肝细胞癌微血管侵犯术前诊断的研究进展
2016-03-07陈露徐庆祥
陈露,徐庆祥
(1.东南大学 医学院,江苏 南京 210009; 2.南京大学医学院附属鼓楼医院 肝脏外科,江苏 南京 210008)
·综 述·
肝细胞癌微血管侵犯术前诊断的研究进展
陈露1,徐庆祥2
(1.东南大学 医学院,江苏 南京 210009; 2.南京大学医学院附属鼓楼医院 肝脏外科,江苏 南京 210008)
肝细胞癌通过肝切除和肝移植可能获得根治性治疗,但仍有较高的复发率。作为肿瘤侵袭性生物学行为的表达,血管侵犯(包括大血管侵犯和微血管侵犯)是预测肝癌复发的重要因素之一。其中微血管侵犯目前已得到重视,但仍缺乏术前诊断的金标准。作者回顾了近年有关微血管侵犯的相关文献,对微血管侵犯术前诊断的研究进展进行综述。
肝细胞癌; 微血管侵犯; 术前诊断
肝细胞癌(HCC)是全球最常见的恶性肿瘤之一,位列全世界癌症死亡的第2位,东亚国家更为常见[1]。肝切除(LR)和肝移植(LT)是HCC获得根治的最有效办法,但HCC术后复发风险可高达70%[2- 3],肿瘤大小、肿瘤体积、肿瘤数目、肿瘤大体分型、手术方式、血管侵犯被认为是影响HCC复发和生存时间的危险因素[3- 12]。
血管侵犯可分为大血管侵犯(macrovascular invasion)即术前影像学、术后病理检查时肉眼可见的血管侵犯,和微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)即仅在显微镜下可见的血管侵犯。大血管侵犯危险性远大于MVI,MVI是影响术后复发的转折点,术前排除大血管侵犯后诊断MVI十分重要[6- 7]。
1 MVI的定义
目前MVI定义为在显微镜下于内皮细胞衬覆的血管腔内见到癌细胞巢团,少数无内皮细胞衬覆的,自由漂浮在血管内的小簇肿瘤细胞团需除外。MVI多见于癌旁肝组织内的门静脉小分支,这与门静脉为肝癌主要的出瘤血管有关,此外肝静脉、肝动脉、胆管及淋巴管中也可见MVI[2,8]。
2 MVI对肝癌预后的影响
MVI在HCC中发生率较高,在12.4%~57.1%之间[2,7],MVI与肝癌患者复发及长期生存率密切相关。樊嘉等[7]研究显示,中位生存时间上无MVI组>MVI组>肉眼癌栓组(P<0.01);Sumie等[10]无MVI、轻度MVI(1~5个)、重度MVI(>5个)的分组研究显示,MVI越严重,患者的长期生存时间和早期复发时间越短;Du等[11]认为MVI对小肝癌(SHCC)的影响与>3 cm 的肝癌是一致的;Yamashita等[12]认为MVI使直径≤2 cm的肝癌的预后差;而Shindoh等[13]发现在直径≤2 cm肝癌中MVI不能影响术后长期生存时间。同样在肝移植治疗中,MVI是影响术后复发及生存期的危险因素[14]。
3 MVI的术前诊断研究进展
3.1 影像学
病理研究发现肿瘤的直径、大体分型等大体特征是肝癌有无MVI的重要影响因素,而术前的影像学技术可对以上因素进行统计及分析从而对MVI进行预测。
肝脏术后病例研究表明,肿瘤直径是预测MVI的重要指标,当肿瘤直径大于2 cm时,MVI发生率与肿瘤直径正相关[5,8,10,14- 18]。张雪辉等[19]报道CT中MVI组的肿瘤直径为(4.8±2.7)cm,而无MVI组为(3.3±2.0)cm(P=0.039)。Ahn等[20]研究显示,MRI中MVI组的肿瘤直径为(59.05±59.08)mm,而无MVI组的瘤体直径为(22.43±12.52)mm(P=0.018),同时指出MVI组肿瘤大于5 cm的比例为38.9%,而无MVI组仅为3.0%(P=0.001)。Shirabe等[17]和Kaibori等[21]研究显示,术前肿瘤直径大于3.6 cm和5 cm是MVI的独立预测因素。
