晚期非小细胞肺癌EGFR突变与18F-FDG PET/CT代谢参数的相关性及其对预后评估的影响

廖恺 程刚 黄颖

非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）是肺癌最常见的组织学类型，约占所有肺癌的85%［1］。随着个体化精准治疗的发展，NSCLC的治疗除常规的手术、放化疗之外，针对肿瘤恶性表型分子的靶向治疗也逐渐被应用于临床。表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂（epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors，EGFR-TKIs）能够阻断EGFR的信号传导，进而影响肿瘤细胞增殖分化，对EGFR突变阳性的NSCLC患者有着良好的治疗效果［2-3］。使用EGFR-TKIs前需要明确肿瘤组织EGFR基因的突变状态，检测方法主要是DNA测序，标本可以是肿瘤组织、胸水肿瘤细胞、外周循环肿瘤细胞等。但这种方法具有一定的局限性，如部分标本采集困难、存在采样误差、因各种原因导致的样本无法使用、检测时间偏长等，这也限制了EGFRTKIs在临床的应用。

有研究表明，EGFR 基因可以通过NOX4/ROS/GLUT1轴影响肿瘤的糖代谢［4］，18F-FDG PET/CT可以通过检测肿瘤细胞18F-FDG 的摄取了解肿瘤的糖代谢情况，因此是否可以将18F-FDG PET/CT 作为一种评估EGFR基因状态的无创、快速的手段成为临床关注的重点。此外，18F-FDG PET/CT 在NSCLC 的预后评估中发挥着重要作用［5］，EGFR 基因突变状态是否对18F-FDG PET/CT用于NSCLC预后评估造成影响有待研究。本研究对就诊于重庆医科大学附属第一医院的晚期NSCLC 患者资料进行回顾性分析，旨在了解患者EGFR 突变状态与18F-FDG PET/CT 代谢参数的相关性及其对预后评估的影响。

1 材料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析2017年1月到2018年12月于重庆医科大学附属第一医院行18F-FDG PET/CT 检查的晚期（临床Ⅲ～Ⅳ期）NSCLC 患者。纳入标准：1）行病理组织EGFR 基因检测；2）需在初次接受治疗前28天以内行18F-FDG PET/CT 检查；3）临床信息完整；4）临床分期Ⅲ～Ⅳ期。排除标准：1）合并其他恶性肿瘤；2）接受抗肿瘤治疗后再进行PET/CT或基因检测；3）糖尿病患者；4）原发病灶直径<1 cm（排除部分容积效应的影响）。收集的信息包括：年龄、性别、吸烟史、原发病灶最长径、TNM 分期、血清癌胚抗原（car⁃cinoembryonic antigen，CEA）值、18F-FDG PET/CT 相关代谢参数。本研究将“吸烟者”定义为每日吸烟1 支以上或每周吸烟超过4 次，连续3 个月及以上，或者行18F-FDG PET/CT 前吸烟数量累计≥100 支［6］，其余则被定义为“未吸烟者”。TNM分期按照国际肺癌肿瘤协会（IASLC）第8版TNM肺癌分期标准判定，对于未获得病理检测结果的淋巴结转移病灶和远处转移病灶，以影像学表现结合患者的临床资料为评定标准。

1.2 方法

1.2.118F-FDG PET/CT图像获取 采用Philips Gem⁃ini TF 64 PET/CT检测系统；18F-FDG由重庆医科大学附属第一医院核医学科医用回旋加速器生产，放化纯度>95%。检查前患者空腹6 h以上，空腹血糖≤6.1 mmol/L。静脉注射18F-FDG 显像剂，剂量3.70～5.55 MBq/kg体质量，安静休息1 h后行PET/CT显像，扫描范围为颅顶至大腿根部。CT扫描参数：电压120 kV，电流100 mA，层厚4.0 mm；PET扫描参数：4D采集，层厚4.0 mm，头颈部扫描5 min/床位，头颈部以下部位3 min/床位。CT数据采用衰减校正，迭代法重建图像，获得冠状位、矢状位、轴位图像传至EBW工作站。

