定量 DCE-MRI 参数、ADC 值与乳腺癌 p53、CK56表达状态相关性研究

钟明浩 杨志企 姚纯 杨佳达 陈湘光 陈小凤

乳腺癌是一种具有高度异质性的恶性肿瘤，其异质性的发生与正常上皮细胞基因发生突变有关[1-2]。抑癌基因p53突变时有致癌作用，且常导致高组织学分级和肿瘤快速进展[3]。角蛋白56（cytokeratin 56，CK56）突变时常导致三阴型乳腺癌的发生[4]。此外，p53、CK56 表达状态还与乳腺癌的治疗疗效、预后等相关[3，5]，因此正确检测p53、CK56 表达状态具有重要的临床意义。病理免疫组化分析是检测p53、CK56 表达状态的金标准，但其属有创性检查且结果具有一定的滞后性。目前有关动态增强MRI（DCE-MRI）参数、表观扩散系数（ADC）值与乳腺癌雌孕激素受体、人表皮生长因子受体2、肿瘤增殖细胞核抗原67 表达状态的相关性研究已有报道[6]，但与p53、CK56 表达相关性的研究尚少。本研究通过分析DCE-MRI 定量参数、半定量参数和ADC 值与p53、CK56 表达状态的相关性和差异性，探讨各参数在评价乳腺癌p53、CK56 表达状态中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性纳入2016 年1 月—2019年10 月于梅州市人民医院经活检或手术病理确诊乳腺癌的145 例女性病人资料，年龄25～95 岁，平均（51.2±11.6）岁。p53阳性 77 例、阴性 60 例，未检测 8 例；CK56 阳性 31 例、阴性 58 例，未检测 56 例。所有病人术前均行乳腺DCE-MRI 和扩散加权成像（DWI）检查。纳入标准：①MRI 检查前未经任何治疗；②肿块型乳腺癌；③检查后1 周内获得p53和/或CK56 结果。排除标准：①病灶直径＜1.0 cm；②MRI影像质量不符合诊断要求。

1.2 设备与方法 采用西门子Skyra 3.0 T MR 扫描设备，16 通道乳腺相控线圈。病人取俯卧位，头先进，双乳自然悬垂于乳腺线圈内。扫描范围包括双侧乳腺和双侧腋窝。主要扫描序列和参数包括：①DWI 序列：TR 420 ms，TE 62 ms，b 值分别取 0、50和 800 s/mm2，FOV149 mm×340 mm，矩阵 86×220，层厚4.0 mm，层间距0.8 mm，频带宽度868 Hz，总扫描时间 4 min 58 s；②DCE-MRI 序列：TR 6.4 ms，TE 3.3 ms，FOV 288 mm×384 mm，矩阵 288×384，层厚2.0 mm，层间距0.4 mm，频带宽度870 Hz，第1 期相扫描时间为注药后17.7 s，以后单时相扫描时间为8.7 s，共扫描34 个时相。DCE-MRI 序列采用时间分辨随机轨道成像技术，对比剂采用钆喷酸葡胺（拜耳公司，469.01 mg/mL），注射剂量为 0.1 mmol/kg 体质量，注射流率为3.0 mL/s。

1.3 数据处理 采用西门子Syngo.Via 后处理工作站进行数据处理。首先结合T1WI、T2WI 和DWI、ADC 及T1WI 增强影像确定肿瘤的位置，在MR Tissue 4D Tofts 模型及定性模型上选择DCE-MRI 定量参数、半定量参数所对应伪彩图，在肿瘤最大层面选取强化最明显的实性部分勾画兴趣区（ROI），选取时尽量避开血管、钙化、出血及囊变区，ROI 范围为10～20 mm2。随后测量DCE-MRI 定量参数[容积转移常数（Ktran）s、速率常数（kep）、血管外细胞外间隙容积比（ve）]和半定量参数[对比剂流入浓度强化率（W-in）、对比剂流出浓度衰减率（W-out）、对比剂浓度达峰时间（TTP）]，并在同层面ADC 图上测量ADC 值。各参数测量位置尽量保持一致，每个参数测量3 次并取平均值作为最终结果。