Kanai等[22]将肿瘤形态分为单发结节型、单发结节伴包膜突破型、多结节融合型等类别,发现了肝癌不同的大体分型与预后相关。日本肝癌研究组[23]将Kanai的成果发展为将肝癌分为1型(单结节型)、2型(单结节伴外生型)、3型(多结节融合型)和4型(浸润型)。Choi等[18]研究发现,肿瘤直径>10 cm中1型的预后与肿瘤直径≤10 cm的并无明显差异(P=0.552), 在直径>10 cm的肿瘤中,1型肿瘤是唯一的良好预后的独立预测因素。国外研究[12,16]发现,2型和3型更容易发生MVI(P<0.01);而国内研究[5,9]发现,4型发生MVI(63.5%和61.5%)比其他3种类型更多(30.3%~36%和30.8%~37.5%)(P<0.05),并发现4型的乙肝感染率(88.5%)较其他3种分型更高(P<0.05),同时提出了各型的相应治疗方案。Hui等[24]术前CT大体分型的准确率为46%,其中1、2和3型的准确率分别为62%、26%和40%,认为利用薄层CT、提高对比度、建立影像学标准能提高准确率,He等[5]根据此建议将准确率提高了65.3%,其中1、2、3和4型的准确率分别为72.0%、35.3%、45.5%和59.6%。Hatanaka等[25]超声造影诊断大体形态的灵敏度、特异性和准确性分别为96%、80%和90%。众多研究均证明利用客观的影像学标准明确肿瘤大体分型是可行的,但哪种类型肿瘤发生MVI风险更高仍需要进一步的研究。
18F- 氟标记脱氧葡萄糖(18F- FDG):一种非特异性肿瘤显像剂,利用癌细胞失去接触抑制,不受正常基因调控过度增值而需摄取更多的葡萄糖来提高能量的原理[26]。但18F- FDG的正电子发射断层/计算机断层显像(18F- FDG PET/CT)诊断肝癌的敏感性低(33.3%~60.9%)[27- 28],原因可能是炎症、感染等部分良性病变也摄取18F- FDG,同时肝脏对18F- FDG有较高的生理性摄取,导致分化程度高的恶性肿瘤与正常肝组织无法形成鲜明对比,18F- FDG摄取与肝细胞癌的恶性程度相关,肝细胞癌的高18F- FDG摄取可能表明高恶性潜能如高度增殖和肝癌转移活动[29]。最近的报告表明,18F- FDG PET/CT在很大程度上可以预测MVI。综合Cheung等[30]、Kornberg等[31]和Bailly等[27]的研究用18F- FDG阳性预测MVI的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为66.7%、80.1%、72.0%和76.6%,术前18F- FDG PET/CT阳性可作为MVI的独立预测因素。Su等[20]研究报道,在18F- FDG PET/CT上肿瘤的最大标准摄取值/正常肝脏的平均标准摄取值≥1.2是MVI的独立预测因素(P=0.001),其敏感性为64.3%,特异性为86.7%。其他的预测标准,如肿瘤的最大标准摄取值/正常肝脏的最大标准摄取值≥1.15[27]、肿瘤的最大标准摄取值>4.2[17]等均被报道有统计学意义。目前各项研究的敏感性较低,最佳的预测标准或者临界值是今后研究的方向和重点。
此外还有通过CT中肿瘤有无包膜[19]、术前CT中肿瘤边缘是否光滑预测MVI[32]、钆塞酸增强MRI上瘤周强化[20]、钆塞酸增强MRI上检测肿瘤内的脂肪肝程度[33]等方法预测MVI。
3.2 分子生物学
脱- γ- 羧基凝血酶原(DCP):也称为异常凝血酶原(PIVKA- II),是一种被用于肝癌诊断的血清标志物。DCP产生机制暂不明确,一种可能性是肝癌组织中γ- 谷氨酰羧化酶活性下降,另一种可能性是维生素K代谢异常导致维生素K利用降低。此外肝癌中凝血酶原前体蛋白的高表达也可能导致DCP产生。DCP的结构包含两个类似于肝细胞生长因子的kringle结构域,其能与肝细胞生长因子受体Met结合而使细胞尤其是癌细胞增殖。另外实验证明DCP通过EGFR- Ras- Raf- MEK- ERK信号传导通路调节肝癌细胞生成MMPs。因此DCP可促进癌细胞增殖和浸润转移[34]。近年来的研究发现DCP与MVI存在显著关联。Pote等[6]报道血清DCP>90 mAU·ml-1是MVI的独立预测因子,高DCP表达的组织与MVI显著相关,敏感性和特异性分别为73%和79%。Shirabe等[17]认为,血清DCP>101 mAU·ml-1是MVI的独立预测因子;在肿瘤直径≤2 cm的小肝癌中,Yamashita等[12]发现血清DCP>100 mAU·ml-1是MVI的独立预测因子。两者结果基本相符。Kaibori等[21]则认为DCP临界值为200 mAU·ml-1。以上均为单中心研究数据,DCP临界值的确定还有待更大更多的实验来确定。