1.2.2 图像分析 由1 名专业的核医学医师对图像进行判读，对于原发病灶，以最大标准摄取值（maxi⁃mum standardized uptake value，SUVmax）=2.5为阈值，在PET/CT 融合图像上自动勾画感兴趣区，再对各层按原发病灶肿瘤轮廓逐层进行手动修改。由机器自动测量感兴趣区的SUVmax、平均标准摄取值（mean standardized uptake value，SUVmean）、肿瘤代谢体积（metabolic tumor volume，MTV）。在肝脏右叶连续三个层面以直径6 cm 勾画感兴趣区（避开肝门区和囊肿），得到3个肝脏SUVmean，取平均值即为SUV肝血池。在主动脉弓连续三个层面以直径3 cm勾画感兴趣区，得到3 个纵隔血池的SUVmean，取平均值即为SUV 纵隔血池。用原发病灶SUVmax 分别除以SUV肝及纵隔血池，即可得到SUVtumor/liver、SUVtumor/mediastinum［7］。糖酵解总量（total lesion glycolysis，TLG）通过公式TLG=MTV×SUVmean计算。

1.2.3 病例随访 随访方式为医院信息管理系统联合电话随访。观察事件为无进展生存期（progression free survival，PFS），定义为患者从进行PET/CT扫描的第1 天到疾病进展、死亡或随访终止的时间，本研究的末次随访时间为2020年4月30日。疾病进展标准：随访明确提示观察的肿瘤病灶增大>20%或者出现新的病灶。

1.3 统计学分析

采用SPSS 25.0、Medcalc 19.0.7、Graphpad Prism 8.3.0软件进行统计学分析。分类变量用χ2检验，数值变量用t检验或非参数检验，相关性分析采用二元Logistic回归，分析EGFR突变的独立预测因子。对于无进展生存状态的生存分析，采用绘制ROC生存曲线分析代谢参数的最佳截断值，运用Kaplan-Meier曲线及Cox回归评估代谢参数对生存状态的预测价值。以P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 患者的一般临床资料

符合纳入标准的患者共109 例（男性61 例，女性48例），其中48例（44.0%）患者EGFR突变阳性，61例（56.0%）患者EGFR 基因突变状态为野生型。EGFR突变更容易发生在女性患者（72.9% vs. 21.3%，P<0.001）。109 例患者初次诊断为肺癌的平均年龄是（61.57±11.13）岁，且突变型组及野生型组之间年龄的差异无统计学意义。57 例患者有吸烟史，不吸烟的患者比吸烟的患者更容易发生EGFR 突变（67.3%vs.22.8%，P<0.001）。本研究发现腺癌患者更容易发生EGFR 突变（52.4% vs. 18.5%，P=0.002）。此外，比较两组肿瘤的TNM 分期、临床分期、血清CEA 值、肿瘤最长径等临床信息，除N分期（P=0.016）外，其余指标组间差异均无统计学意义。患者EGFR 基因突变状态与一般临床资料的具体情况见表1。

2.2 18F-FDG PET/CT 代谢参数与EGFR 基因突变状态的相关性

对比EGFR突变型组及野生型组的PET/CT代谢参数（表2），发现EGFR突变型组SUVmax（8.71 vs.10.75，P=0.003）、SUVtumor/liver（4.52 vs. 6.45，P=0.003）、SU⁃Vtumor/mediastinum（4.39 vs.5.90，P=0.019）、TLG（80.35 vs.258.06，P=0.001）、MTV（16.00 vs.46.66，P=0.001）均较EGFR野生型组低，且组间差异具有统计学意义，而SUVmean组间差异无统计学意义［（4.67±2.39）vs.（5.05±1.47），P=0.302］。

