磁共振成像在上皮型卵巢癌分型中的鉴别价值及表观弥散系数值与CA-125 和Ki-67表达及预后的关系

刘雪芬 张国福 金 俊 华克勤 陈晓军 张 鹏 张 鹤△

（1复旦大学附属妇产科医院放射科，2病理科，3妇科 上海 200011）

卵巢癌是女性妇科恶性肿瘤中死亡率最高的疾病［1］。中国最新的流行病学调查显示，2015 年约有5 万例确诊病例和2 万例死亡病例，且死亡率仍不 断 上 升［2］。 上 皮 性 卵 巢 癌（ovarian epithelial cancer，OEC）占所有卵巢恶性肿瘤的70% 以上。根据病理形态组织学、分子遗传基因学的研究，OEC 分为两个亚型：Ⅰ型和Ⅱ型卵巢癌，Ⅰ型包括一些高分化和低级别的癌，如低级别子宫内膜样癌、卵巢浆液性腺癌、黏液性腺癌、透明细胞癌及癌前病变（如交界性肿瘤）。Ⅱ型癌症主要由高级别浆液性癌、子宫内膜样癌、未分化癌和恶性混合中胚层肿瘤组成［3-4］。Ⅰ型癌的特性为早期肿瘤、生长缓慢。Ⅱ型癌占OEC 的75%、占卵巢癌死亡率的70%，具备侵袭性的生长方式［5］。因此在术前能正确地判别分型，对临床用药、预后和病情的评估都极具指导作用，有利于提前与患者建立沟通，有助于诊疗方案的设定。

磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）具有软组织分辨率高、无辐射和多平面成像等优势，常用于妇科肿瘤的定性诊断［6-7］。扩散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）是基于对肿瘤组织内的水分子进行成像的一种方法，肿瘤组织内的水分子由于扩散受限，进而表现为相应区域低背景下的高信号。表观弥散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）值可作为定量指标帮助临床医生判定肿瘤的良、恶性。多项研究均表明，卵巢恶性肿瘤的ADC 值明显低于良性病变［8］。但如何利用ADC 值区分卵巢癌各相关亚型，相关研究较少，其临床价值也有待进一步明确。有研究报道，ADC 值是妇科宫颈癌根治性子宫切除术后生存率的预测因素［6］。但OEC 亚型分类和MRI 特征相关的生存率分析较少。本文着力研究OEC 的MRI 特征是否可作为区分Ⅰ型和Ⅱ型OEC 的分类指标，比较MRI 影像特征与组织学结果的相关性，并研究ADC值与肿瘤免疫组织化学染色（Ki-67 表达）和血清CA-125 水平的关系，探讨MRI 特征是否可以作为预测OEC 患者生存率的预后因素。

资料和方法

临床 资料于2012 年3 月—2017 年2 月，收集复旦大学附属妇产科医院250 例OEC 住院病例。患者平均年龄为（48.4±13.5）岁。包括Ⅰ型145 例、Ⅱ型105 例。Ⅰ型OEC 含低级别子宫内膜样癌17例、低级别浆液性卵巢癌10 例、黏液性腺癌11 例、交界性肿瘤74 例、透明细胞癌33 例；Ⅱ型OEC 含低分化子宫内膜样癌2 例、高级别浆液性癌101 例、恶性混合中胚层肿瘤2 例。回顾性进行病例分析。纳入标准为：经病理组织学明确诊断；无盆腔手术史；具备完整的MRI 图像资料。排除标准为：有既往盆腔手术史或放疗史；因不能直接手术而接受过术前新辅助化疗的患者；未能在医院手术；MRI 图像数据不全；无病理组织学结果。

