超聲造影及相關新技術(shù)在乳腺癌診療中的研究進展

閆玉琪，歐 笛，倪 晨，陳 晨，賴 敏，徐 棟，

1.溫州醫(yī)科大學研究生培養(yǎng)基地（浙江省腫瘤醫(yī)院），浙江 杭州 310022；

2.浙江省腫瘤醫(yī)院超聲醫(yī)學科，浙江 杭州 310022；

3.浙江中醫(yī)藥大學第二臨床醫(yī)學院，浙江 杭州 310053；

4.皖南醫(yī)學院研究生學院，安徽 蕪湖 241002

2020年全球癌癥統(tǒng)計數(shù)據(jù)［1］顯示，乳腺癌已經(jīng)超過肺癌成為全球女性發(fā)病率最高的惡性腫瘤且發(fā)病率逐年上升［2］，嚴重危害女性健康。提高早期乳腺癌的檢出率并進行及時、有效的治療是降低患者死亡率和提高其生活質(zhì)量的有效措施。美國國立綜合癌癥網(wǎng)絡（National Comprehensive Cancer Network，NCCN）指南［3］推薦乳腺X線攝影和超聲檢查作為乳腺病變首選的篩查和診斷方法。乳腺X線攝影在檢出鈣化病灶方面顯著優(yōu)于其他影像學方法，但對致密乳腺及40歲以下患者診斷的準確度欠佳［4-5］。超聲簡便易行、無創(chuàng)無輻射，結(jié)合彩色多普勒血流成像（color Doppler flow imaging，CDFI）還可獲得乳腺病灶和區(qū)域淋巴結(jié)的血供信息。研究［6］表明，腫瘤微血管生成在乳腺癌的發(fā)展、浸潤和轉(zhuǎn)移中起著至關重要的作用，但CDFI僅能檢測直徑大于100～200 μm的血管，導致腫瘤微血管信息往往被忽略。

超聲造影（contrast-enhanced ultrasound，CEUS）是一種純血池顯像技術(shù)，通過向人體內(nèi)注射增強聲阻抗作用的微泡（約2.5 μm大小）獲取腫瘤微循環(huán)信息，從而對病灶微血管生成等情況進行評估，在一定程度上彌補了常規(guī)超聲的不足。另外，超聲造影結(jié)合影像組學及分子影像等新技術(shù)在乳腺癌診療方面也展現(xiàn)了潛在的臨床應用價值。本文就乳腺CEUS的原理及適應證、CEUS在乳腺癌診療中的應用、CEUS與相關新技術(shù)聯(lián)合應用的相關進展作簡要綜述。

1 乳腺CEUS原理

CEUS是將含氣顆粒經(jīng)靜脈或體表注射，通過增加聲阻抗放大血流信號，從而提供病灶微循環(huán)信息的一種檢查方法。目前臨床應用以聲諾維（SonoVue）、示卓安（Sonazoid）等第二代造影劑為主，其由聚合物外殼和內(nèi)部惰性氣體（如六氟化物或全氟丁烷）構(gòu)成，可在血池中循環(huán)更持久，更有利于醫(yī)師對病灶進行評估［7］。

2 CEUS在乳腺癌診斷中的應用

2.1 乳腺病灶良惡性鑒別

目前國內(nèi)常規(guī)應用乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Breast Imaging Reporting and Data System，BIRADS）［8］對乳腺病灶進行分類，將超聲表現(xiàn)可疑的病灶歸為BI-RADS 4類，建議對4類及以上病灶進行活檢以明確診斷。然而4類及以上結(jié)節(jié)惡性比例跨度大（2%～100%），需結(jié)合其他無創(chuàng)評估方法進一步提高良惡性分辨力，以減少不必要的穿刺活檢。CEUS通過定性定量評估病灶微循環(huán)及灌注情況，對常規(guī)超聲進行補充，從而提高診斷的準確度［9］。

