基于高分辨率CT图像特征及纹理参数分析肺腺癌TRIM28、LAPTM4B表达的危险因素

王慧，闫圆圆，巩贯忠，李娜

肺癌在我国的发病率和病死率呈逐年上升趋势[1]，然而，肺癌的发展、发展机制非常复杂，迄今尚未完全明确。近年来，已有众多研究报道了与肺腺癌病理及预后有关的分子标志物，如三结构域蛋白28(tripartite motif-containing protein 28，TRIM28)和溶酶体相关4次跨膜蛋白B(lysosome-associated protein transmembrane-4 beta，LAPTM4B)[2，3]。之前的研究显示，TRIM28和LAPTM4B表达升高预示着乳腺癌、胃癌和肺腺癌等多种肿瘤的预后不良[3-5]。因此，研究这些分子标志物在癌组织中的表达，有助于评估患者预后及制定临床治疗方案。然而，目前对这些分子标志物的检测需通过手术或活检获得活体组织标本，结合病理诊断结果才能完成，因此具有滞后性和有创性等局限性；而且对部分患者来说，其难以接受手术或活检，或者获取的样本量过少而无法进行有效检测。高分辨率CT图像和CT纹理分析具有方便、快速、无创等优点，被广泛应用于肺腺癌的诊断和疗效评估中。然而目前还未有研究探讨高分辨率CT图像特征和CT纹理参数在预测肺腺癌预后分子标志物表达中的作用。因此，本研究旨在通过探讨肺腺癌高分辨率CT图像特征和CT纹理参数与TRIM28、LAPTM4B蛋白表达间的关系，以期为尽早无创性预测肺腺癌预后及选择疾病治疗方案提供影像学参考思路。

材料与方法

1.病例资料

纳入2018年3月-2021年3月在山东中医药大学第二附属医院就诊并行手术治疗的肺腺癌患者作为研究对象，术中取患者的肺腺癌组织和癌旁正常组织，立即用石蜡密封保存。病例纳入标准：①术前行高分辨率CT检查；②术前未进行过放、化疗等抗肿瘤治疗；③经组织病理学确诊为肺腺癌。病例排除标准：①患有严重心、脑、肝、肾疾病或合并其他部位肿瘤；②患有其他肺部疾病，如肺炎、肺气肿、肺结核等；③影像学或组织病理学资料不完整。最终，本研究共纳入182例患者，其中男86例，女96例，年龄范围28～78岁，平均(61.36±8.72)岁。本研究获得了医院伦理委员会的支持，所有患者均自愿参加本研究，并签署了书面知情同意书。

2.检查方法及图像分析

CT检查采用德国Siemens 64层螺旋CT扫描设备，患者取仰卧位，屏气后进行扫描，扫描范围为肺尖以上至膈肌水平以下，扫描参数：管电压120 kV，管电流300 mAs，螺距0.828～0.875，旋转时间为每周0.5～0.8 s，扫描层厚5 mm，层间距5 mm，肺窗窗宽1400 HU，窗位-600 HU，纵隔窗窗宽350 HU，窗位40 HU，重建间隔1 mm。

由2位副主任以上医师采用双盲法观察及分析CT图像，当结果出现分歧时，和第3位主任医师商讨后确定最终结果。根据图像记录肿瘤大小、边界，观察有无分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜牵拉征、空气支气管征及空泡征等特征。然后将图像以DICOM格式传至工作站，调整图像窗宽、窗位，使图像参数保持一致，利用PyRadiomics软件进行分析和纹理提取。由2位放射科医生沿病灶轮廓手动勾画感兴趣区，排除血管、肺不张和空洞区域。最终由软件自动生成一系列图像纹理参数值，查阅及参考之前的文献[6，7]，本研究纳入以下7个纹理参数：偏度、平均值、熵值、能量、峰度、均质性和自相关，将2位医生测量参数的平均值作为最终值记录。