1.4 病理免疫组化评价标准p53按阳性细胞数进行评分[5]：无阳性细胞或阳性细胞数＜5%为0 分，5%～25%为 1 分，＞25%为 2 分；其中 0 分为阴性，1 和2 分为阳性。CK56 按阳性细胞数和阳性强度进行评分[7]：无阳性细胞或阳性细胞数＜5%为0 分，5%～25%为 1 分，＞25%为 2 分；无着色 0 分，轻度着色1 分，中度着色2 分，强着色3 分；阳性细胞数和阳性强度评分总和＜2 分为（-），2～3 分为（+），4～5 分为（++），6～7 分为（+++）。

1.5 统计学方法 采用SPSS 17.0 软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料以均数±标准差（）表示。采用t检验比较阳性组和阴性组间各参数差异。采用Spearman 相关分析各参数与乳腺癌p53、CK56 表达状态的相关性，｜r｜＞0.8 为极强相关，0.6＜｜r｜≤0.8 为强相关，0.4＜｜r｜≤0.6 为中度相关，0.2＜｜r｜≤0.4 为弱相关，｜r｜≤0.2 为极弱相关。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估p53、CK56 阳性组和阴性组间差异有统计学意义的参数的诊断效能，计算其敏感度、特异度和相应曲线下面积（AUC）。P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1p53、CK56 阳性组和阴性组间各参数比较p53阳性组的kep值（图 1A）、W-in 值（图 1B）高于阴性组（图 2A、2B），而 W-out 值（图1C）低于阴性组（图2C）（均P＜0.05）；2 组间其余参数差异均无统计学意义（均P＞0.05），见表 1。CK56 阳性组的 ADC 值（图 3）低于阴性组（图 4）（P＜0.05）；2 组间其余参数差异均无统计学意义（均P＞0.05），见表2。

图3 病人女，58 岁，乳浸润性导管癌，CK56 阳性。ADC 图示肿物 ADC 值=0.615×10-3 mm2/s。

图4 病人女，57 岁，乳浸润性导管癌，CK56 阴性。ADC 图示肿物 ADC 值=0.817×10-3 mm2/s。

表1 p53 阳性组和阴性组间DCE-MRI 参数及ADC 值比较

表2 CK56 阳性组和阴性组间DCE-MRI 参数及ADC 值比较

图1 病人女，54 岁，浸润性导管癌，p53 阳性。A-D 图依次为 T1WI 增强影像，DCE-MRI 的 kep、W-in、W-out 伪彩图，其肿物的 kep=1.277 min-1，W-in=0.693，W-out=-0.033。

图2 病人女，59 岁，浸润性导管癌，p53 阴性。A-D 依次为 T1WI 增强影像，DCE-MRI 的 kep、W-in、W-out 伪彩图，其肿物的 kep=0.873min-1，W-in=0.223，W-out=-0.016。

2.2p53、CK56 表达状态与各参数相关性p53表达状态与kep、W-in、W-out 均呈弱相关 （均｜r｜＜0.4，P＜0.05），与Ktrans、ve、TTP、ADC 值均无相关性（均P＞0.05）。CK56 表达状态与ADC 呈弱相关（r=0.260，P＜0.05），与Ktrans、kep、ve、W-in、W-out、TTP 值均无相关性（均P＞0.05）。详见表3。

表3 p53、CK56 表达状态与DCE-MRI 参数及ADC 值的相关性

2.3 各参数对p53、CK56 阳性的诊断效能对比 对此参数kep、W-in、W-out 及三参数联合，W-out 值诊断p53阳性的敏感度最高（0.850），kep值和三参数联合诊断p53阳性的特异度最高（0.900），三参数联合诊断p53阳性的 AUC 最高（0.640），kep的AUC 最低（0.609），三参数联合较kep的 AUC 提高了 3.1%（表4）。ADC 值诊断CK56 阳性的最佳诊断阈值、敏感度、特异度和 AUC 分别为0.788×10-3mm2/s、0.862、0.548、0.657。

