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    MRI背景實質(zhì)強化在乳腺癌中的研究進展

    2024-01-23 10:21:43羅雨晴余成新陳科威潘君龍徐亞卡
    巴楚醫(yī)學 2023年4期
    關(guān)鍵詞:乳腺癌研究

    羅雨晴 余成新 陳科威 潘君龍 徐亞卡

    (三峽大學 第一臨床醫(yī)學院[宜昌市中心人民醫(yī)院]放射科,湖北 宜昌 443003)

    據(jù)世界衛(wèi)生組織報道,2020年全球新發(fā)乳腺癌病例達226萬例,居女性惡性腫瘤發(fā)病率之首[1]。由于早期癥狀不明顯,大部分患者就診時已處于中晚期,其治療效果及預后不佳,因此早發(fā)現(xiàn)、早診斷對于患者的預后具有重要意義。磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是診斷乳腺癌及評估療效最準確的影像學方法[2]。MRI上正常乳腺腺體的強化被稱為背景實質(zhì)強化(background parenchymal enhancement,BPE),包括間質(zhì)組織和上皮組織,其強化程度取決于血流灌注和血管的通透性[3]。BPE在乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(breast imaging reporting and data system,BI-RADS)中分為四個類別,分別為無(強化的纖維腺體組織體積<25%)、輕度(強化的纖維腺體組織體積25%~50%)、中度(強化的纖維腺體組織體積50%~75%)、顯著(強化的纖維腺體組織體積>75%)。由于BPE 會影響MRI對病灶的檢出,因此BI-RADS提出乳腺動態(tài)增強磁共振(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)報告中需要描述BPE[4]。近些年諸多研究探討了BPE 與乳腺癌的患病風險、治療效果及預測預后的相關(guān)性,本文旨在對BPE 在乳腺癌中的應用及研究進展進行闡述。

    1 背景實質(zhì)強化概述

    1.1 背景實質(zhì)強化在MRI的表現(xiàn)

    BPE是一個動態(tài)變化的過程,其在MRI上的典型特征為雙側(cè)乳腺對稱性、彌漫性分布,其強化程度一般為無或輕度,血流動力學曲線表現(xiàn)為早期緩慢上升且持續(xù)強化。一項研究表明,BPE 在注射造影劑后210 s左右達到峰值,并在320 s后趨于平穩(wěn)[5]。因此建議在DCE-MRI早期階段評估病灶,此時腫瘤明顯強化,而BPE 尚未達到峰值。BPE 分布主要受乳腺動靜脈系統(tǒng)解剖的影響,供應腺體組織的動脈從外圍進入,供應中央錐體,因此BPE 通常始于腺體周圍,逐漸流入中央,乳暈后方區(qū)域最后強化,呈“畫框征”[6]。

    BPE 的非典型表現(xiàn)包括雙側(cè)不對稱分布、局灶性或區(qū)域性分布,強化程度為中等或顯著。當BPE呈現(xiàn)非典型表現(xiàn)時難以與病灶鑒別,造成診斷結(jié)果的假陽性[7]。程流泉[8]建議患者擇期隨訪或補充X 線攝影排除可疑鈣化灶;當診斷醫(yī)師觀察到BPE 血流動力學曲線表現(xiàn)為平臺型或流出型時,應考慮非腫塊強化的病變,包括硬化性腺病等良性病變。