既往研究［10-11］表明，乳腺良性病變的CEUS多表現(xiàn)為邊緣清晰，病灶和分支血管無強化或均勻強化、增強范圍接近或小于灰階圖像范圍，與之相反，惡性病變多表現(xiàn)為不均勻向心性強化、增強范圍大于灰階圖像范圍，存在穿支血管等。常規(guī)超聲聯(lián)合CEUS可優(yōu)化BI-RADS分類，避免不必要的活檢。Xiao等［12］提出的CEUS五分法對CEUS圖像上的定性特征進行評分，從而對結(jié)節(jié)的BI-RADS分類進行重新評估，結(jié)果顯示，重評BI-RADS的靈敏度、準確度和受試者工作特征曲線的曲線下面積（area under curve，AUC）分別為0.969、0.903和0.895，顯著高于單獨BI-RADS評分。賈超等［13］對506個常規(guī)超聲歸為BI-RADS 4類的乳腺結(jié)節(jié)按照最大徑是否大于20 mm進行分組，比較兩組結(jié)節(jié)良惡性CEUS定性特征并進行賦值繪制受試者工作特征曲線，結(jié)果顯示，CEUS賦值評分法對于＞20 mm結(jié)節(jié)診斷特異度高，可避免不必要的穿刺。超聲定性診斷易受檢查醫(yī)師主觀性影響，因此有學者［14-15］利用時間-強度曲線分析軟件對乳腺病變CEUS圖像進行定量研究，主要研究指標包括達峰時間（time to peak，TTP）、峰值強度（peak intensity，PI）、上升支斜率（wash in slope，WIS）、平均渡越時間（mean transit time，MTT）等。Wan等［14］對91例BI-RADS為3～5類病變的CEUS特征進行定量評估，結(jié)果顯示，惡性病變較良性病變PI更高、WIS更大、TTP更短。Yin等［15］分析了30例肉芽腫性小葉乳腺炎患者和58例乳腺癌患者的CEUS定量特征，結(jié)果顯示，與乳腺癌相比，肉芽腫性小葉乳腺炎的TTP更快、WIS更低。由于CEUS的定量診斷應用受到感興趣區(qū)勾畫、參數(shù)設置等因素的影響，暫未形成統(tǒng)一的定量診斷標準［4］。

此外，超聲對表現(xiàn)為非腫塊的乳腺癌非常敏感，但特異度相對較低，導致臨床穿刺活檢的增加［16］。CEUS聯(lián)合常規(guī)超聲對乳腺非腫塊病變（non-mass breast lesion，NML）進行良惡性鑒別可提高診斷的特異度，在避免漏診同時減少不必要的穿刺［17-18］。Zhang等［16］對119例NML的CEUS特征進行定性及定量研究，基于二元logistic回歸分析構(gòu)建診斷惡性NML的模型，結(jié)果顯示，增強程度、增強面積和有放射狀或穿支血管是建立CEUS診斷標準的獨立判斷因素。CEUS聯(lián)合常規(guī)超聲的BI-RADS分類對惡性NML具有很高的診斷價值，靈敏度和特異度分別為94.6%和77.8%。

2.2 區(qū)域淋巴結(jié)狀況評估

區(qū)域淋巴結(jié)狀況常用于指導臨床分期和制訂治療策略，是乳腺癌重要的預后指標之一［18］。乳腺癌前哨淋巴結(jié)活檢（sentinel lymph node biopsy，SLNB）已逐漸取代傳統(tǒng)的腋窩淋巴結(jié)清掃來評估早期乳腺癌患者的區(qū)域淋巴結(jié)情況，SLNB陰性者可豁免腋窩淋巴結(jié)清掃［19］。目前，中國多采用美藍染色定位前哨淋巴結(jié)（sentinel lymph node，SLN），但僅使用藍染料進行定位的準確度為66%～94%，假陰性率為0%～12%，且患者易產(chǎn)生過敏反應、局部皮瓣壞死等不良反應［20］。既往研究［21-23］顯示，經(jīng)皮CEUS能夠追蹤淋巴管走行進而精準定位SLN。Luo等［21］對比經(jīng)皮CEUS與術(shù)中美藍染色識別SLN的識別率，結(jié)果顯示，經(jīng)皮CEUS和美藍染色的識別率分別為95.64%和92.05%，CEUS有望成為藍染料示蹤劑的替代方案。