2.3 EGFR基因突变的影响因素

在PET/CT 相关代谢参数关于EGFR突变的诊断效能的ROC 曲线分析中，SUVmax、SUVmean、SUVtu⁃mor/liver、SUVtumor/mediastinum、MTV 和TLG 的最佳截断值分别为9.58、5.08、5.13、10.14、37.76和283.08，对应的曲线下面积（AUC）分别为0.664、0.664、0.631、0.686、0.684。再分别以最佳截断值对代谢参数分组。单因素分析结果显示性别、吸烟史、CEA 值、病理组织类型、低SUVmax（≤9.58）、低SUVmean（≤5.08）、低SUVtumor/liver（≤5.13）、低SUVtumor/medias⁃tinum（≤10.14）、低MTV（≤37.76）、低TLG（≤283.08）与EGFR 突变相关。多因素分析结果显示，女性（OR=12.154，P<0.001）、腺癌（OR=4.822，P=0.019）、低SU⁃Vmax（≤9.58，OR=4.347，P=0.005）是预测EGFR 突变的独立影响因子（表3）。此外还探究了联合3个独立影响因子预测EGFR 突变状态的ROC曲线（图1），结果显示AUC为0.840。

2.4 18F-FDG PET/CT各代谢参数预测晚期NSCLC患者PFS的价值

本次患者的平均随访时间为（11.39±8.27）个月，最长随访时间为35个月，截至最后一次随访，发生进展的患者有92例。预测PFS状态的ROC曲线显示SUVmax（AUC=0.649，P=0.059 5），SUVmean（AUC=0.596，P=0.222 5），SUVtumor/liver（AUC=0.643，P=0.064 1），SUVtumor/mediastinum（AUC=0.637，P=0.100 7），MTV（AUC=0.749，P=0.000 2），TLG（AUC=0.747，P=0.000 3）的预测PFS状态的最佳截断值分别为5.80、4.55、3.84、5.73、14.85、75.13。以最佳截断值分组发现所有参数的组间Kaplan-Meier生存曲线差异具有统计学意义（表4）。

表1 患者临床特征与EGFR基因突变的关系

表2 PET/CT代谢参数与EGFR基因突变的关系

表3 单、多因素Logistic分析参数与EGFR基因突变的关系

表3 单、多因素Logistic分析参数与EGFR基因突变的关系 （续表3）

图1 联合3种因素（性别、病理组织类型、SUV值）的ROC曲线（AUC=0.840，P<0.000 1）及SUVmax的ROC曲线（AUC=0.664，P=0.003 4）

2.5 EGFR基因突变状态对PET/CT代谢参数评估预后的影响

对突变型组及野生型组患者分别行ROC生存状态分析，得到两组各个参数预测PFS状态的最佳截断值（表5）。Cox 单因素回归分析显示，在EGFR 突变组中，所有纳入研究的代谢参数均具有预测PFS的价值，其中体积参数MTV拥有最大的风险比。在EGFR野生型组中，仅有MTV、TLG 能够预测PFS 的价值。分别将各组有统计学意义的参数进行多因素Cox 回归，发现两组均仅MTV 具有预测PFS 的价值。纳入Cox 回归方程结果显示，在EGFR 突变型组中，MTV>14.85 患者的疾病进展风险更高，风险比为2.724（95%CI：1.371～5.415，P=0.004，图2）。在EGFR 野生型组中，MTV>12.48 患者的疾病进展风险更高，风险比为3.195（95%CI：1.536～6.646，P=0.002，图2）。

表4 18F-FDG PET/CT代谢参数预测晚期NSCLC患者的PFS状态及Kaplan-Meier生存分析

表5 根据EGFR不同突变状态分组PET/CT代谢参数的预后评估价值

图2 EGFR突变型组及野生型组生存曲线图

3 讨论

18F-FDG PET/CT 作为一种全身检查手段，不仅可以了解NSCLC病灶的位置、大小等形态学特征，而且还与肿瘤细胞的许多分子生物学特征相关，包括病理组织类型、葡萄糖转运蛋白1（glucose transporter type1，GLUT1）的表达、乏氧状态等［8］。EGFR 基因及其表达的产物可以通过影响多条信号传导通路，如RAS/RAF/MAPK通路、PI3K/AKT通路等，影响肿瘤的生物学特征［9］。NOX4基因编码的蛋白质可充当氧传导器，催化分子氧转化为活性氧（reactive oxygen spe⁃cies，ROS），ROS 可参与GLUT1 的表达，有研究发现EGFR 突变的NSCLC 细胞株中NOX4基因、GLUT1表达水平降低，ROS 活性降低，提出了EFGR 基因可能会通过NOX4/ROS/GLUT1轴影响FDG的摄取［4，10-11］。