    1.2 背景實質(zhì)強化的影響因素

    BPE 在個體中具有差異,且在其動態(tài)變化的過程中,強化程度由血管分布及血管通透性決定。乳腺組織對激素敏感,尤其是雌激素可以激活上皮細胞的增殖,并通過組胺樣效應誘導血管通透性增加從而使BPE增高。而激素水平受月經(jīng)狀態(tài)、年齡、藥物等多個因素影響。胡曉欣等[9]通過定量測量BPE 的方法研究了其與月經(jīng)周期的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)BPE 在月經(jīng)第1周最高,第2周最低。Jung等[10]前后兩次實驗得出結(jié)論,定量測量的BPE參數(shù)在月經(jīng)周期第2周最低,且孕酮水平與定性或定量的BPE 均顯著相關(guān)。在月經(jīng)周期的增殖期,雌激素水平增加,進入分泌期后孕激素增加,協(xié)同雌激素作用于乳腺小葉及間質(zhì)[11],乳腺上皮及間質(zhì)隨激素的改變發(fā)生周期性變化,乳房的水分含量和微環(huán)境也會發(fā)生變化[10]。有研究發(fā)現(xiàn),絕經(jīng)后女性BPE 水平下降,這與此類人群體內(nèi)激素水平的降低有關(guān)[12]。

    經(jīng)研究得出BPE 能夠反映正常組織代謝水平,表現(xiàn)為在PET/CT 上18-氟代脫氧葡萄糖的乳腺背景實質(zhì)攝取與BPE呈正相關(guān)[13]。另外,影響B(tài)PE 的一般因素還包括掃描參數(shù)以及造影劑的擴散速度[14]。

    1.3 背景實質(zhì)強化的定量方法

    依據(jù)BI-RADS對BPE 進行定性分類易受觀察者的主觀影響,因此我們需要一種定量方法更客觀地分析BPE。目前應用最多的BPE定量方法是基于在二維圖像上人工勾畫感興趣區(qū)(region of interest,ROI),但ROI放置的位置及勾畫病灶的大小具有主觀性,導致研究結(jié)果并不準確,選擇整個乳腺腺體作為三維ROI目前成為BPE 定量的主要研究方向。這個過程分為三步:首先,避開胸壁、皮膚、空氣等非乳房成分分割乳房;從脂肪等成分中分割腺體組織(fibrous glandular tissue,FGT);最后選擇強化的腺體組織計算定量參數(shù)。Ha等[15]開發(fā)了一種全自動卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks,CNN)方法來量化FGT 和 BPE,雖然開發(fā)的CNN 能夠在短時間內(nèi)量化FGT 和BPE,但需要手動分割乳房以及纖維腺體組織,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是克服這一缺點的有效技術(shù)。U-Net屬于卷積網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),Vreemann等[16]第一次將深度學習應用于基于UNet架構(gòu)以達到在MRI圖像中分割乳房和FGT 的目的,在66例患者的樣本中,這種技術(shù)評估BPE 與診斷醫(yī)師取得了較高的一致性。在關(guān)于BPE 的研究中,各機構(gòu)在量化BPE 時使用不同軟件來分割腺體及強化的腺體組織,選擇量化的參數(shù)也不同,這可能導致研究結(jié)果無法在大量研究中得到驗證。由于國內(nèi)外缺乏量化BPE 的相關(guān)標準,因此需要通過更多的研究來建立完善的BPE 量化標準,以實現(xiàn)其在臨床中的應用。

    2 MRI背景實質(zhì)強化在乳腺癌中的應用

    2.1 評估高危人群患乳腺癌的風險

    隨著女性乳腺癌發(fā)病率的增高,評估個體患乳腺癌的風險是制定個性化預防和篩查策略的第一步。影像標志物反映了個體體內(nèi)微環(huán)境的變化情況,King等[14]首次提出BPE 與患乳腺癌風險存在關(guān)聯(lián),BPE表現(xiàn)為中度或顯著的女性患乳腺癌的概率較高。隨后其他研究也得出了相似結(jié)果,Thompson 等[17]對18項研究進行了評估,發(fā)現(xiàn)在高危女性中,表現(xiàn)為輕度、中度及顯著的BPE 與乳腺癌的發(fā)生呈正相關(guān)。Grimm 等[18]研究也證實了BPE 的增加與高危女性未來患乳腺癌的風險增加相關(guān),輕度、中度或顯著BPE的高危女性患乳腺癌的風險明顯增加。