检查方法检查由西门子1.5-T MR（Magnetom Avanto，Siemens）配套体部线圈完成，患者体位仰卧，平静呼吸。MR 平扫序列：矢状位T2 加权抑脂序 列：TR4490 ms，TE83 ms，视 野250 mm×250 mm，矩阵320 mm×240 mm；冠状位T2 加权序列：TR4290 ms，TE83 ms，视野400 mm×400 mm、矩阵320 mm×320 mm；横轴位T2 加权抑脂序列：TR8000 ms、TE83 ms、视野350 mm×350 mm、矩阵256 mm×256 mm；横轴位T1 加权抑脂序列：TR627 s、TE10 ms、视野380 mm×296 mm、矩阵320 mm×192 mm；DWI 采 用 横 轴 位 的（echo planar imaging，EPI）序列，b 值（0，800）s/mm2，TR3100 ms，TE83 ms，视野320 mm×270 mm，矩阵392 mm×320 mm；增强扫描序列和矢状位T1 加权抑脂序列，参数同平扫，使用马根维显—钆喷酸葡胺（Gd-DTPA）注射液，浓度为469.01 mg/mL。

数据采集与分析病例的临床特征通过医院PACS 系统查询，包括患者的年龄、FIGO 分期、术前CA-125 和免疫组化Ki-67 的结果。提取MRI 图像特征包括：ADC 值、T1WI 信号表达、肿块最大直径。以上MRI 特征由2 名资历丰富的医师共同观片、测量记录，分析结果产生分歧时，加入第三名医师协商。ADC 值由两名医生分别在后处理服务器上手工测量，具体在b 值为800 s/mm2弥散图像选取病灶最大实性肿块层面，在肿块中心区勾画圆形或椭圆形的感兴趣区（region of interest，ROI），避开囊变坏死灶，勾画范围为160～220 mm2，分别记录最大、最小和平均值。图1 为本院1 例透明型细胞癌的ADC 值测量。

统计方法Stata14.2 软件统计和分析数据。连续变量以x±s表示。用正态分布的非配对t检验和非正态分布的Mann-Whitney 检验比较Ⅰ型和Ⅱ型组的数据。用χ2检验进行两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析。用Logistic 模型评价MRI 与临床特征对Ⅱ型OEC 的影响。建立生存分析的Cox 风险回归模型，时间变量指从手术到死亡或随访结束的月数。用多归因程序法解决缺失数据问题。P＜0.05 为差异有统计学意义。

结 果

一般情况250 例卵巢癌患者的平均年龄为（48.4±13.5）岁。本研究中交界性肿瘤74 例占51.03%，Ⅱ型癌中高级别浆液性癌101 例占96.19%。病例的FIGO 分期来源于临床病史，由于部分记录不全，导致FIGO 分期实际总数为192 例，包括Ⅰ期78 例占40.6%、Ⅱ期21 例占10.9%、Ⅲ期81 例占42.2%。

Ⅰ型和Ⅱ型OEC 患者比较如表1 所示，Ⅰ型OEC 患者的平均年龄为（43.3±13.9）岁，Ⅱ型OEC患者为（54.5±9.9）岁。将年龄分为3 个年龄段，发现30 岁以下的Ⅰ型OEC 患者占96.4%，30～50 岁的人群占66.3%，大于同年龄段的Ⅱ型OEC 患者（33.7%）。50 岁以上的Ⅱ型OEC 患者占56.2%，大于Ⅰ型（43.8%）。

表1 Ⅰ、Ⅱ型OEC 患者的临床信息和MRI 图像特征Tab 1 Clinical and MRI features of type Ⅰand type ⅡOEC patients ［n（%）or x±s］

FIGO 分期的Ⅰ、Ⅱ型比较有临床资料的FIGO分期总例数为192 例，其中Ⅰ型OEC 多出现在FIGO 的Ⅰ、Ⅱ期，分别为75.6% 和52.4%，Ⅱ型OEC 主要出现在FIGO 的Ⅲ、Ⅳ期，分别为67.9%和91.%。Ki-67 和CA-125 比较：Ⅱ型的OEC 患者高于Ⅰ型组，差异有显著统计学意义（P＜0.01）。肿块最大直径值比较：Ⅰ型OEC 患者肿块的最大直径大于Ⅱ型的，差异有显著统计学意义（P＜0.01）。T1WI 图像上出现高信号的比较：Ⅰ型OEC 患者（80.7%）多于Ⅱ型OEC 组（19.3%）。提示在OEC中出现T1WI 图像高信号者为Ⅰ型癌的可能性大。Ⅰ、Ⅱ型OEC 患者的ADC 均值比较：在实性、囊性和混合性的肿块中Ⅱ型OEC 患者的ADC 均值都低于Ⅰ型OEC 组，差异有显著统计学意义（P＜0.01）。与图2 箱示图表现一致，Ⅰ型OEC 患者的ADC 均值高于Ⅱ型患者。