甲胎蛋白(AFP):是传统的诊断肝癌的血清标志物。目前AFP能否预测MVI仍存在争议,Mchugh等[15]认为术前AFP≥100 μg·ml-1是MVI的独立预测因素(OR5.0,95%CI1.4~18.1,P=0.006),而更多研究[6,17,21]认为,AFP与MVI无明显关联,DCP是作为预测MVI因素的更好选择。
3.3 系统性评估
影像学和分子生物学多项因素与MVI相关,但各项因素在预测上均存在不足,选择多项因素建立系统性评估的方法可能解决各项不足,提供更有实际意义的预测方案。
Cucchetti等[4]回顾了175例肝癌患者研究的单因素分析中与MVI相关联的肿瘤大小、数目、体积及术前AFP建立的人工神经网络(artificial neural network,ANN)和多因素分析中MVI的独立预测因素,肿瘤大小、体积及术前AFP建立的Logistic回归模型进行比较显示,ANN预测MVI性能优于Logistic回归模型(ROC曲线下面积0.92vs0.85,P<0.001)。在随机选择的75例肝癌患者中,ANN术前预测有无MVI的成功率为91%,高于Logistic回归模型的85%。
Banerjee等[35]报道了用增强CT中MVI的生物标志物组成影像基因相关的静脉侵犯(radiogenomic venous invasion,RVI)预测MVI,RVI由3个独立影像学特征组成,分别为瘤内动脉(静脉期图像中肿瘤内永久存在的持续强化的动脉)、低密度环(部分或完全围绕肿瘤边缘的低密度环)、肝组织- 肿瘤区别(没有低密度环时肿瘤与临近肝组织之间的急剧下降的局灶性或环形低密度),当瘤内动脉存在而低密度环及肝组织- 肿瘤区别都不存在时认为该肿瘤存在RVI,3个中心共计157例肝癌患者中RVI预测MVI的准确性、敏感性和特异性分别为89%、76%和94%。22例行穿刺活检病人中RVI比穿刺活检预测MVI有更好的准确性、敏感性和特异性(63.6%vs95.4%,12.5%vs87.5%和92.9%vs100%)。
Shirabe等[17]将DCP>101 mAU·ml-1、肿瘤直径>3.6 cm、肿瘤的18F- FDG PET/CT最大标准摄取值>4.2纳入评估系统,当患者满足其中两项时即可认为存在MVI,34例肝癌患者预测MVI的准确性、敏感性和特异性分别为94.1%、100%和90.9%。
4 总 结
MVI是肝癌侵略性生物学行为的表达,其显著改变了肝癌的预后。目前MVI主要依赖术后病理检查,这对术前治疗方案的选择和日渐紧张的移植肝肝源的更有效利用的指导意义是很有限的,所以术前诊断MVI十分有意义。术前行穿刺活检的准确性低,而且存在针道转移风险,影像学和分子生物学可能是解决术前诊断MVI的方法,但影像学和分子生物学影响MVI因素多,单个影像学特征或分子生物学指标的准确性、敏感性和特异性也均存在各自的不足,建立系统性评估方案可能解决上述不足而精准地预测MVI。上述3组系统性评估准确性均接近或者超过90%,但这些研究的样本量较少,多为回顾性研究,无法作出可靠的结论,仍需要多中心和大样本量的研究进行前瞻性评估,因此术前诊断MVI仍需要更多的研究。
[1] FERLAY J,SOERJOMATARAM I,DIKSHIT R,et al.Cancer incidence and mortality worldwide:sources,methods and major patterns in GLOBOCAN 2012[J].Int J Cancer,2015,136(5):E359- E386.