    大部分BPE與乳腺癌風險相關(guān)的研究均選擇了具有高危因素的婦女作為目標人群,與這類人群被臨床醫(yī)生建議行MRI篩查乳腺癌有關(guān),故存在選擇偏倚[19]。BPE在中低風險群體中的重要性仍需要進一步的研究。

    另一項對有乳腺癌個人病史(personal history of breast cancer,PHBC)患者的研究表明,BPE與患第二次乳腺癌或間歇性乳腺癌的風險呈正相關(guān)[20]。但BPE能否作為一種影像標志物監(jiān)測第二次乳腺癌的發(fā)生還需要在更多研究中進行驗證。這有助于對有PHBC患者的第二次乳腺癌風險進行分層,并制定個性化的影像監(jiān)測方案。

    2.2 評估MRI背景實質(zhì)強化與病理生物標志物之間的關(guān)系

    乳腺癌是一種具有高度異質(zhì)性的惡性腫瘤,病理生物標志物可用于確定腫瘤的分子亞型。臨床上依據(jù)雌激素受體(estrogen receptor,ER)、孕激素受體、人表皮生長因子受體-2(human epidermal growth factor receptor 2,HER-2)、Ki-67四種免疫組化指標的表達狀態(tài)分為四型,即Luminal A 型、Luminal B型、HER-2過表達型及三陰型乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)。不同分子亞型的乳腺癌患者治療方式及預后都具有差異[21],在疾病早期使用非侵入性方法預測腫瘤的分子分型,有助于制定后期臨床治療方案。羅紅兵等[22]研究發(fā)現(xiàn),TNBC 患側(cè)BPE強于Luminal A 型,而對側(cè)無統(tǒng)計學差異,可能是因為病灶側(cè)乳腺血管增加,使得同側(cè)BPE 與惡性程度的相關(guān)性更強。尤超等[23]將4種分子分型乳腺癌的BPE 從低到高排序為TNBC,HER-2 陽性亞型,Luminal B 型,Luminal A 型。茅依玲等[24]則認為BPE與分子分型無相關(guān)性。不同研究得出不同結(jié)論的原因可能是每種分子亞型的樣本量不同,并且定性分析具有主觀性。Bauer等[25]從藥代動力學參數(shù)圖中提取了腫瘤及周圍實質(zhì)的紋理參數(shù)用于識別TNBC,當建立的模型中包括BPE 的紋理特征時模型的性能有所提升。

    2.3 預測新輔助化療療效

    新輔助化療(neoadjuvant chemotherapy,NAC)是指對于局部晚期乳腺癌患者,在計劃手術(shù)治療或手術(shù)加放療的局部治療前進行的全身系統(tǒng)性化療。有研究表明病理完全緩解 (pathological complete response,pCR)是影響預后的重要因素,因此準確評估乳腺癌對NAC的反應,對進一步選擇適當?shù)闹委煼绞胶团袛囝A后具有重要意義[26]。多項研究證明,在NAC前后BPE均有變化,可能是因為藥物導致卵巢受抑制,雌激素減少,也可能是因為化療藥物損傷乳腺血管,導致BPE 下降[27]。Kim 等[28]建立預測NAC的模型,模型結(jié)合了臨床病理和影像變量,影像變量中BPE 定量參數(shù)即病灶-背景實質(zhì)信號增強比在NAC后較低是影響pCR 的獨立因素。Preibsch等[29]研究發(fā)現(xiàn),NAC前后BPE的降低可能是腫瘤反應的一個預測指標。Onishi等[30]進一步研究了乳腺癌患者在NAC前后不同節(jié)點的BPE,將其按激素受體(hormone receptor,HR)進行分組,證實了在激素受體陽性的隊列中,NAC 中期及完成NAC 后BPE無明顯減低與低pCR 率存在聯(lián)系;但在HR 陰性患者隊列中,各節(jié)點BPE 沒有明顯降低與低pCR 率無明顯相關(guān)。You等[31]取BPE 均值,發(fā)現(xiàn)在早期階段(在本研究的第二個NAC 周期之后)BPE 的降低與腫瘤反應呈正相關(guān),尤其是在HR 陰性亞型中。兩項研究在HR 陰性腫瘤患者中得到不一樣的結(jié)果,可能與BPE 的定量方法不同,且納入研究的患者各分子亞型的比例不同有關(guān)。

