DWI评估宫颈鳞状细胞癌增殖和侵袭性

杨 蔚，强金伟，田海萍，陈 兵，王爱军，赵建国

(1.宁夏医科大学总医院肿瘤医院放射科，宁夏 银川 750004；2.复旦大学附属金山医院影像科，上海 201508；3.宁夏医科大学总医院病理科，宁夏 银川 750004)

宫颈癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，在发展中国家，居女性癌症相关死亡率的第2位[1]。增殖和侵袭是恶性肿瘤最重要的生物学特征，是肿瘤复发、转移的主要原因。准确预测侵袭性宫颈癌的生物学行为，并早期确诊，有助于选择治疗方案和预测预后。研究[2]表明，肿瘤大小、组织学类型、病理分级、宫颈间质浸润深度、宫旁受累、淋巴血管浸润(lymphovascular invasion， LVI)、淋巴结转移和嗜神经浸润(perineural invasion， PNI)等临床病理特征可反映宫颈癌的增殖、侵袭及转移等生物学行为特征。DWI是功能性MRI技术之一，通过监测组织中水分子的扩散运动，可于形态学改变前在微观水平发现病变，较常规MRI具有明显优势[3]。ADC值与细胞密度相关性好，有助于鉴别良、恶性病变并预测恶性肿瘤的侵袭性[4]。本研究分析宫颈鳞状细胞癌(cervical squamous cell carcinoma, CSCC)的ADC值与临床病理结果及免疫组化指标Ki-67的关系，旨在评价DWI评估CSCC增殖、侵袭性的价值，为个性化治疗CSCC提供依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2015年1月—2016年12月我院经手术病理证实的96例CSCC患者，年龄31～75岁，平均(48.3±9.6)岁；根据国际妇产科联盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics， FIGO)分期系统，ⅠB 1期14例，ⅠB 2期35例，ⅡA期47例。所有患者均为首诊，接受MR检查前无手术或放化疗史。

1.2 仪器与方法 采用GE Signa excite HD 3.0T MR成像系统，8通道相控阵列体部线圈。DWI采用单次激发EPI序列，轴位扫描，b值为0和800 s/mm2，TR 2 000 ms，TE 56.1 ms，NEX 4，层厚8 mm，层间距1 mm，FOV 380 mm×342 mm。T2WI采用轴位及矢状位脂肪抑制FSE序列，TR 4 000 ms，TE 130.2 ms，NEX 2，层厚5 mm，层间距1 mm，FOV 380 mm×224 mm。

1.3 图像分析 参考T2WI，在DWI图像上选择包括肿瘤实体部分的所有连续层面，沿肿瘤边缘手动勾画ROI，获得该层面肿瘤的ADC值，取各个层面的平均值，作为肿瘤平均ADC值。手动将若干个连续的圆形或椭圆形ROI(面积40～50 mm2)放置于肿瘤的每个层面，共约15～20个ROI，尽量避开肿瘤囊性、坏死或出血区域，并获得每个层面的ADC值，选择其中最小的ADC值作为肿瘤最小ADC值，计算最小ADC率(最小ADC率=最小ADC值/平均ADC值)。2个月后，由同一观察者以相同方法重复测量1次，取两次测量的平均值。

1.4 临床病理特征及Ki-67指数 根据手术及病理结果，记录病理分级、间质浸润深度、有无宫旁受累、LVI、淋巴结转移、PNI以及Ki-67指数表达情况。以Ki-67高表达(≥81.78%)、肿瘤最长径≥4 cm、高FIGO分期、低分化、宫颈间质浸润深度≥1/2、宫旁受累、LVI阳性、淋巴结转移和PNI阳性为高侵袭性CSCC，反之为低侵袭性CSCC。

1.5 统计学分析 采用SPSS 17.0统计分析软件。计量资料以±s表示，2组间比较采用两独立样本t检验，多组间比较采用单因素方差分析。对有显著性差异的变量绘制ROC曲线，计算曲线下面积(area under the curve， AUC)，评价各变量预测CSCC不同临床病理特征的效能。以Pearson或Spearman相关分析各ADC值与Ki-67及临床病理特征的相关性。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

高侵袭性CSCC的最小ADC值均显著低于低侵袭性CSCC(P均<0.05)。平均ADC值、最小ADC率在高侵袭性CSCC患者中均明显降低(P均<0.05)。见表1、图1。

平均ADC值、最小ADC率和最小ADC值预测CSCC不同临床病理特征的AUC见表2、图2，相比前两者，最小ADC值的AUC值较大，诊断效能较高(表3)。

最小ADC值、平均ADC值和最小ADC率与Ki-67指数呈负相关(r=-0.48、-0.37、-0.41，P均<0.001)。最小ADC值与临床病理特征(肿块大小、FIGO分期、病理分级、间质浸润深度、宫旁受累、LVI、淋巴结转移和PNI)呈负相关(r=-0.36、-0.34、-0.27、-0.40、-0.33、-0.60、-0.61、-0.41，P均<0.05)。

表1 不同临床病理特征及Ki-67指数CSCC患者间ADC值比较(±s)