[2] RODRIGUEZ- PERALVAREZ M,LUONG T V,ANDREANA L,et al.A systematic review of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma:diagnostic and prognostic variability[J].Ann Surg Oncol,2013,20(1):325- 339.
[3] COLECCHIA A,SCHIUMERINI R,CUCCHETTI A,et al.Prognostic factors for hepatocellular carcinoma recurrence[J].World J Gastroenterol,2014,20(20):5935- 5950.
[4] CUCCHETTI A,PISCAGLIA F,GRIGIONI A D,et al.Preoperative prediction of hepatocellular carcinoma tumour grade and micro- vascular invasion by means of artificial neural network:a pilot study[J].J Hepatol,2010,52(6):880- 888.
[5] HE J,SHI J,FU X,et al.The clinicopathologic and prognostic significance of gross classification on solitary hepatocellular carcinoma after hepatectomy[J].Medicine(Baltimore),2015,94(32):e1331.
[6] POTE N,CAUCHY F,ALBUQUERQUE M,et al.Performance of PIVKA- II for early hepatocellular carcinoma diagnosis and prediction of microvascular invasion[J].J Hepatol,2015,62(4):848- 854.
[7] 樊嘉,汤钊猷,吴志全,等.门静脉微癌栓和肉眼癌栓对肝癌患者术后生存的影响[J].中华外科杂志,2005(7):433- 435.
[8] 丛文铭,步宏,陈杰,等.原发性肝癌规范化病理诊断指南(2015版)[J].临床与实验病理学杂志,2015(3):241- 246.
[9] 伏旭,何健,史炯,等.肝细胞癌大体形态分型的临床意义[J].中华消化外科杂志,2015,14(2):120- 126.
[10] SUMIE S,NAKASHIMA O,OKUDA K,et al.The significance of classifying microvascular invasion in patients with hepatocellular carcinoma[J].Ann Surg Oncol,2014,21(3):1002- 1009.
[11] DU M,CHEN L,ZHAO J,et al.Microvascular invasion(MVI)is a poorer prognostic predictor for small hepatocellular carcinoma[J].BMC Cancer,2014,14:38.
[12] YAMASHITA Y,TSUIJITA E,TAKEISHI K,et al.Predictors for microinvasion of small hepatocellular carcinoma=2 cm[J].Ann Surg Oncol,2012,19(6):2027- 2034.
[13] SHINDOH J,ANDREOU A,ALOIA T A,et al.Microvascular invasion does not predict long- term survival in hepatocellular carcinoma up to 2 cm:reappraisal of the staging system for solitary tumors[J].Ann Surg Oncol,2013,20(4):1223- 1229.
[14] IGUCHI T,SHIRABE K,AISHIMA S,et al.New pathologic stratification of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma:predicting prognosis after living- donor liver transplantation[J].Transplantation,2015,99(6):1236- 1242.
[15] MCHUGH P P,GILBERT J,VERA S,et al.Alpha- fetoprotein and tumour size are associated with microvascular invasion in explanted livers of patients undergoing transplantation with hepatocellular carcinoma[J].HPB(Oxford),2010,12(1):56- 61.
[16] NAGANO Y,SHIMADA H,TAKEDA K,et al.Predictive factors of microvascular invasion in patients with hepatocellular carcinoma larger than 5 cm[J].World J Surg,2008,32(10):2218- 2222.
[17] SHIRABE K,TOSHIMA T,KIMURA K,et al.New scoring system for prediction of microvascular invasion in patients with hepatocellular carcinoma[J].Liver Int,2014,34(6):937- 941.
[18] CHOI G H,HAN D H,KIM D H,et al.Outcome after curative resection for a huge(>or=10 cm)hepatocellular carcinoma and prognostic significance of gross tumor classification[J].Am J Surg,2009,198(5):693- 701.
[19] 张雪辉,孙其勤,王钦习.动态增强CT预测原发性肝癌微血管的侵犯[J].临床放射学杂志,2014,33(5):730- 733.