CEUS可術(shù)前無創(chuàng)診斷SLN評估腫瘤負荷，彌補常規(guī)超聲的不足。Niu等［24］使用經(jīng)皮CEUS對cT1-2N0乳腺癌患者的SLN進行檢查，按照SLN增強模式分為均質(zhì)性（Ⅰ）、特征性不均勻（Ⅱ）、局灶性缺損（Ⅲ）和無增強（Ⅳ），與常規(guī)超聲診斷性能進行比較并評估腫瘤負荷，結(jié)果顯示，SLN增強表現(xiàn)為Ⅰ和Ⅱ高度提示無轉(zhuǎn)移，而Ⅲ和Ⅳ模式的轉(zhuǎn)移可能性較高。對于SLN轉(zhuǎn)移負荷，100%的Ⅰ/Ⅱ型患者轉(zhuǎn)移性SLN＜2個。與傳統(tǒng)超聲相比，CEUS增強模式在診斷轉(zhuǎn)移性SLN方面表現(xiàn)突出（0.813 vs 0.601，P＜0.001）。目前，SLNB使用的適應證仍存在一定爭議［25-26］。因此，能否通過CEUS增強模式對早期乳腺癌患者進行分層，進一步選擇免于SLNB的患者，仍需要其他研究提供更多循證醫(yī)學證據(jù)。

CEUS引導下SLNB，能夠準確評估SLN狀況，更好地幫助臨床進行決策。Cui等［27］納入7項研究進行meta分析，結(jié)果顯示，CEUS引導下SLNB在診斷SLN病理狀態(tài)方面的綜合靈敏度為98%，特異度為100%，AUC為0.996 8。

綜上所述，經(jīng)皮CEUS能夠?qū)LN進行定位和定性診斷，聯(lián)合穿刺活檢能夠更加精準地評估SLN狀況，指導臨床決策為患者提供精準治療。

3 CEUS在乳腺癌新輔助治療效果評估中的應用

新輔助治療是指在手術(shù)前使用的全身治療，包括新輔助化療（neoadjuvant chemotherapy，NAC）、新輔助內(nèi)分泌治療和靶向治療等［28］，其目的在于降期手術(shù)、增加保乳率、降期保腋窩和獲取藥敏信息等［4］。

目前，評估新輔助治療效果的常用檢查為動態(tài)對比增強磁共振成像（dynamic contrastenhanced magnetic resonance imaging，DCEMRI），但其在金屬植入物和腎功能紊亂患者中使用受限。CEUS使用的超聲造影劑主要經(jīng)肺部代謝，故無腎臟毒性，還可以克服CDFI無法評估微血流灌注的缺點，在評估新輔助治療效果中有良好的臨床應用前景。Lee等［29］對30例乳腺癌患者在NAC前后進行CEUS和DCE-MRI檢查，并將兩種檢查結(jié)果與術(shù)后組織病理學檢查結(jié)果相對比，以比較兩者在NAC效果評估中的價值，結(jié)果顯示，CEUS在療效評估方面與DCE-MRI價值相當。

此外，CEUS是預測乳腺癌患者NAC效果的潛在工具。Sharma等［30］對前瞻性納入30例乳腺癌患者，在NAC前和3個NAC周期的每個周期之后行CEUS，評估CEUS定量參數(shù)預測NAC反應的作用，結(jié)果顯示，在NAC治療的每個周期中觀察到治療有效者PI平均值降低以及TTP、MTT平均值增加，療效良好者和療效一般者之間的PI、TTP和MTT平均值變化百分比差異有統(tǒng)計學意義。Huang等［31］對143例乳腺癌患者在NAC開始前1周內(nèi)和2個治療周期后行CEUS檢查，分析CEUS定量參數(shù)并通過多元邏輯回歸分析構(gòu)建了反應良好的預測模型，結(jié)果顯示，NAC治療2個周期后療效良好和療效一般患者的直徑、增強最大強度及其變化差異明顯，療效良好組平均TTP變化高于療效一般者組，CEUS參數(shù)結(jié)合分子亞型構(gòu)建的模型在預測療效良好方面表現(xiàn)出良好的性能（AUC=0.841）。

雖然多項研究［30-31］結(jié)果表明，CEUS參數(shù)可用于預測新輔助治療效果，但在使用CEUS進行評估的時機等問題上，仍未達成共識［32-33］。