表1 不同临床病理特征及Ki-67指数CSCC患者间ADC值比较(±s)

临床病理特征最小ADC值(×10-3mm2/s)平均ADC值(×10-3mm2/s)最小ADC率年龄 <40岁(n=45)0．84±0．100．95±0．100．88±0．07 ≥40岁(n=51)0．81±0．130．93±0．120．87±0．10t值1．2011．0790．337P值0．2330．2830．737绝经 前(n=47)0．84±0．100．95±0．100．88±0．07 后(n=49)0．81±0．130．93±0．120．87±0．10t值1．2221．0680．399P值0．2250．2880．691肿块最长径 <4cm(n=58)0．86±0．100．97±0．090．89±0．07 ≥4cm(n=38)0．77±0．120．90±0．120．87±0．10t值3．5303．1981．134P值0．0010．0020．260FIGO分期 IB1期(n=14)0．85±0．080．96±0．090．89±0．07 IB2期(n=35)0．87±0．120．97±0．120．90±0．08 ⅡA期(n=47)0．78±0．110．92±0．110．85±0．10F值8．4022．5703．624P值0．0010．0820．03病理分级 高分化(n=10)0．88±0．070．97±0．100．92±0．05 中分化(n=17)0．87±0．110．94±0．120．93±0．03 低分化(n=69)0．80±0．120．94±0．110．86±0．09F值3．8420．3146．613P值0．0250．7510．02间质浸润深度 <1/2(n=52)0．87±0．110．96±0．110．90±0．06 ≥1/2(n=44)0．77±0．100．92±0．110．85±0．10t值4．3212．0413．188P值<0．0010．0440．002宫旁受累 无(n=90)0．83±0．110．95±0．110．88±0．08 有(n=6)0．68±0．100．85±0．100．80±0．11t值3．7622．0992．234P值<0．0010．0380．028LVI 无(n=69)0．87±0．100．95±0．120．92±0．05 有(n=27)0．71±0．080．92±0．070．77±0．06t值7．2831．03411．754P值<0．0010．300<0．001淋巴结转移 无(n=66)0．87±0．090．96±0．110．91±0．05 有(n=30)0．72±0．090．89±0．110．81±0．10t值7．6352．8944．775P值<0．0010．005<0．001PNI 无(n=88)0．84±0．110．95±0．110．88±0．08 有(n=8)0．67±0．090．85±0．110．79±0．11t值5．2072．3382．506P值<0．0010．0470．038Ki⁃67指数 低表达(n=44)0．88±0．090．98±0．090．90±0．06 高表达(n=52)0．77±0．110．91±0．120．86±0．10t值5．2563．3902．706P值<0．0010．0010．008

表2 最小ADC值、平均ADC值和最小ADC率预测CSCC不同临床病理特征的AUC(P均<0.05)

表3 最小ADC值预测CSCC不同临床病理特征的诊断效能

图1 患者49岁，高侵袭性CSCC A.T2WI示肿块呈不规则等高信号(箭)； B.增强后病灶呈低信号(箭)； C.DWI示病灶呈明显高信号，沿肿块边缘手动勾画ROI； D.ADC伪彩图，平均ADC值为0.96×10-3 mm2/s； E.ADC伪彩图示测量最小ADC值的ROI，最小ADC值为0.72×10-3 mm2/s； F.免疫组化染色示Ki-67高表达，约95%(×400)； G.淋巴脉管系统内可见癌栓(箭，D2-40染色，×400)； H.棕染的神经组织内可见癌细胞浸润(箭，S-100染色，×400)

3 讨论

肿瘤具有异质性，平均ADC值很可能掩盖了能够代表肿瘤有效成分的异质性ADC值。理论上，最小ADC值反映肿瘤细胞最密集、增殖最活跃的区域，代表肿瘤最有效的成分，故可用于预测肿瘤的恶性程度[5]。本研究发现，相比低侵袭性CSCC，最小ADC值在高侵袭性CSCC中显著降低，且预测临床病理特征的诊断效能较高，提示高侵袭性实体肿瘤内部具有更大程度的异质性，且根据最小ADC值可有效评价肿瘤中最大异质性部分的特征，与Cao等[6]的研究结果一致。

目前LVI已成为宫颈癌预后研究的热点。LVI是预后不良的独立因素，LVI阳性患者的远处转移率和局部复发率较高[2]。本研究发现，以最小ADC值0.81×10-3mm2/s为临界值，诊断LVI阳性的敏感度和特异度分别为69.3%和96.3%，提示其诊断特异度较高。

淋巴结转移虽未纳入宫颈癌临床分期，但与患者预后及制定临床治疗方案密切相关，为宫颈癌预后不良的独立危险因素[7]，淋巴结转移阳性患者的5年生存率明显低于阴性患者。目前临床多以短径>1 cm作为阳性淋巴结的判断标准，研究[8]报道中敏感度差异较大(24%～73%)，使其准确性遭到质疑。本研究结果表明，以肿瘤最小ADC值0.84×10-3mm2/s为临界值，鉴别转移性淋巴结的敏感度和特异度分别为91.2%和76.5%，均高于形态学诊断标准。推测将肿瘤最小ADC值与淋巴结大小相结合，可进一步提高阳性淋巴结的预测能力，但还需深入研究。