本研究探讨了EGFR 突变状态与18F-FDG PET/CT 相关代谢参数（SUVmax、SUVmean、SUVtumor/liv⁃er、SUVtumor/mediastinum、TLG、MTV）及部分临床资料的相关性。发现EGFR 突变型组的所有参数均低于EGFR野生型组。此外，本研究还联合了患者的部分临床资料，多因素Logistic 分析发现女性、腺癌、低SUVmax（≤9.58）可以作为预测晚期NSCLC 患者EG⁃FR 突变的独立影响因子。联合这3 种因素的EGFR突变状态ROC曲线AUC为0.840。

既往研究中，SUVmax 与EGFR 突变状态的关系存在一定的争议。Lv 等［12］研究发现，低SUVmax（<7.0）的NSCLC 患者更容易发生EGFR 基因突变，Gao等［13］进行多因素Logistic 分析发现，低SUVmax（≤11.5）是EGFR 基因突变的独立预测因子之一。但也有部分研究发现SUVmax与EGFR突变状态没有明显的相关性［14-15］，造成这种差异多是由于实验方案的设计不同，例如选取的样本多为单中心研究，不同人种驱动基因突变谱之间有一定差异，研究的纳入、排除标准不一致等，同时SUVmax 还会受到采集时间、图像的采集方式及重建模式的影响。本研究发现EG⁃FR 突变与更低的FDG 摄取相关，并且结合临床资料可以更好的评估晚期NSCLC患者的EGFR突变状态，这将有助于患者EGFR-TKIs靶向治疗的选择。

多项研究表明18F-FDG PET/CT代谢参数在NSCLC的预后评估中具有一定价值［16］。单独的SUVmax仅表现了肿瘤病灶的最高代谢摄取，难以反映肿瘤空间特征与生物学行为，相较而言，体积代谢参数MTV、TLG将肿瘤的体积与代谢两方面信息结合，可以反映病灶的肿瘤负荷，具有更好的预后评估价值［17-19］。本研究探讨了18F-FDG PET/CT代谢参数对晚期NSCLC患者PFS的预测价值，ROC生存曲线分析发现，MTV、TLG的诊断效能优于SUV。为了解代谢参数对预后的评估价值是否会受到EGFR突变状态的影响，本研究分别分析了EGFR突变型组及野生型组代谢参数的预后评估效能，多因素Cox回归分析发现两组均只有MTV为预测预后状态的独立因子，但两组MTV的最佳截断值与高MTV的风险比均不同。

本研究存在一定的局限性，第一，本研究为单中心回顾性研究，选择均为住院患者，可能存在一定的选择偏倚；第二，尽管纳入患者的治疗方式多按照标准的临床指南，并且由于临床分期相近，疾病的管理方案相差不大，但治疗方式的异质性仍会对治疗结果造成影响；第三，由于晚期NSCLC患者大多未进行手术及淋巴结清扫，临床信息收集到的TNM 分期并非病理确诊的TNM 分期，多是通过影像学方法进行的TNM 分期，存在隐匿性淋巴结的可能性；第四，因为在随访期内死亡的人数不多并且随访时间偏短，所以仅分析了患者PFS，未进行总生存期的分析；第五，由于本研究样本中ALK 及ROS 基因融合突变的病例数很少，故未分析ALK 及ROS 基因融合突变的影响。

综上所述，本研究发现EGFR突变可能与更低的FDG 摄取相关。女性患者、病理组织类型为腺癌、SUVmax≤9.58 是EGFR 突变的独立预测因子。18FFDG PET/CT 体积代谢参数在预测晚期NSCLC 患者的PFS上具有良好的预测效能。但是，由于EGFR状态可能会影响肿瘤细胞的代谢，因此在使用体积代谢参数评估晚期NSCLC 患者预后时，可以考虑使用不同的评估标准。未来仍需进一步进行多中心、前瞻性的研究来探讨EGFR 突变与18F-FDG PET/CT 代谢参数的关系，并制定合适的预后评估标准。