如表2 所示，将CA-125 水平以500 IU/mL 为界值分为2 个组别；将Ki-67 表达以50%为界分成2 个组别；FIGO 以Ⅰ、Ⅱ期与Ⅲ和Ⅳ期分为两组，各组别间ADC 均值差异均有显著统计学意义（P＜0.01）。图3 示，ADC 均值与Ⅰ型癌中Ki-67 的表达呈负相关（ρ=-0.14，P＜0.05）。

表2 ADC 值与临床特征的比较Tab 2 Comparison of ADC value and clinical characteristics between various cut-off value groups （x±s）

Ⅰ、Ⅱ型OEC 分类的预测因子如表3 所示，使用Logistic 回归分析，当所有其他变量保持不变时，老年患者诊断为Ⅰ型的可能性较小（OR=0.22，P＜0.01）。FIGO 分期为进展期（Ⅲ、Ⅳ期）的患者诊断Ⅰ型OEC 的可能性较小（P＜0.05）。如果OEC 在MRI 图上出现较高ADC 值的肿瘤，则确诊为Ⅰ型OEC 可能性更大（OR=16.80，P＜0.01）。相反，低ADC 值预示Ⅱ型OEC 的可能性大。

表3 相关特征的OEC 亚型多变量逻辑回归分析Tab 3 Multivariate logistic regression analysis of related characteristics of OEC subtypes

COX 回归模型的预后分析由于部分患者出院后失访，生存分析的样本量缩小到172。本研究随 访时间 从2015 年3 月18 日起 至2018 年3 月26 日截止，172 名患者中有29 人死亡（16.9%）。研究组的平均持续时间约为27.2 个月。到随访截止点，研究组的随访期中位数为27.6 个月（四分位距：18～35.5 个月）。随访满3 年时间的Ⅰ、Ⅱ型患者数分别为78、53，Ⅰ、Ⅱ型患者的3 年复发率分别为33.96%、38.18%。表4 显示，当所有其他变量不变时，FIGO 分期、实性肿块、老年群体均是独立的预后 因 素（HR=23.54/3.69/2.46，P＜0.05）。图4 显示，Ⅰ型OEC 的生存与Ⅱ型OEC 的生存期差异不明显。MRI 图像上，较之囊性与混合性肿瘤，实性肿瘤与低生存率更相关（图5）。图5、6 的生存分析表明，实性肿瘤和临床患者的FIGO 分期均为不良预后的重要因素。透明细胞癌的亚型预后最差（图7）。

表4 相关特征的Cox 模型生存分析Tab 4 Survival analysis of Cox model with related characteristics

讨 论

卵巢癌是女性生殖系统恶性程度最高的肿瘤，OEC 占卵巢癌死亡率90%以上［7］，根据二元理论将OEC 分类为Ⅰ、Ⅱ型。Ⅱ型OEC 大多数是高级别浆液性卵巢癌，占所有卵巢癌死亡率的70% 以上［8-9］，本研究中高级别浆液性卵巢癌占Ⅱ型的96.19%。Ⅰ、Ⅱ型都具有独特的生物学行为，对治疗反应也不尽相同。MRI 成像的优势在于软组织分辨率高和多平面图像采集。对于大多数复杂病例，可以用MRI 图像来确定肿瘤的大小、边界与周围结构的关系，在磁共振弥散加权成像测得的ADC值有助于肿瘤的良恶性鉴别［10-11］。本研究的初步结果表明，MRI 的一些特征有助于区分卵巢癌亚型，并和预后有一定的相关性。