图2 最小ADC值预测CSCC不同临床病理特征的ROC曲线 A～D.分别为最小ADC值预测CSCC LVI(A)、淋巴结转移(B)、PNI(C)和Ki-67(D)高表达的ROC曲线

PNI是指肿瘤细胞浸润神经鞘膜或包绕神经周径≥33%并沿神经蔓延、浸润、转移的现象，是继直接蔓延、淋巴、血行转移、种植播散后的恶性肿瘤第5种转移途径[9]。已有研究[10]认为早期宫颈癌即可能存在PNI，且PNI与宫颈癌预后不良相关。对于PNI阳性患者，选择保留神经的宫颈癌根治术有肿瘤残留的隐患[11]。本研究显示，肿瘤最小ADC值鉴别PNI的诊断效能较高，以最小ADC值0.77×10-3mm2/s为阈值，AUC为0.89，敏感度和特异度分别为96.7%和82.1%。

Ki-67是一种与细胞增殖相关的核抗原，是临床常用的反映细胞增殖性的免疫组化指标[12]。本研究结果显示，肿瘤最小ADC值与Ki-67指数呈负相关(r=-0.48，P<0.001)，提示最小ADC值可间接反映CSCC的细胞增殖能力。本研究中，CSCC的最小ADC值与肿瘤大小、FIGO分期、病理分级、宫颈间质浸润深度、宫旁受累、LVI、淋巴结转移和PNI呈负相关，相似结果也见于对膀胱癌[13]和乳腺癌[14-15]的研究中。

局限性：本研究为回顾性分析，在基于影像学所见选取的最小ADC值区域与术后病理取材行Ki-67计数的区域之间未能做到点对点对应；如能采用直方图分析获得最小ADC值，有可能为评估CSCC的增殖和侵袭性提供更客观、更有价值的信息。

总之，肿瘤最小ADC值优于平均ADC值和最小ADC率，可以作为有效的影像学标志，间接反映CSCC的增殖和侵袭性。

[参考文献]

[1] Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics 2015. CA Cancer J Clin, 2015,65(1):5-29.

[2] Li S, Li X, Zhang Y, et al. Development and validation of a surgical-pathologic staging and scoring system for cervical cancer. Oncotarget, 2016,7(15):21054-21063.

[3] Gladwish A, Milosevic M, Fyles A, et al. Association of apparent diffusion coefficient with disease recurrence in patients with locally advanced cervical cancer treated with radical chemotherapy and radiation therap. Radiology, 2016,279(1):158-166.

[4] Liu Y, Ye Z, Sun H, et al. Clinical application of diffusion-weighted magnetic resonance imaging in uterine cervical cancer. Int J Gynecol Cancer, 2015,25(6):1073-1078.

[5] Chen Z, Ma L, Lou X, et al. Diagnostic value of minimum apparent diffusion coefficient values in prediction of neuroepithelial tumor grading. J Magn Reson Imaging, 2010,31(6):1331-1338.

[6] Cao K, Gao M, Sun YS, et al. Apparent diffusion coefficient of diffusion weighted MRI in endometrial carcinoma—Relationship with local invasiveness. Euro J Radiol, 2012,81(8):1926-1930.

[7] 陈琪，张虹.早期宫颈癌淋巴结转移高危因素的探讨.国际妇产科学杂志,2016,43(2):181-183,198.

[8] 闫斌,赵婷婷,梁秀芬,等.DWI定量测量诊断宫颈癌.中国医学影像技术,2016,32(2):284-287.

[9] Cui L, Shi Y, Zhang GN. Perineural invasion as a prognostic factor for cervical cancer: A systematic review and meta-analysis. Arch Gynecol Obstet, 2015,292(1):13-19.

[10] Cho HC, Kim H, Cho HY, et al. Prognostic significance of perineural invasion in cervical cancer. Int J Gynecol Pathol, 2013,32(2):228-233.

[11] 张国楠，阳燕，朱熠，等.嗜神经侵袭对早期子宫颈癌患者预后的影响.中华妇产科杂志,2015,50(9):673-678.

[12] 陈玮,赵涌.p63和Ki-67在CIN及宫颈癌组织中的表达及意义.现代肿瘤医学,2017,25(2):273-275.

[13] Kobayashi S, Koga F, Kajino K, et al. Apparent diffusion coefficient value reflects invasive and proliferative potential of bladder cancer. J Magn Reson Imaging, 2014,39(1):172-178.

[14] Reynders A, Brouckaert O, Smeets A, et al. Prediction of non-sentinel lymph node involvement in breast cancer patients with a positive sentinel lymph node. Breast, 2014,23(4):453-459.

[15] 张雨晗,郭启勇,孙洪赞,等.磁共振功能成像在宫颈癌中的研究进展.中国医学影像技术,2017,33(10):1579-1582.