[20] AHN S Y,LEE J M,JOO I,et al.Prediction of microvascular invasion of hepatocellular carcinoma using gadoxetic acid- enhanced MR and(18)F- FDG PET/CT[J].Abdom Imaging,2015,40(4):843- 851.
[21] KAIBORI M,ISHIZAKI M,MATSUI K,et al.Predictors of microvascular invasion before hepatectomy for hepatocellular carcinoma[J].J Surg Oncol,2010,102(5):462- 468.
[22] KANAI T,HIROHASHI S,UPTON M P,et al.Pathology of small hepatocellular carcinoma.A proposal for a new gross classification[J].Cancer,1987,60(4):810- 819.
[23] Liver Cancer Study Group of Japan.The general rules for the clinical and pathological study of primary liver cancer[J].Jpn J Surg,1989,19(1):98- 129.
[24] HUI A M,TAKAYAMA T,SANO K,et al.Predictive value of gross classification of hepatocellular carcinoma on recurrence and survival after hepatectomy[J].J Hepatol,2000,33(6):975- 979.
[25] HATANAKA K,CHUNG H,KUDO M,et al.Usefulness of the post- vascular phase of contrast- enhanced ultrasonography with sonazoid in the evaluation of gross types of hepatocellular carcinoma[J].Oncology,2010,78(Suppl 1):53- 59.
[26] VANDER H M,CANTLEY L C,THOMPSON C B.Understanding the Warburg effect:the metabolic requirements of cell proliferation[J].Science,2009,324(5930):1029- 1033.
[27] BAILLY M,VENEL Y,ORAIN I,et al.18F- FDG PET in liver transplantation setting of hepatocellular carcinoma:predicting histology?[J].Clin Nucl Med,2016,41(3):e126- e129.
[28] PARK J W,KIM J H,KIM S K,et al.A prospective evaluation of 18F- FDG and 11C- acetate PET/CT for detection of primary and metastatic hepatocellular carcinoma[J].J Nucl Med,2008,49(12):1912- 1921.
[29] 周嘉敏,王鲁,石洪成.PET在原发性肝癌中的应用进展[J].医学研究杂志,2011,40(1):139- 143.
[30] CHEUNG T T,CHAN S C,HO C L,et al.Can positron emission tomography with the dual tracers [11 C]acetate and [18 F]fludeoxyglucose predict microvascular invasion in hepatocellular carcinoma?[J].Liver Transpl,2011,17(10):1218- 1225.
[31] KORNBERG A,FREESMEYER M,BARTHEL E,et al.18F- FDG- uptake of hepatocellular carcinoma on PET predicts microvascular tumor invasion in liver transplant patients[J].Am J Transplant,2009,9(3):592- 600.
[32] CHOU C T,CHEN R C,LIN W C,et al.Prediction of microvascular invasion of hepatocellular carcinoma:preoperative CT and histopathologic correlation[J].Am J Roentgenol,2014,203(3):W253- W259.
[33] MIN J H,KIM Y K,LIM S,et al.Prediction of microvascular invasion of hepatocellular carcinomas with gadoxetic acid- enhanced MR imaging:Impact of intra- tumoral fat detected on chemical- shift images[J].Eur J Radiol,2015,84(6):1036- 1043.
[34] INAGAKI Y,TANG W,MAKUUCHI M,et al.Clinical and molecular insights into the hepatocellular carcinoma tumour marker des- gamma- carboxyprothrombin[J].Liver Int,2011,31(1):22- 35.
[35] BANERJEE S,WANG D S,KIM H J,et al.A computed tomography radiogenomic biomarker predicts microvascular invasion and clinical outcomes in hepatocellular carcinoma[J].Hepatology,2015,62(3):792- 800.
2016- 01- 12
2016- 03- 02
陈露(1990-),男,江苏淮安人,在读硕士研究生。E- mail:15205169651@163.com
徐庆祥 E- mail:xqx008dg@sina.com
陈露,徐庆祥.肝细胞癌微血管侵犯术前诊断的研究进展[J].东南大学学报:医学版,2016,35(4):631- 634.
R730.4; R735.7
A
1671- 6264(2016)04- 0631- 04
10.3969/j.issn.1671- 6264.2016.04.037