3.TRIM28、LAPTM4B的表达状态检测及判断

采用免疫组织化学法检测肺腺癌组织和癌旁正常组织中的TRIM28和LAPTM4B表达水平。由2位经验丰富的病理学医师应用双盲法对结果进行评估，当结果出现分歧时，和第3位主任医师商讨后确定最终结果。TRIM28和LAPTM4B主要定位于细胞核，染色强度计分：无染色得分0，弱染色得分1，中等染色得分2，强染色得分3。阳性细胞百分比计分：<5%计为0分，5%～25%计为1分，26%～50%计为2分，51%～75%计为3分，>75%计为4分。最终评分为染色强度评分与阳性细胞百分比计分的乘积，得分0～5分表示低水平表达，6～12分表示高水平表达。

4.统计学处理

采用SPSS 22.0软件进行统计学分析。计量资料以均数±标准差表示，采用t检验进行组间比较；计数资料以频数和百分比表示，采用χ2检验进行组间比较。对肺腺癌CT图像特征进行赋值，包括肿瘤最大径(≤10 cm=0；>10 cm=1)、肿瘤边界(光整=0；不光整=1)、分叶征(无=0；有=1)、毛刺征(无=0；有=1)、血管集束征(无=0；有=1)、胸膜牵拉征(无=0；有=1)、空气支气管征(无=0；有=1)、空泡征(无=0；有=1)，然后对单因素中有统计学意义的变量进行多因素二元Logistic回归分析。以P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1.肺腺癌组织与癌旁组织的TRIM28、LAPTM4B表达水平比较

TRIM28和LAPTM4B在肺腺癌组织中的表达水平显著高于癌旁正常组织，两组间表达水平比较差异均有统计学意义(P值均<0.001，表1)。

表1 两组织的TRIM28、LAPTM4B表达水平比较 (例)

2.不同TRIM28表达水平肺腺癌患者的CT图像特征和纹理参数比较

高分辨率CT图像中的肿瘤边界、分叶征、毛刺征和胸膜牵拉征与TRIM28的表达水平有关，TRIM28高表达者中出现肿瘤边界不规整、分叶征、毛刺征和胸膜牵拉征的比例显著高于低表达者，差异均有统计学意义(P值均<0.05，图1、表2)。CT纹理参数中的峰度和均质性与TRIM28的表达水平有关，TRIM28高表达者峰度显著高于低表达者，而TRIM28高表达者的均质性与低表达者相比显著降低，差异均有统计学意义(P值均<0.05，表2)。

表2 不同TRIM28表达水平肺腺癌患者的CT图像特征和纹理参数

3.不同LAPTM4B表达水平肺腺癌患者的CT图像特征和纹理参数比较

高分辨率CT图像中的分叶征、毛刺征、血管集束征和空气支气管征与LAPTM4B表达水平有关，LAPTM4B高表达者中出现分叶征、毛刺征、血管集束征和空气支气管征的比例与低表达者相比显著升高，差异均有统计学意义(P值均<0.05，图2、表3)。CT纹理参数中的峰度和熵值与LAPTM4B的表达水平有关，LAPTM4B高表达者的峰度和熵值与低表达者相比显著升高，差异均有统计学意义(P值均<0.05，表3)。

表3 不同LAPTM4B表达水平肺腺癌患者的CT图像特征和纹理参数

4.肺腺癌组织TRIM28、LAPTM4B表达水平的多因素Logistic回归分析

以TRIM28、LAPTM4B表达水平分别作为因变量(低表达=0；高表达=1)，自变量为单因素分析结果中有统计学意义的变量，进行多因素二元Logistic回归分析。结果显示，出现肿块边界不光整、分叶征及CT纹理参数中的峰度及均质性降低是TRIM28高表达的独立危险因素(P值均<0.05)；出现分叶征、血管集束征及CT纹理参数中的熵值和峰度升高是LAPTM4B高表达的独立危险因素(P值均<0.05，表4)。

表4 多因素Logistic回归分析结果

讨 论

本研究探讨了高分辨率CT图像特征和CT纹理参数与肺腺癌预后分子标志物TRIM28、LAPTM4B蛋白表达间的关系，结果显示，高分辨率CT图像特征及CT纹理参数与肺腺癌TRIM28、LAPTM4B的蛋白表达水平密切相关，因此，高分辨率CT有助于早期制定肺腺癌患者的临床治疗方案及无创性预测患者预后。