    2.4 預測患者遠期預后

    乳腺癌患者的預后受腫瘤分期、組織分化及分子標志物等多種因素影響,分子測試、基因測序等方式被用于預測乳腺癌患者的預后。影像生物標志物具有非侵入性的優(yōu)勢,能為患者預后預測提供信息。van der Velden等[32]研究顯示,在新診斷的乳腺癌患者中對側(cè)乳房的BPE 是乳腺癌預后的獨立標記物,尤其是在ER 陽性、HER-2 陰性的浸潤性乳腺癌患者中。Lim 等[33]也得出術(shù)前乳腺MRI評估的BPE與預后之間存在關(guān)聯(lián)。但最近有研究得到了不同的結(jié)果。Rella等[34]對NAC 乳腺癌患者健側(cè)乳腺的BPE研究中發(fā)現(xiàn),NAC 前后的BPE 或其在NAC 治療中的變化并不能提供有效的預后信息。Xu等[35]發(fā)現(xiàn),無論是否接受輔助化療,在整個乳腺癌患者隊列中,術(shù)前的BPE與總體生存率、無侵襲性疾病生存期無關(guān)。然而,在接受化療的TNBC 病例中得出了相反的結(jié)論,高BPE 模式可以作為TNBC 患者相對良好預后的潛在影像標志物。這可能是因為TNBC患者血清中血管內(nèi)皮生長因子水平升高,后者可誘導內(nèi)皮細胞有絲分裂,增加血管通透性,并將部分非功能性血管轉(zhuǎn)化為功能性血管,使更多的化療藥物作用于腫瘤細胞。此外,對側(cè)乳腺的高BPE 可能與大量功能性血管有關(guān)。這些血管能向腫瘤實質(zhì)輸送更多的細胞毒性化療藥物,從而改善TNBC 患者的預后。Gullo等[36]基于內(nèi)分泌治療可降低BPE,研究了BPE對內(nèi)分泌輔助治療的浸潤性小葉癌患者遠期預后的影響,結(jié)果顯示基線BPE 或者治療前后BPE 的變化均與遠期預后無顯著相關(guān)性。Lee等[37]研究發(fā)現(xiàn),在TNBC患者中,BPE 不是復發(fā)的危險因素。造成上述結(jié)果不同的原因有如下兩點:首先,研究者對BPE進行定性或定量的方法各不相同;其次,各研究納入的患者分子分型占比不同,并且患者接受了不同的治療方式。

    3 展望

    雖然目前有學者用不同方法對BPE 進行定量來研究其臨床意義,但對于BPE 定量的最佳時機、方法及標準還沒有達成共識,建立可廣泛使用的診斷及風險預測模型仍需要進一步探索。深度學習是自動化、準確和可重復評估量化BPE 的有效方法,以期未來能通過結(jié)合紋理分析與深度學習對BPE 進行準確的定量,減少診斷醫(yī)師肉眼的差異。隨著BPE 定量分析的發(fā)展,BPE將在評估乳腺癌風險、NAC療效及預后中發(fā)揮重要作用。

    BPE雖然定義為MRI圖像上的特征,但腺體的強化在其他影像學檢查中也有表現(xiàn)。錐形束乳腺增強CT 及對比增強乳腺鉬靶成像是尚未在臨床廣泛應用的乳腺成像技術(shù),注射造影劑后的增強圖像可以反映乳腺實質(zhì)及病灶的血流動力學特征。我們可以通過比較MRI及這兩種成像方法的腺體強化特征,探討B(tài)PE的特征,分析影響B(tài)PE 的因素是否能夠解釋其他檢查方式的腺體強化,促進這兩種乳腺成像技術(shù)的臨床應用。

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