国外文献报道Ⅰ型OEC 在青年人群中比Ⅱ型更常见［8］。本研究中Ⅰ型OEC 患者在30 岁以下的人群占96.4%，30～50 岁人群中占66.3%，与文献报道一致。此外，本研究结果显示Ⅱ型OEC 组的Ki-67 表达和CA-125 水平均高于Ⅰ型组，由于Ⅱ型OEC 患者占FIGO 进展期（Ⅲ、Ⅳ期）的比例更大，分别为67.9%、91.7%，Ⅰ型组占FIGO 的Ⅰ、Ⅱ期的比例分别为75.6%、52.4%，数据提示Ⅱ型组比Ⅰ型组的FIGO 分期更晚。在Liu 的文献中也报道了相同 结 果［9］。Ⅰ型OEC 在MRI T1WI 图 像 上 更 容 易出现高信号（80.7%），可能与Ⅰ型组病理亚型有关，Ⅰ型中交界性肿瘤占一半，病灶内成分更复杂，多表现为T1WI 上出现高信号。同时，透明细胞癌和子宫内膜样卵巢癌比其他的类型在T1WI 上更常出现高信号的囊性成分，目前认为该类型肿瘤来源于子宫内膜异位样组织，因此肿瘤内多含有出血成分［12］。

国内外已有很多研究致力于用ADC 值区分良性和恶性肿瘤。恶性肿瘤的ADC 值比良性疾病低［13］。但把ADC 值用于鉴别Ⅰ、Ⅱ型OEC 的相关研究报道较少。本研究表明，虽然Ⅱ型肿瘤成分为囊性、实性和混合型，但其ADC 值均低于Ⅰ型（表1），差异有统计学意义，与文献报道［14］相符。本组资料中，Ⅰ型OEC 的肿瘤直径更大，可能因为本研究中交界型肿瘤占Ⅰ型组的半数，并且体积较大。本研究提示组间ADC 均值在肿瘤标记物中有显著性差异（表1、2）。由于恶性肿块组织中肿瘤细胞增生，组织内自由水扩散受限，DWI 上的信号相应增高，ADC 图上信号减 低［13］。Ki-67 是肿 瘤核细胞增殖指标，在一定程度上反映了卵巢肿瘤细胞的增殖能力。本研究中Ⅰ型OEC 的ADC 均值与Ki-67 的表达成负相关（图3），与Surov 等的文献报道一致［15-16］。但在Ⅱ型中没有提示相关性，内在原因还需进一步研究。

Cox 模型无需生存时间及分布假定，灵活度高、适应力强，越来越多被用于分析生存疗效的评估。我们通过模型分析，发现FIGO 分期是独立的预后因素，进展期与不良预后相关，老年组患者预示OEC 的预后不良，与国外研究一致［17］。国内张蓉等［18］研究也认为年龄是影响OEC 患者预后的独立因素，以40 岁为界，年龄高于40 岁的患者比低于40岁的患者预后更差。本组资料中，Ⅰ、Ⅱ型组患者生存期曲线差异不明显（图4），可能因为随访时间有限。MRI 图像上，实性肿瘤预后更差（图5）。其中，透明细胞癌的亚型预后是所有卵巢癌中预后最差的（图7），与文献报道一致［19］。有报道ADC 值与不良生存率有关，该文献报道的研究对象包括转移性卵巢癌患者，可能影响到最终的结果差异［19］。OEC 的病理类型对患者预后无统计学意义。但在Karimi-Zarchi 等［20］的报道中，病理类型对OEC 患者的预后有影响意义。

本研究的局限性包括：其一，交界性肿瘤占Ⅰ型卵巢癌的51.03%，高级别浆液性卵巢癌占Ⅱ型癌的96.19%，数据在一定程度上可以反映病理类型的发生率，但可能会影响到MRI 图像特征表现和生存率的评估。其二，研究中ROI 的测量方法是人工勾勒类圆形面积，ADC 值测量可能会因测量者本身操作而有所差异。此次研究为回顾性分析，可将结果合并多元化ADC 值测量可用于前瞻性预测同类肿瘤的病理分型，用来进一步评价和完善验证。

综上所述，卵巢癌患者FIGO 进展期结合MRI显示实性肿瘤多提示OEC 患者的预后不良。MRI影像特征结合ADC 均值有助于对OEC 进行二型分类鉴别，ADC 值可以反映Ⅰ型卵巢癌的肿瘤细胞增殖能力。MRI 可以作为一种无创定量指标辅助临床术前区分卵巢癌亚型，对临床工作具有现实意义。