本研究在肺腺癌组织与癌旁正常组织中比较了TRIM28、LAPTM4B蛋白的表达水平，结果显示，TRIM28、LAPTM4B蛋白在肺腺癌组织中的表达水平显著高于癌旁正常组织，这与之前的研究结果一致[2,5]。TRIM28具有多种生物活性，包括诱导基因沉默、促进细胞增殖和分化、促进肿瘤转化、抑制凋亡、促进DNA修复和保护基因组完整性等功能[5]。相关研究表明，TRIM28表达上调预示着肺癌患者的预后不良[5]。Wang等[2]的研究表明，LAPTM4B在表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)促进的肺腺癌细胞增殖、迁移和侵袭以及吉非替尼诱导的细胞凋亡中起重要作用，并且可作为肺腺癌的潜在治疗靶标和预后分子标志物。因此，应用高分辨率CT和CT纹理分析等无创性检查方式预测肺腺癌预后分子标志物TRIM28和LAPTM4B的表达状态，对选择疾病治疗方案和改善患者预后具有重要意义。

本研究对高分辨率CT图像特征、纹理分析参数与肺腺癌分子标志物表达水平间的关系进行了单因素和多因素Logistic回归分析。最终的结果显示，CT图像特征中的肿块边界不光整、分叶征是TRIM28高表达的独立危险因素，分叶征、血管集束征是LAPTM4B高表达的独立危险因素；CT纹理分析参数中的峰度、均质性是TRIM28高表达的独立危险因素，峰度、熵值是LAPTM4B高表达的独立危险因素。

CT是诊断胸部病变最常用的检查方式之一，在评估肺癌分期和治疗效果中具有重要价值。之前的研究显示，肿块边界规整的肿瘤可能有包膜，手术中较易切干净，而边界不规则的肿瘤往往为浸润性，因此恶性程度较高，预后较差[8]。分叶是指肿瘤的轮廓表面常呈现起伏不平的多个弧形，而并非呈现规则的圆形或椭圆形，形似多个融合在一起的结节。郑宵阳等[9]的研究表明，分叶征的出现预示着磨玻璃结节样肺腺癌患者的预后不良。血管集束征是由于肿瘤细胞释放的血管内皮生长因子等多种刺激因子促进血管生成，从而改变血管构形，最终导致血管壁因牵拉而出现的血管集束现象。相关研究表明，血管集束征与肺腺癌的浸润性密切相关，而肺腺癌的浸润程度越高，患者的预后也相对较差[10]。因此，CT图像特征中的肿块边界不规整、分叶征和血管集束征对于预测肺腺癌预后具有重要价值。

肺纹理分析技术通过借助计算机的运算分析图像像素的分布规律及特征，可反映病变内的异质性和病变之间的细小差异[11]，已被证实在肺腺癌组织学分化程度和隐匿性淋巴结转移的诊断等方面具有重要价值[6]。峰度和平均值是纹理分析的一阶统计参数，主要描述灰度直方图的分布特征。能量和熵值是纹理分析的二阶统计参数，能量反映了图像灰度分布均匀程度及纹理粗细度，当图像均匀时能量较大。熵是图像具有信息量的度量，反映纹理的非均匀程度或复杂程度，若纹理复杂，熵值大；反之，若图像中灰度均匀，共生矩阵中元素大小差异大，熵值小。之前的研究显示，恶性肿瘤生长过快，容易出现囊变、坏死，导致肿瘤内部结构不均匀，其像素灰度变化幅度较大、分布规则较乱，从而也预示着较差的预后[7]。之前的研究也表明，CT纹理参数中的峰度、能量、自相关和熵值是非小细胞肺癌患者EGFR突变的独立预测参数，而EGFR突变与肺癌患者预后密切相关[6]。

综上所述，高分辨率CT图像特征及CT纹理参数与肺腺癌TRIM28、LAPTM4B的蛋白表达水平有关，有助于早期制定临床治疗方案和无创性预测患者预后。