4 CEUS與新技術(shù)

4.1 CEUS與深度學習影像組學

影像組學（radiomics）于2012年由Lambin等［34］首次提出，是對標準醫(yī)學圖像中的數(shù)據(jù)信息進行高通量挖掘，定量分析影像與疾病臨床和生物學信息的關聯(lián)，從而構(gòu)建分類或預測模型的一種方法［35］。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural network，CNN）提取模型訓練過程中所謂的“深度”特征的醫(yī)學圖像任務被一些學者稱為深度學習影像組學（deep learning radiomics，DLR）。在CEUS視頻的分析方面，DLR比傳統(tǒng)影像組學和影像科醫(yī)師具有更好的診斷效能。Zhu等［36］從兩個中心采集了190個乳腺病灶的CEUS視頻，共提取94個圖像特征，利用影像組學結(jié)合XGBoost模型和CNN［使用預訓練的18、34、50和101層3D殘差網(wǎng)絡（ResNet）模型］對CEUS視頻中的乳腺病變進行良惡性鑒別，用AUC評價兩種方法及影像科醫(yī)師的診斷效能，結(jié)果顯示，CNN中的3D-ResNet-50模型AUC為0.84，診斷效能優(yōu)于XGBoost模型和影像科醫(yī)師。Chen等［37］基于超聲科醫(yī)師在時間和特征上通常遵循兩種特定的診斷模式，設計了兩個模塊（領域知識引導的時間注意力模塊和領域知識引導的通道注意力模塊），將領域知識整合到模型中，隨后在由221個患者組成Breast-CEUS數(shù)據(jù)集上進行模型驗證，結(jié)果顯示，3D-CNN模型可以達到97.2%的靈敏度和86.3%的特異度，與領域知識的結(jié)合使靈敏度提高了3.5%，特異度提高了6.0%。

基于深度學習的影像組學可對圖像特征進行自動提取和量化，可減少人工分割圖像造成的誤差，有望成為實現(xiàn)精準醫(yī)療的重要工具，但是影像組學模型應用于臨床仍面臨諸多挑戰(zhàn)，醫(yī)學數(shù)據(jù)收集的標準化、生物學可解釋性的缺乏等問題亟待解決［38］。

4.2 CEUS與分子成像

超聲分子造影劑能夠與癌癥中表達的某些分子靶向結(jié)合，可用于臨床前研究中改進癌癥的診斷和治療效果的評估［39］。目前開發(fā)的超聲分子成像造影劑主要有微泡、相變納米液滴、氣體囊泡。血管內(nèi)皮生長因子受體2（vascular endothelial growth factor receptor 2，VEGFR2）是誘導癌癥新生血管生成的關鍵調(diào)節(jié)因子之一，常作為超聲分子成像的靶標。BR55［40］是一種新型VEGFR2靶向微泡造影劑，可用于血管生成的分子成像。Willmann等［41］對21例乳腺和24例卵巢病變患者進行BR55超聲分子成像，微泡與VEGFR2靶向結(jié)合后表現(xiàn)為自由循環(huán)的微氣泡消失后仍然可見的增強病灶，按照增強程度分為強、弱、無3種等級，結(jié)果顯示，在77%的惡性卵巢病變和93%的惡性乳腺病變中存在高VEGFR2表達，VEGFR2超聲成像信號與免疫組織化學中的VEGFR2表達水平相匹配。超聲分子成像研究的可行性已在大量臨床前研究和動物實驗［42-45］中得到證實，但實現(xiàn)從科學研究到臨床落地的轉(zhuǎn)化，仍需要經(jīng)過多中心、大規(guī)模臨床試驗的評估。

5 總結(jié)和展望

隨著設備的發(fā)展和第二代超聲造影劑的應用，CEUS可用于定性及定量評估乳腺病灶微循環(huán)情況進而用于疾病診斷和療效評估，與常規(guī)超聲結(jié)合可優(yōu)化BI-RADS分類提高診斷效能，避免漏診的同時減少不必要的活檢，但目前CEUS的應用仍有其局限性。首先，尚未發(fā)現(xiàn)提示乳腺惡性腫瘤的特定灌注模式，指南［46］尚不推薦CEUS用于臨床。其次，CEUS與DLR、超聲分子影像等新技術(shù)的結(jié)合應用仍處于探索階段，缺乏臨床相關性與科學完整性的標準化評估，但其展現(xiàn)了為乳腺癌患者提供精確、個性化治療決策的潛力，期待未來經(jīng)過多中心、大規(guī)模、前瞻性的研究推動技術(shù)進一步成熟，最終實現(xiàn)新技術(shù)的臨床應用，助力中國精準醫(yī)療的發(fā)展。