準確性。趙經(jīng)緯等[41]構(gòu)建肝移植術后預測模型,發(fā)現(xiàn)預測模型在訓練組中AUC 為0.828,在驗證組中AUC 為0.856。由此可知術前增強CT 影像組學技術構(gòu)建的模型,對預測肝癌肝移植術后復發(fā)具有一定價值。ZHAO 等[42]從增強的CT 圖像中提取特征,引入臨床模型構(gòu)建列線圖,得出訓練組AUC為0.882,驗證組AUC為0.917,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),研究表明放射組學列線圖在術前預測肝移植后腫瘤復發(fā)情況中有很好的性能。綜上所述,基于CT的影像組學可以評估肝移植術后復發(fā),且通過影像組學與臨床特征因素建立的聯(lián)合模型有很好的預測效能。
目前,肝移植優(yōu)先用于小肝癌(<5 cm)患者[43],然而有研究報道,大肝癌和小肝癌的肝移植表現(xiàn)出同等的生存與預后[44]。為了改變僅在小肝癌患者中才能實現(xiàn)成功移植和長期無復發(fā)的觀念,HE 等[37]希望將移植選擇擴大到大肝癌的患者(>5 cm),他們基于MRI 圖像和報告建立了一個融合瞬時臨床數(shù)據(jù)與定量組織學和放射學特征的融合人工智能模型,最終該組合模型在數(shù)據(jù)中的總準確率可達82%。因此他們認為,此模型可用于發(fā)現(xiàn)肝移植后除腫瘤大小和生物標志物之外的復發(fā)風險因素。
有證據(jù)表明,中度至重度脂肪肝患者移植物預后不良的風險增加,而使用具有輕度脂肪變性的移植肝是安全的[45-46]。最近有研究發(fā)現(xiàn)放射組學在預測肝移植供體的大泡性脂肪變性(macrovesicular steatosis, MaS)的等級中有一定的價值,而MaS被認為是預測移植物功能不全最重要的預后組織學參數(shù)[47-48],這將會有效降低肝移植失敗的風險。DING等[49]對患有MaS 的潛在供體建立多變量邏輯回歸分析放射組學模型,研究發(fā)現(xiàn)在訓練集中的AUC為0.907,在測試集中為0.906,優(yōu)于臨床模型。CHEN等[50]對40個肝臟進行PDFF-MRI 并獲得ROI 的全肝體積的直方圖參數(shù),研究發(fā)現(xiàn)與脂肪含量正常組相比,MaS 組具有更高的平均值、中值和熵,PDFF 中值的曲線下面積大于其他參數(shù),在組織學上,平均PDFF與熵表現(xiàn)出極好的相關性。由此可以認為放射組學模型可為預測肝移植前患者MaS分級提供重要參考。
綜上,放射組學具有高維的影像特征,在一定程度上可以超越腫瘤解剖和形態(tài)數(shù)據(jù)的界限。利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術充分挖掘圖像,克服傳統(tǒng)評估方法的局限性,提高肝移植術后肝癌復發(fā)的預測性能及移植肝MaS分級,便于臨床實踐中合理分配供體,對患者進行必要的術中或術后預防性治療。之后的研究中,為使預測模型得到充分訓練和多重驗證,最大程度上模擬真實狀態(tài)以減少非生物學差異,建立肝移植影像數(shù)據(jù)庫和實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的需求日益迫切。
目前,功能磁共振技術已經(jīng)能夠從擴散、氧合、代謝、脂肪定量、肝臟硬度等方面對患者肝功能受損情況進行定量分析,且放射組學可以通過對特征數(shù)據(jù)的采集和分析,從圖像中提取大量的特征信息,從而建立對疾病預后準確判斷。隨著多模態(tài)的功能磁共振技術和放射組學逐漸成為近年來的研究熱點,將為臨床醫(yī)生提供更全面的肝臟的病理生理學特征。目前大多數(shù)功能磁共振新技術還處于科研階段,相信隨著磁共振及后處理技術的不斷提高,功能磁共振技術將逐漸應用于肝移植,未來其在評估肝移植的應用價值將會得到更全面的展現(xiàn)。
作者利益沖突聲明:全體作者均聲明無利益沖突。
作者貢獻聲明:張輝設計本研究方案,對稿件重要的智力內(nèi)容進行了修改,獲得了國家自然科學基金項目的資助;陳浩遠起草和撰寫稿件,獲取、分析或解釋本研究的數(shù)據(jù);王永芳獲取、分析或解釋本研究的數(shù)據(jù),對稿件重要內(nèi)容進行了修改;全體作者都同意發(fā)表最后的修改稿,同意對研究的所有方面負責,確保本研究的準確性和誠信。