表4 各参数诊断p53 阳性的效能

3 讨论

DCE-MRI 定量和半定量参数能够反映对比剂在瘤内动态分布过程，从而反映肿瘤局部微血管血流状态及渗透性，提供肿瘤血管渗透性和灌注方面的信息。定量参数Ktrans为对比剂从血管内扩散到血管外的速率常数，kep对比剂从组织间重新回到血管内的速率常数，ve为血管外细胞外间隙容积比；半定量参数W-in 反映对比剂流入浓度，W-out 反映对比剂流出浓度，TTP 反映对比剂浓度达峰时间。DCE-MRI 参数能够用于评估肿瘤生物学行为、监测肿瘤疗效及预测肿瘤预后[8-9]。本研究尝试利用DCE-MRI 定量参数Ktrans、ve、kep和半定量参数 W-in、W-out、TTP 对乳腺癌生物学标志物p53、CK56 表达状态进行评估，结果显示p53阳性组的kep、W-in值高于阴性组，W-out 值低于阴性组，分析原因可能与p53突变常导致高级别乳腺癌的发生有关。对比低级别乳腺癌，高级别乳腺癌通常具有较高kep、W-in 值，及较低 W-out 值[8]。虽然p53、CK56 阳性组与阴性组间的Ktrans、TTP 值差异无统计学意义，但仍显示p53、CK56 阳性组具有较高的Ktrans值和较低的TTP 值，这提示p53、CK56 阳性组肿瘤恶性程度高于阴性组；而恶性程度越高的肿瘤，其Ktrans越高，TTP 越低。这与既往研究[8-9]结果相符。由此可见，p53、CK56 阳性组其肿瘤恶性程度较阴性组高，因此其瘤内新生血管增多，肿瘤灌注增高，同时由于肿瘤内新生血管管径增大，血管管壁通透性增高导致瘤内对比剂流入增多、清除速度加快。另外，本研究相关性分析结果显示p53表达状态与kep、W-in、W-out均呈弱相关，推测原因可能与乳腺癌异质性有关，即肿瘤不同测量部位的PCE-MRI 定量参数及p53表达状态可能存在不同，这有待后续选取整个瘤体作为ROI 进行验证。

DWI 能够通过ADC 值定量评估肿瘤内水分子扩散情况，进而判断肿瘤良恶性及恶性程度[9-11]，因此本研究利用ADC 值评估CK56、p53阳性和阴性病人的肿瘤恶性程度。本研究结果显示CK56 阳性组的ADC 值较阴性组低，提示CK56 阳性者肿瘤恶性程度高于阴性者，这是由于肿瘤恶性程度越高其细胞增值越旺盛，细胞密度增高，导致肿瘤内细胞外间隙减少，肿瘤内水分子活动受限，从而ADC 值减低。由于p53阳性组的组织学恶性程度高于阴性组，因此理论上阳性组的ADC 值应低于阴性组，然而本研究中p53阳性组和阴性组间ADC 值的差异无统计学意义，这可能是抽样误差所致，有待扩大样本量进行验证。另外，相关性分析显示ADC 值与CK56表达呈弱相关，这可能与本研究CK56 阳性和阴性病例数偏少有关。与李等[11]仅对ADC 值与乳腺浸润性导管癌恶性程度进行相关分析的研究有所不同，本研究还利用 ROC 曲线对kep、W-in、W-out 诊断乳腺癌p53阳性及ADC 值诊断CK56 阳性的效能进行分析，结果显示，kep、W-in、W-out 诊断乳腺癌p53阳性和 ADC 值诊断 CK56 阳性的 AUC 分别为0.609、0.633、0.629、0.657，这与 Schmitz 等[6]研究结果也基本相符。由于目前尚缺乏可以有效预测乳腺癌生物学标志物和行为的单一指标，且单参数的诊断效能仍相对较低，多参数联合将可能提高预测的效能和准确性[8-9]。本研究中kep、W-in、W-out 三者联合用于诊断乳腺癌p53阳性的效能最高，AUC 为0.640，较单参数kep诊断效能提高了3.1%，这与陈等[8]研究结果基本相似。

综上所述，定量 DCE-MRI 参数kep、W-in、W-out能够鉴别p53表达状态，ADC 值能够鉴别CK56 表达状态，但诊断效能均偏低。

本研究尚存在一些不足：①本研究为单中心回顾性研究，样本量少，统计结果可能存在偏倚，将来需更大样本的多中心前瞻性研究进一步验证。②本研究未考虑月经周期对定量DCE-MRI 参数、ADC值的影响，这有待进一步研究改善。③本研究未将肿瘤大小及其他临床病理特征纳入，后续将联合上述特征进一步完善研究。